주요 논문
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Article
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인용수 5
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2025Synergistic Coupling of Host and Electrolyte Achieving 1270 Wh L −1 in Anode‐Free Lithium Metal Batteries
Dong‐Yeob Han, Saehun Kim, Junsu Son, Sang‐Won Lee, Sung‐Jin Cho, Donghyun Lee, Ji-Yoon Lee, Tae Kyung Lee, Nam‐Soon Choi, Soojin Park
IF 29.1 (2025)
Advanced Materials
) 그리고 낮은 스택 압력(≈20 kPa). 이러한 상승적(synergistic) 접근은 고에너지이면서 수명이 긴 애노드 프리 LMB를 고급 에너지 저장 시스템을 위한 실용적인 경로로 제시한다.
https://doi.org/10.1002/adma.202515906
Electrolyte
Faraday efficiency
Lithium (medication)
Interphase
Energy density
Stack (abstract data type)
Coupling (piping)
Energy storage
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Article
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인용수 2
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2025From HF Scavenging to Li‐Ion Transport Enhancement: Multifunctional Separator Enabling Stable Li Metal Batteries in Carbonate‐Based Electrolytes
Seoha Nam, Ji-Yoon Lee, Yeongseok Kim, Yubhin Cho, Yiso Jeon, Hoonmoh Seong, Kwangin Kim, Tae Kyung Lee, Soojin Park
IF 25.5 (2025)
Advanced Energy Materials
리튬 금속 배터리(LMBs)는 높은 에너지 밀도에 기인하여 차세대 배터리로서 유망하게 부상하고 있다. 그러나 고전압 구동에 필수적인 탄산염 기반 전해질은 리튬 금속 음극에서 심각한 부반응을 유발하여 HF와 기체 부산물을 생성하고, 이로 인해 계면이 불안정해지며 셀의 열화가 가속된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 HF를 화학적으로 포집할 수 있는 균일하게 분포된 Si─OR 작용기를 포함하는 다기능 분리막(APA‐g‐APT)을 제안한다. 이 분리막은 부반응을 억제하는 동시에 리튬 음극과 NCM811 양극 모두에서 안정한 무기물 풍부 중간층(interphase)의 형성을 촉진한다. HF와의 반응을 통해 Si─OR의 현장(in situ) 전환이 전기음성인 Si─F 종으로 추가로 이루어지며, 이는 이온 전도성을 더욱 향상시키고 균일한 리튬 이온 수송을 촉진한다. 이러한 효과는 계산 분석을 통해서도 추가로 검증된다. 그 결과, Li/NCM811 전 전지(전체 셀)에서 두꺼움이 얇은 리튬 음극(< 40 µm)을 사용하면, 1000 ppm H 2 O를 포함한 탄산염 전해질과 승온(55°C)을 포함한 가혹한 조건에서도 안정적인 사이클링과 높은 쿨롱 효율을 달성한다. 또한, 얇은 리튬 음극을 고하중 양극(최대 32.5 mg cm − 2 )과 결합함으로써, APA‐g‐APT 셀은 중량 기준 에너지 밀도(gravimetric energy density)로 최대 402.2 Wh kg −1 까지 도달한다. 본 연구 결과는 APA‐g‐APT가 탄산염 전해질의 고유한 불안정성을 해결하기 위한 실용적인 접근법을 제공함으로써, 안전하고 내구성이 뛰어나며 고에너지 밀도의 LMBs를 가능하게 함을 보여준다.
https://doi.org/10.1002/aenm.202505601
Faraday efficiency
Electrolyte
Anode
Separator (oil production)
Cathode
Metal
Gravimetric analysis
Conductivity
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Article
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인용수 17
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2025Damp-heat stable and efficient perovskite solar cells and mini-modules with a tBP-free hole-transporting layer
Yun Seop Shin, Jaehwi Lee, Dong Gyu Lee, Ji Won Song, Jongdeuk Seo, Jina Roe, Min Gyu Sung, Sujung Park, Gwang Yong Shin, Jiwoo Yeop, Dongmin Lee, Changwook Yoon, Minseong Kim, Jung Geon Son, Gi-Hwan Kim, Shinuk Cho, Jin Young Kim, Tae Kyung Lee, Dong Suk Kim
IF 30.5 (2025)
Energy & Environmental Science
EC 전해질은 t BP를 대체하여 LiTFSI의 용해를 가능하게 하며 p-도핑된 라디칼을 생성한다. 이는 PSC에서 25.56%의 최고 효율을 달성하며, 대면적 PSM의 적용 가능성을 확장하고, 습열 조건에서 장기 안정성을 향상시킨다.
https://doi.org/10.1039/d4ee05699j
Perovskite (structure)
Layer (electronics)
Materials science
Optoelectronics
Engineering physics
Composite material
Chemical engineering
Physics
Engineering
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인용수 15
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2025Colloidal Ink Engineering for Slot‐Die Processes to Realize Highly Efficient and Robust Perovskite Solar Modules
Sushil S. Sangale, Hyeonsu Son, Sang Wook Park, Pramila Patil, Tae Kyung Lee, Sung‐Nam Kwon, Seok‐In Na
IF 29.1 (2025)
Advanced Materials
결합에너지를 감소시키고, dimethyl sulfoxide의 배위 결합을 약화시켜, 페로브스카이트 결정화에 더 열역학적으로 유리한 조건을 만든다. 이러한 콜로이드 기반 전략은 최대 효율 21.32%를 갖는 소자와, 초기 효율의 77%를 10115 h 동안 유지하는 뛰어난 장기 안정성을 제공한다. 본 연구는 이 접근법의 확장성을 보여주며, 실험실 규모의 미니모듈에서는 20.26% 효율을 달성하였고, 더 큰 컨버전스 미니모듈에서는 19.15%를 달성하였다. 이러한 결과는 잉크 조성, 유변학적 특성, 박막 품질, 결정화 동역학 및 소자 성능 사이의 복잡한 연관 관계에 대한 이해를 제공한다.
https://doi.org/10.1002/adma.202420093
Materials science
Perovskite (structure)
Crystallization
Nucleation
Chemical engineering
Colloid
Nanotechnology
Wetting
Fabrication
Energy conversion efficiency
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Article
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인용수 5
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2025Linear and Symmetric Artificial Synapses Driven by Hydrogen Bonding for Accurate and Reliable Neuromorphic Computing
Min Jong Lee, Sang Heon Lee, Dong Gyu Lee, Tae Hyuk Kim, Yubhin Cho, Gyeong Min Lee, Sung Ho Yoon, Seon Joong Kim, Hyungju Ahn, Tae Kyung Lee, Jae Won Shim
IF 29.1 (2025)
Advanced Materials
s). 신경망에 통합될 경우, 인공 시냅스는 이론적 한계치에 1.62% 이내의 큰 규모 이미지 분류 정확도를 보인다. 제안된 전략은 인공 시냅스의 기존 한계를 극복하기 위한 확장 가능한 경로를 제공하며, 엣지 AI, 자율 시스템, 물질 기반 인지 모델링에 적용될 높은 잠재력을 나타낸다.
https://doi.org/10.1002/adma.202511728
Neuromorphic engineering
Materials science
Artificial neural network
Nonlinear system
Nanotechnology
Computer science
Artificial intelligence
Physics