GIST, 무선충전시스템 코어 형상 설계에 첫 AI 적용

효율 높이고 무게 줄여…전기차·등 다양한 분야 활용 가능

국내 연구진이 인공지능(AI)을 적용, 무선충전시스템 핵심부품인 페라이트 코어의 효율을 높이고 무게는 줄일 수 있는 설계기술을 개발했다. 스마트폰·전기자동차·로봇 등 다양한 분야에 활용이 가능하다.

광주과학기술원(GIST·총장 김기선)은 김윤수 에너지융합대학원 교수가 최병국 삼성전자 삼성리서치 박사와 공동으로 AI 기반 자기유도 방식의 무선충전 코어 형상 설계 기술을 개발했다고 20일 밝혔다.

인공지능 알고리즘이 제시한 전기차 무선충전 수신부 코어 형상 개요도.
인공지능 알고리즘이 제시한 전기차 무선충전 수신부 코어 형상 개요도.

페라이트 코어는 산화철과 산화아연 등을 혼합해 만든 자성체로 무선충전시스템에서 전류를 흘려주는 매개체 역할을 하는 코일을 보조한다. 철 성분으로 만들어 무거운 코어는 송신부와 수신부 간의 자속(자기력선의 묶음) 분포에 영향을 미치며 자속 분포는 무선충전 시스템 성능을 좌우한다.

지금까지 최적의 코어 형상구조를 수학적으로 정확히 계산하는 것은 불가능했다. 따라서 경험을 살려 주어진 공간을 최대한 활용하는 단순한 평면구조의 코어 형상을 주로 사용해왔다.

김 교수팀은 코어 형상 설계에 처음으로 AI를 적용, AI 알고리즘에 따른 코어 형상을 설계했다. AI 알고리즘에 코어 형상을 학습시키기 위해 코어를 배치할 공간을 행렬로 배치했다. 좋은 성능을 내는 구조를 도출하기 위해 출력 구조를 수정하고 학습을 통해 성능지표가 가장 높은 출력을 선택했다.

김윤수 GIST 교수.
김윤수 GIST 교수.
최병국 삼성전자 삼성리서치 박사.
최병국 삼성전자 삼성리서치 박사.

연구팀은 이 같은 시뮬레이션과 실험을 통해 AI학습으로 도출할 수 있는 모든 코어 형상의 수에 단 3%만 학습을 시켜도 기존 보다 성능이 약 7~10% 향상된다는 사실을 확인했다. 전기차 무선충전 시스템에 적용한 결과, 코어 재료와 무게는 10% 줄었음에도 불구, 효율은 약 0.5% 증가하는 것으로 나타났다.

김윤수 교수는 “코어 형상 설계에 AI를 최초로 활용해 설계 목적에 부합한 최적의 무선충전 시스템 개발 가능성을 확인했다는 데 의미가 있다”며 “무선충전을 활용하는 다양한 분야에 확대 적용해 효율성을 높이고 비용을 절감하는 데 도움이 되기를 기대한다”고 말했다.

광주=김한식기자 hskim@etnews.com