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인공지능 활용해 무선 충전 시스템 성능 높인다

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인공지능 활용해 무선 충전 시스템 성능 높인다

2021.01.20 12:01
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김윤수 광주과학기술원(GIST) 에너지융합대학원 교수팀은 무선충전 시스템의 부품 중 하나인 ‘코어’의 모양 설계에 인공지능을 적용해 무선충전 시스템의 성능을 높였다고 이달 20일 밝혔다. 사진은 연구를 이끈 김윤수 GIST 에너지융합대학원 교수. GIST 제공

국내 연구팀이 인공지능을 활용해 무선충전 시스템의 성능을 높인 연구 결과를 내놨다. 

 

김윤수 광주과학기술원(GIST) 에너지융합대학원 교수팀은 무선충전 시스템의 부품 중 하나인 ‘코어’의 모양 설계에 인공지능을 적용해 무선충전 시스템의 성능을 높였다고 이달 20일 밝혔다. 

 

무선충전 시스템은 코일에 전류를 흘렸을 때 생기는 자기력으로 전자장치를 충전한다. 코어는 코일을 감는 축이 되는 부품이다. 코어는 철로 이뤄진 자성체이기 때문에 코어의 모양을 바꾸면 코일이 만드는 자기력선 분포가 바뀌고 무선충전 시스템 성능에도 영향을 준다. 

 

연구팀은 인공지능을 활용해 무선충전 시스템의 성능을 극대화하는 코어의 모양을 찾으려고 했지만 한계가 있었다. 기존에는 인공지능으로 부품을 설계할 때 인공지능 알고리즘에 특정 부품의 모양을 입력하면 학습한 데이터를 통해 성능을 하나의 값으로 예측하는 식이었다. 이런 방식은 성능이 높은 코어의 모양을 찾으려는 목적과 맞지 않았다.

 

연구팀은 인공지능 알고리즘의 학습 방식부터 바꿨다. 코어가 들어가는 공간을 직소 퍼즐조각처럼 잘게 나누고 모든 영역의 성능을 따로 출력하도록 했다. 코어가 있는 영역은 1, 코어가 없는 영역은 0으로 표시하고 1로 표시된 영역의 성능이 각각 몇 인지 계산한다. 이런 방식으로 학습한 인공지능은 코어를 만들 때 필요한 영역의 수를 입력하면 어떤 영역에 코일이 있어야 하는지 알려준다. 퍼즐조각 10개로 코어를 만들고 싶다고 입력하면 어떤 퍼즐조각을 골라야할 지 알려주는 식이다.

 

연구팀은 이 알고리즘으로 코어를 설계해 시뮬레이션한 결과 인공지능 각 영역을 조합할 수 있는 모든 경우의 수의 3%만 학습을 시켜도 기존보다 무선충전 시스템의 성능이 약 7~10% 향상된다는 사실을 확인했다. 이 설계 방식을 전기자동차의 무선충전 시스템에 적용해보니 코어의 재료와 무게가 기존보다 약 10% 낮아지고 충전 효율은 약 0.5% 증가했다.

 

연구를 이끈 김윤수 GIST 에너지융합대학원 교수는 "알파고가 기존에 없던 기보대로 바둑을 두듯 전혀 새로운 코어 모양이 나왔고 성능도 높았다"며 "향후 무선충전을 활용하는 다양한 분야에 적용해 충전 효율을 높이고 비용 절감에 도움이 되기를 기대한다"고 말했다. 이 연구는 국제전기전자공학회(IEEE)가 발행하는 학술지인 ‘트랜젝션즈온인더스트리얼일렉트로닉스’ 인터넷판 2020년 12월 31일자에 실렸다.

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