Research Areas
MAIL 연구실은 인공지능과 첨단 분석 기술의 융합을 통해 데이터 중심의 소재 연구를 선도합니다.
AI 기반 소재 분석데이터 자동해석 및
LLM 기반 소재 빅데이터 구축
소재 연구개발 과정에서는 전자현미경(SEM, TEM), X선 회절(XRD), X선 광전자 분광(XPS) 등 첨단 분석 장비를 활용하여 원자 및 전자 구조, 화학 성분, 기계적·전기화학적 물성을 정밀하게 파악합니다. 그러나 대량의 데이터 생성으로 인해 분석되지 못하고 버려지는 데이터가 발생하는 한계가 있습니다.
본 연구실은 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능(AI) 기술을 활용한 분석 데이터 자동 해석 기술을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 4D-STEM 데이터를 자동으로 분석하여 미세 구조 정보를 도출하거나, SEM 이미지에서 입자를 자동 분류하고 크기와 물성을 추출하는 기술을 연구합니다.
- ✓ 4D-STEM / SEM / XRD 자동 해석 AI
- ✓ 데이터 노이즈 저감 및 초해상화
- ✓ LLM 기반 소재 물성 DB 구축
리튬이온전지용 소재의 충방전에 의한
열화 메커니즘 규명 연구
리튬이온전지는 전기차 및 에너지 저장 장치의 핵심입니다. 그러나 반복적인 충전과 방전 과정에서 성능이 저하되는 열화(Degradation) 현상이 발생하며, 이는 배터리의 수명과 안전성에 결정적인 영향을 미칩니다.
고성능·장수명·고안정성 전지소재 개발을 위해서는 각 소재의 열화 메커니즘 규명이 필수적입니다. 본 연구실은 전고체전지를 포함한 리튬이온전지용 양극, 음극, 전해질 소재가 충방전 과정에서 어떻게 열화되는지를 심층적으로 분석합니다.
- ✓ 전고체 전지 고도 분석
- ✓ In-situ / Ex-situ 분석
- ✓ 열화 원인 및 해결책 제시