이 연구실은 리튬이온 이차전지의 성능을 좌우하는 양극 활물질의 구조적 특성과 전기화학적 거동을 정밀하게 해석하고, 이를 바탕으로 고용량·고안정성 소재를 설계하는 연구를 수행한다. 특히 층상 구조, 스피넬 구조, 락솔트 구조 등 다양한 결정 구조를 갖는 전이금속 산화물 양극재에서 충방전 중 나타나는 상전이, 국소 분리, 결정격자 변화, 산화환원 반응의 가역성을 핵심적으로 다룬다. 이러한 접근은 에너지 밀도 향상뿐 아니라 수명 저하와 열화 메커니즘을 이해하는 데 중요한 기반이 된다. 대표적으로 망간계 층상 화합물에서 층상-스피넬 구조 간의 가역적 상전이를 규명하거나, Li2MoO3-LiCrO2 기반 무질서 락솔트 양극재에서 국소 조성 분리와 단거리 질서가 리튬 확산, 전압 이력, 구조 안정성에 미치는 영향을 분석하는 연구가 이루어졌다. 이 과정에서 싱크로트론 X선 분석, X선 회절, 전자현미경, 계산과학 기반 해석을 결합하여 미세구조와 전기화학 반응의 상관관계를 다중 스케일에서 밝히고자 한다. 또한 양극 표면을 스피넬 또는 리튬 티타늄계 산화물로 개질하는 특허 성과는 실제 전지 적용을 염두에 둔 표면 안정화 전략으로 이어진다. 이 연구는 차세대 고에너지밀도 배터리 개발에 직접적으로 연결된다. 충방전 반복에 따라 쉽게 붕괴되거나 비가역 반응을 보이는 기존 양극재의 한계를 극복하기 위해, 구조 전이의 제어와 표면·계면 안정화 기술을 동시에 발전시키는 것이 핵심이다. 궁극적으로는 전기자동차, 에너지저장장치, 고안전성 모바일 전원에 적용 가능한 양극 소재의 수명 향상과 출력 특성 개선에 기여할 수 있으며, 산업체 배터리 연구 경험을 토대로 실용화 가능성이 높은 소재 설계가 강점으로 평가된다.

이 연구실은 산화물계 고체전해질을 기반으로 한 전고체전지 핵심 소재 연구를 수행하며, 세라믹 결정 내 결함과 미세구조가 리튬 이온 전도도에 미치는 영향을 심층적으로 분석한다. 전고체전지는 액체 전해질 기반 전지 대비 안전성이 높고 고에너지밀도 구현에 유리하지만, 고체전해질의 이온전도 경로 확보와 계면 저항 저감이 중요한 기술적 과제로 남아 있다. 이에 따라 연구실은 전자세라믹스와 박막공학의 기반 위에서 고체전해질의 구조 설계와 성능 최적화를 병행하고 있다. 최근 연구에서는 페로브스카이트형 산화물 고체전해질에서 산소 공공이 리튬 이온 이동 활성화 에너지를 낮추고, 특정 방향으로 정렬된 이온 이동 통로를 형성하여 전체 이온전도성을 향상시킬 수 있음을 규명하였다. 이 과정에서 주사투과전자현미경과 이론 계산을 결합하여 산소 공공 배열, 격자 팽창, 방향성 전도 경로 사이의 미시적 연관성을 밝히고, 결함 공학이 단순한 조성 제어를 넘어 전도 채널 설계 전략이 될 수 있음을 제시하였다. 학술대회 발표 내용에서도 Li7La3Zr2O12 계열과 같은 고이온전도성 고체전해질을 활용한 고성능 전고체전지 개발이 지속적으로 다루어지고 있다. 이 연구는 차세대 배터리의 안전성과 출력 특성을 동시에 확보하는 데 큰 의미가 있다. 산화물계 고체전해질은 화학적 안정성과 기계적 강도가 우수해 대면적 소자 및 고신뢰성 전지에 적합하지만, 실제 응용을 위해서는 입계, 결함, 계면구조를 정밀하게 제어해야 한다. 따라서 본 연구실의 접근은 소재 합성, 미세구조 해석, 결함 설계, 전지 소자 적용을 잇는 통합형 연구로 볼 수 있으며, 향후 고출력 전고체전지와 고안전 에너지 저장 시스템의 핵심 기술 확보에 기여할 것으로 기대된다.

이 연구실은 배터리 소재 연구를 넘어 실제 셀 수준에서의 열화 분석과 수명 예측 기술로 연구 범위를 확장하고 있으며, 특히 전기차용 사용후 배터리의 재사용을 위한 정밀 진단 기술 개발에 참여하고 있다. 배터리 재사용 산업에서는 단순한 잔존 용량 평가만으로는 안전성과 경제성을 확보하기 어렵기 때문에, 내부 열화 상태를 정밀하게 파악하고 향후 성능 저하를 예측할 수 있는 분석 체계가 중요하다. 이에 따라 연구실은 셀 제작, 수명 시험, 해체 분석, 데이터 기반 평가를 아우르는 융합형 연구를 수행한다. 관련 과제에서는 EV용 배터리 셀을 직접 제작하고, 실사용 패턴과 가속 열화 조건을 반영한 수명 평가를 수행하며, 셀 해체 분석을 통해 전극 및 내부 구성 요소의 손상 양상을 데이터화하는 방향으로 연구가 진행되었다. 이를 통해 사용후 배터리의 재사용 가능 여부를 보다 정교하게 판별하고, 배터리 상태를 정량적으로 분류하는 진단 시스템을 구축하는 것이 목표다. 특히 인공지능 기반 수명 예측 요소가 포함되어 있어, 소재·구조 수준에서 얻은 이해를 실제 배터리 관리 및 재사용 판정 기술로 연결하는 응용성이 크다. 이러한 연구는 순환경제와 친환경 모빌리티 확산 측면에서도 중요성이 높다. 사용후 배터리를 에너지저장장치나 저부하 응용 분야로 재사용하기 위해서는 안전성 검증, 잔존 수명 산정, 열화 원인 분석이 필수적이며, 이는 소재 분석 능력과 데이터 해석 능력이 동시에 요구되는 분야이다. 본 연구실은 전기화학, 재료 분석, AI 기반 예측 기술을 접목함으로써 배터리의 전 주기 관리 기술로 연구 영역을 확장하고 있으며, 향후 배터리 재제조·재사용 산업의 핵심 진단 플랫폼 개발에 기여할 가능성이 크다.