배터리 소재 개발 데이터 코드와 사례

배터리 소재 개발에서 사용하는 주요 데이터 코드와 실제 사례

배터리 소재 개발(Materials Informatics for Batteries)에서는 분자·소재 정보를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 것이 필수적입니다. 다음은 대표적인 코드 방식과 실제 산업·연구 사례를 정리한 내용입니다.

1️⃣ SMILES + Molecular Fingerprints

• 사용 분야: 전해질, 첨가제, 용매 등 유기 분자 설계
• 이유: SMILES 문자열로 분자를 간단히 저장하고 Morgan Fingerprint를 통해 서브구조 기반 머신러닝 모델 입력으로 변환
• 장점: 데이터 구축과 검색이 빠르고 분자 생성 모델에 활용 가능
• 단점: 3D 구조·전자 특성 반영이 제한적

사례 (MIT, 2019): 리튬-황 배터리(Li-S) 전해질 설계에서 10,000개 이상의 유기 분자를 SMILES로 저장하고 Morgan Fingerprint를 기반으로 분해 안정성, 전도도를 예측하여 수명 20% 이상 향상된 후보 분자를 발견.

2️⃣ Graph-based Representation (GNN용)

• 사용 분야: 전극 소재(산화물, 황화물), 계면 반응 분석
• 이유: 원자를 노드, 결합을 엣지로 표현해 Li 확산 경로, 전도도 예측 가능
• 장점: 구조적 특성 반영, 예측 정확도 향상
• 단점: 데이터 전처리 및 모델 학습 비용이 높음

사례 (Toyota Central R&D Lab, 2021): LLZO(Li₇La₃Zr₂O₁₂) 고체전해질의 Li 이온 이동 경로를 그래프 데이터로 모델링, GNN으로 최적 도핑 조성을 찾아 이온 전도도 30% 향상을 달성.

3️⃣ 3D Descriptor (Coulomb Matrix, SOAP, ACSF 등)

• 사용 분야: 물성·반응 에너지, 안정성 예측
• 이유: DFT 계산 결과를 기반으로 원자 간 거리, 전자밀도 등을 수치화하여 고정밀 ML 모델에 입력
• 장점: 물리·양자화학 특성 반영으로 높은 예측 정확도
• 단점: 계산량과 데이터 구축 비용이 큼

사례 (Stanford, 2022): NMC(LiNiMnCoO₂) 양극재에 Coulomb Matrix와 SOAP Descriptor를 적용해 열화 속도 예측 모델을 구축, 90% 이상 정확도로 고안정성 조성 후보를 분류.

4️⃣ Composition-based Feature Vectors (Magpie Descriptor 등)

• 사용 분야: 합금계 양극재, 고체전해질 조성 스크리닝
• 이유: 원소 전기음성도, 이온 반경, 조성비 등을 벡터화해 대규모 데이터 스크리닝 가능
• 장점: 계산 속도가 빠르고 데이터셋 대규모 처리에 유리
• 단점: 구조·계면 특성 반영 제한

사례 (Argonne National Lab, 2020): 10,000개 이상의 양극재 조성을 Magpie Descriptor로 변환 후 랜덤포레스트 모델을 사용해 고용량 후보를 선별, 새로운 NMC 조성(LiNi₀.₈Mn₀.₁₅Co₀.₀₅O₂)을 개발해 상용화 후보로 등재.

✅ 방법별 비교

코드 방식	주 활용 분야	장점	단점	실제 활용 사례
SMILES + Fingerprints	전해질, 첨가제	데이터 구축·검색 용이, ML 활용 편리	3D 정보 부족	MIT – Li-S 전해질 최적화
Graph-based Representation	전극, 계면 반응	구조 반영, 높은 정확도	계산량·데이터 전처리 부담	Toyota – LLZO 고체전해질 개선
3D Descriptor	물성, 반응 에너지 예측	DFT 특성 반영, 정밀 예측 가능	비용·시간 소모 큼	Stanford – NMC 열화 속도 예측
Composition-based Features	합금, 산화물 스크리닝	빠른 계산, 대규모 처리 가능	구조 정보 반영 한계	Argonne – NMC 고용량 후보 선별

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