이 연구실은 고체산화물 연료전지(SOFC), 고체산화물 수전해전지(SOEC), 가역형 고체산화물 전기화학전지(SOC)와 같은 고온 에너지 변환 소자의 성능을 향상시키면서도 작동 온도를 낮추는 연구를 핵심 축으로 수행한다. 기존 고체산화물 전지는 높은 작동 온도로 인해 재료 열화, 비용 증가, 열충격 문제를 겪기 쉬운데, 연구실은 이러한 한계를 극복하기 위해 350~700℃ 수준의 저온·중온 구동이 가능한 차세대 전지 플랫폼을 개발하고 있다. 이는 현재의 연료 인프라와 연계 가능한 고효율 발전 기술일 뿐 아니라, 향후 수소 생산과 전력 저장을 통합하는 양방향 에너지 시스템의 기반이 된다. 연구 방법 측면에서는 고전도성 전해질, 고활성 산소전극 및 연료전극, 계면 완충층, 다층 구조 셀 설계가 유기적으로 결합된다. 특히 세리아/지르코니아 이중층 전해질, 삼중도핑 비스무트 산화물, 프로토닉 세라믹 전해질, 박막 인터레이어, 초고속 소결 공정 등은 작동 온도 저감과 전기화학 반응 속도 향상을 동시에 달성하기 위한 핵심 기술이다. 또한 전지의 열화 기구를 작동 중 실시간으로 분석하고 성능 복원 기술까지 연결함으로써, 단순한 초기 성능 향상을 넘어 장기 내구성과 실제 시스템 적용성까지 고려한 연구를 전개한다. 이러한 연구는 청정수소 생산, 분산형 발전, 탄소 저감형 에너지 시스템 구현에 직접적으로 연결된다. 특히 중온형 SOEC 스택, 대면적 세라믹 셀, 장수명 전극 및 전해질 기술은 향후 산업적 스케일업과 상용화 가능성을 높이는 요소다. 연구실의 축적된 논문, 특허, 대형 과제는 이 분야에서 소재-공정-셀-시스템으로 이어지는 전주기 연구 역량을 보여주며, 미래 수소경제 사회를 뒷받침하는 핵심 전기화학 에너지 기술 개발로 이어지고 있다.

이 연구실의 또 다른 중심 주제는 환경·에너지 세라믹 소재의 조성 설계와 나노구조화된 전극 개발이다. 고체산화물 기반 전기화학 소자의 성능은 전극과 전해질의 이온전도도, 전하 전달, 표면 반응성, 구조 안정성에 크게 좌우되기 때문에, 연구실은 페로브스카이트 산화물, 비스무트 산화물, 세리아계 소재, 스피넬 및 복합 산화물 등 다양한 기능성 세라믹을 정밀하게 설계한다. 특히 팔라듐 도핑 LSCFP 전극, 고엔트로피 산화물, 바이메탈 도핑 조성, 불소 도핑 비스무트 산화물과 같은 접근은 전극 반응 활성과 산화환원 안정성, 장기 내구성을 동시에 확보하기 위한 전략이다. 연구실은 단순 조성 개발에 그치지 않고, 나노섬유, 박막, 표면 용출 나노촉매, 다공성 구조체, 멀티스케일 아키텍처와 같은 구조 제어를 적극적으로 활용한다. 전기방사 기반 나노섬유 전극, 얇고 치밀한 완충층, 마이크로패터닝된 세라믹 구조, 금속지지형 셀용 전극 계면 설계 등은 반응 면적 확대와 물질 전달 개선, 계면 접합 향상에 중요한 역할을 한다. 특히 실시간 표면 용출을 통해 형성되는 나노촉매와 고엔트로피 설계는 기존 전극보다 더 높은 촉매 활성과 구조적 강건성을 제공하며, CO2 전해나 암모니아 연료 기반 전지와 같은 차세대 응용 분야로 확장되고 있다. 이 연구의 의의는 소재의 결정화학, 결함 구조, 미세구조, 전극 반응을 통합적으로 이해하고 설계한다는 점에 있다. 이를 통해 고효율 전력 생산뿐 아니라 직접 CO2 전해, 그린수소 생산, 가역형 에너지 저장 장치 등 다양한 응용으로 이어질 수 있다. 또한 세라믹 소재의 화학적 안정성과 공정 적합성을 동시에 확보함으로써, 학문적으로는 차세대 에너지 재료 과학을 확장하고 산업적으로는 고성능 전기화학 소자의 실용화를 가속하는 기반을 제공한다.

최근 이 연구실은 전통적인 에너지 세라믹 연구를 넘어 디지털 트윈과 인공지능을 활용한 설계·해석 연구로 영역을 확장하고 있다. 이는 복잡한 전기화학 소자의 성능이 소재 조성, 미세구조, 계면 형태, 공정 조건, 작동 환경이 상호작용한 결과로 결정된다는 문제의식에서 출발한다. 연구실은 실험 데이터와 계산 모델을 연계해 소재와 전극 구조의 거동을 정밀하게 예측하고, 이를 통해 시행착오를 줄이며 고성능 구조를 빠르게 탐색하는 데이터 기반 연구 체계를 구축하고 있다. 구체적으로는 고체산화물 전기화학전지의 미세구조-성능 상관관계를 디지털 트윈으로 해석하고, 리튬이온전지의 전극 열화와 기계적 손상, 탄소 바인더 도메인의 영향, 공간적 비균질성을 멀티스케일 모델링으로 분석한다. 또한 다각도·멀티스케일 데이터 융합형 리튬이차전지 설계 플랫폼, 자연어 기반 설계-제조 통합 시스템, 전이학습 및 신경망 퍼텐셜 기반 물성 예측 등 AI 중심 프로젝트도 수행하고 있다. 이러한 연구는 실험, 시뮬레이션, 데이터베이스, 공정 제어를 연결하는 차세대 연구 방식으로서, 에너지소자 개발의 속도와 정밀도를 동시에 높이는 데 목적이 있다. 이 접근법은 향후 자율형 소재 개발과 지능형 제조로 이어질 가능성이 크다. 디지털 트윈을 이용하면 미세구조 최적화와 내구성 예측이 가능해지고, AI 기반 설계는 방대한 조성 공간에서 유망 소재를 신속히 도출할 수 있다. 결과적으로 연구실은 에너지 세라믹과 전기화학 시스템 연구에 데이터사이언스적 도구를 접목해, 소재 발견에서 셀 설계, 제조, 운전 최적화까지 연결되는 융합 연구를 발전시키고 있다.