연구분야

이차전지

계산화학/인공지능

Computational Chemistry / A.I

이차 전지에 사용되는 소재 혹은 시스템은 계산화학이나 AI를 활용하여 더 폭넓고, 깊게, 그리고 효율적으로 연구되고 있습니다. 양자 역학을 기반으로 하는 계산화학은 원자 수준에서 일어나는 일을 계산하고 해석하여서 이차 전지에 사용되는 소재들의 거동 이해를 도와줍니다. 예를 들어서, 우리가 실험적으로 측정하기 힘든 리튬 원자의 움직임을 예상하여서 전지의 충/방전 속도를 예상하기도 하고, 사용된 활물질의 원자 구조가 어떻게 변형이 되었는지 제시하기도 합니다.

최근의 이차전지는 AI (인공지능)를 접목하여서 더 빠르고 효과적으로 이차 전지를 설계하기도 합니다. 자가 학습을 통해서 더 안정하고 더 높은 에너지 밀도를 가지는 물질 설계를 제안 하기도 하고, 전지의 수명을 예측하기도 하는 놀라운 발전을 보이고 있습니다. 이처럼 계산화학이나 AI를 이용한 이차 전지 연구는 더 나은 미래를 위해서 필수적인 전략이며, 우리 대학원에서는 계산화학과 AI를 활용하여서 활물질/기능성전극소재/차세대 이차전지 기술 등을 연구하고 있습니다.

연구실 소개

  • Energy Materials Research Lab
    지도교수 박규영
    • 리튬 이차 전지 양극/음극 소재
    • 미래형 이차 전지 소재
  • Advanced Materials for Energy & Environment Lab
    지도교수 강병우
    • 열역학 및 동역학을 중심 연구
    • 분석 이론, 컴퓨터 시뮬레이션 및 실험
  • Integrated Computational Materials Engineering Lab
    지도교수 김경덕
    • 제일원리계산 기반 양극 소재 설계
    • 상장모델 기반 이차 전지소재 내 미세조직 최적화