[한국기술뉴스] 지스트 에너지융합대학원 김윤수 교수 연구팀이 인공지능 기반 자기유도 방식 무선충전 코어 형상 설계 기술을 개발했다.

자기유도 방식 무선충전 시스템에서 코어는 송신부와 수신부 간의 자속 분포에 영향을 미치며, 자속 분포는 무선충전 시스템 성능에 영향을 미친다. 하지만 코어 형상은 수학적으로 최적인 구조를 구할 수 없다. 그래서 기존에는 대부분 주어진 공간을 최대한 활용하는 단순한 평면 구조의 코어 형상을 활용해왔다.

< 서로 다른 수신부 코어 형상에 따른 자속분포 ⓒ 지스트 >

연구팀은 최적의 코어 형상을 설계하기 위해 인공지능 적용을 연구했다. 인공지능 알고리즘에 코어 형상을 학습시키기 위해 코어가 배치될 공간을 행렬로 표현했다. 학습 초반에는 무작위로 알고리즘이 형상을 설계했다. 알고리즘은 설계된 형상을 토대로 자속 분표 계산 시뮬레이션을 수행하고 시뮬레이션 수행 결과를 인공지능 알고리즘에 입력했다. 기존 방식대로 학습된 인공지능은 학습 이후 코어 형상을 입력으로 넣으면 출력으로 성능을 예측할 수 있는 구조였다. 하지만 본 연구팀은 좋은 성능을 내는 구조를 도출하기 위해 출력 구조를 수정했다.

인공지능 학습을 통해 도출할 수 있는 모든 형상의 수에 단 3%만 학습을 시켜도 기존대비 성능이 약 7~10% 향상됨을 시뮬레이션과 실험으로 확인했다. 전기차 무선충전 시스템에 코어의 재료와 무게 절감을 위해 제안된 기술이 적용되었다. 적용 결과 코어의 재료와 무게가 기존대비 10% 절감됐음에도 불구하고 효율 이 약 0.5% 증가하는 결과가 나왔다.

김윤수 교수는 “최초로 코어 형상 설계에 인공지능을 활용해 무선충전 설계 목적에 적합한 최적의 무선충전 시스템 개발 가능성을 확인했다”면서 “현재 인체 삽입형 전자약에 내재되는 2차 전지와 무선충전 모듈 설계 연구를 진행 중이며, 향후 무선충전이 활용되는 다양한 분야에 적용하여 효율성을 높이고 비용 절감에 도움이 되기를 기대한다”고 말했다.