【투데이신문 이유라 기자】 “배터리 공장 경쟁은 단순한 설비 경쟁을 넘어 AI 기반 운영 경쟁으로 이동하고 있다. AI를 활용하면 배터리 시험과 데이터 분석, 보고서 작성 등 연구개발 과정 전반을 자동화할 수 있다.”
LG CNS가 배터리 공장 운영에 AI를 접목한 스마트팩토리 기술을 공개했다. 배터리 시험 장비와 전력 관리 시스템, 재활용 공정 기술 등을 통해 배터리 밸류체인 전반을 연결하는 기술이다. 배터리 산업의 생산성 향상이 목표다. 이 같은 공장 운영 솔루션은 국내 최대 배터리 전시회 ‘인터배터리 2026’에서 업계의 눈길을 끌었다. 전시회는 지난 11일부터 13일까지 서울 삼성동 코엑스에서 열렸다.
LG CNS는 전시에서 ‘AI 전환(AX) 융합형 R&D 사이클러’를 중심으로 배터리 시험·평가 기술을 공개했다. 해당 장비는 AI 기반 셀 실험 시스템과 데이터 분석 기능을 연동해 배터리 시험을 수행하는 장비로, 전기차(xEV) 및 에너지저장장치(ESS)용 배터리 성능과 안전성 평가에 활용된다.
사이클러는 배터리 전압, 전류, 직류내부저항(DCIR) 등 주요 특성을 측정하고 배터리 수명과 용량, 성능을 분석하는 시험 장비다. LG CNS 장비는 스위칭 방식의 에너지 회수형 구조를 적용해 시험 과정에서 발생하는 에너지를 다시 활용할 수 있도록 설계됐다.
또 1밀리초(ms) 단위의 고속 데이터 저장 기능과 최대 500만 개 전류 패턴 설계가 가능한 자동화 구조를 적용해 다양한 시험 환경을 구현할 수 있다. 각 챔버별 온도 제어 기능과 액티브 열 제어 시스템(Active Thermal HILS)을 통해 시험 환경 안정성도 확보했다.
LG CNS 관계자는 “사이클러의 충·방전 기술 자체는 기존 장비와 큰 차이가 없지만 AI를 통해 시험 결과를 비교 분석하고 시험 레시피를 자동으로 생성할 수 있다는 점이 특징”이라며 “AI 에이전트를 활용하면 시험 조건 설정과 데이터 분석, 보고서 작성 과정까지 자동화할 수 있다”고 설명했다.
지난 12일 ‘더 배터리 컨퍼런스’ 연사로 나선 LG CNS 박재원 담당은 시험 자동화 기술의 의미에 대해 “AI 기반 시험 장비는 다양한 전류 패턴 설계와 고속 데이터 저장 기능을 통해 정밀한 시험 환경을 구현할 수 있다”며 “시험 데이터를 기반으로 분석 효율과 운영 생산성을 동시에 높일 수 있다”고 설명했다.
펄스 시험 기능도 함께 공개됐다. 해당 시스템은 최대 96채널 동시 펄스 충·방전을 지원하며 최소 5ms부터 최대 360초까지 가변적인 펄스 폭 설정이 가능하다. 시험 데이터는 실시간 그래프 형태로 확인할 수 있으며, 전압·전류 이상이나 과열 발생 시 장비 보호 기능이 작동한다.
배터리 재활용 공정 기술은 모듈 방전기가 눈길을 끌었다. 사용후 배터리를 재활용하기 위해 전압을 0볼트(V)까지 낮추는 장비다. 기존에는 염수를 활용한 자연 방전 방식이 활용돼 방전에 2~3일이 걸렸지만, 해당 장비를 활용하면 약 40분 만에 방전이 가능하다.
LG CNS 관계자는 “배터리 방전 과정에서는 온도 관리가 중요하다”며 “AI 기반 모듈 센싱 기술을 통해 방전 과정에서 온도를 제어해 안정적인 방전이 가능하도록 설계했다”고 설명했다.
박 담당은 재활용 공정에서도 AI 기술 활용 가능성을 언급했다. 그는 “사용후 배터리 방전 과정에서도 센싱 기술을 활용해 온도를 자동으로 제어할 수 있다”며 “재활용 공정에서 운영 효율과 안정성을 동시에 높일 수 있다”고 말했다. 해당 장비는 현재 LG에너지솔루션 오창 공장에 공급되고 있는 것으로 알려졌다.
전력 효율을 높이기 위한 직류배전(DC Distribution) 시스템도 함께 공개됐다. AC/DC 인버터를 통합한 직류 배전 구조를 적용해 전력 변환 손실을 줄이고 공간 효율을 높인 것이 특징이다. LG CNS에 따르면 해당 시스템을 적용할 경우 부하 전력은 최대 49%, 피크 전력은 약 35% 줄일 수 있다. 설치 공간은 약 27% 절감할 수 있다. 지락 및 절연 모니터링 장치와 DC UPS 기능을 통해 전력 이상 상황에서도 안정적인 운영이 가능하도록 설계됐다.
LG CNS는 이번 전시에서 연구개발부터 생산, 재활용까지 이어지는 배터리 밸류체인 통합 솔루션도 제시했다. 사이클러를 통한 배터리 수명 분석과 직류배전 기반 전력 관리, 모듈 방전기를 활용한 재활용 공정까지 배터리 라이프사이클 전반을 하나의 운영 시스템으로 연결한다는 구상이다.
박 담당은 “배터리 산업은 연구개발과 생산, 재활용 등 다양한 공정이 연결된 산업”이라며 “AI 기반 스마트팩토리 기술을 통해 배터리 시험과 공장 운영, 재활용 공정까지 배터리 밸류체인 전반을 하나의 시스템으로 연결하는 것이 목표”라고 말했다.
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