서울과학기술대학교(총장 김동환, 이하 서울과기대)는 미래에너지융합학과 에너지소자제조공정연구실(지도교수 최민기) 소속 백재완 석사과정 학생이 베이지안 최적화 알고리즘을 이용한 직접 암모니아 연료 주입형 고체산화물 연료전지의 효율적 운전 성능에 관련한 논문을 SCI급 저널인 '저스널 오브 파워 소스(Journal of Power Sources, IF 8.1, JCR 상위 15%)'에 제1저자로 게재했다고 2일 밝혔다.

해당 연구는 이민기 조선대 기계공학과 교수 연구팀과의 공동 연구로 진행됐으며, 같은 연구실의 대학원생인 김진우, 이현호 석사과정 학생의 도움을 받아 수행했다.

논문에서는 암모니아 연료를 고체 산화물 연료전지(Solid Oxide Fuel Cell, SOFC)의 연료극에 직접 주입하여 작동시키는 Direct Ammonia SOFC(DA-SOFC)의 연료 주입 운전 과정에, 전역 최적화 알고리즘 중 하나인 베이지안 최적화(Bayesian Optimization, BO) 알고리즘를 접목시켜 시간과 비용 면에서 효율적인 운전을 수행 가능하게 한 방법론에 대한 연구결과를 보고하고 있다.

최민기 교수 연구팀은 DA-SOFC을 운전시킬 때 조절하는 여러 변수들(작동 온도, 암모니아 분율, 연료 및 공기 유량 등)에 따라 여러 복합적인 상관관계에 의해 전기화학 성능이 달라진다는 점에서, 이를 연구자가 일일이 고려하지 않으면서도 베이지안 최적화 알고리즘을 통해 시간 및 비용 효율성을 높이는 방법론을 적용하는 연구를 진행했다.

서울과기대는 "해당 연구를 통해 베이지안 최적화 알고리즘으로 사람의 의사결정 없이도 일반적으로 사용되는 연료 주입 조건에서의 전기화학적 성능보다 높은 성능을 달성할 수 있다는 것을 실험을 통해 증명한 것"이라며 "이 방법론은 연료전지 뿐만 아니라 수전해, 배터리 등의 전기화학디바이스 그리고 더 나아가 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다"고 설명했다.