리튬이온 배터리의 성능과 경제성을 동시에 향상시키기 위해, 니켈과 코발트를 사용하지 않는 망간 기반의 양이온-무질서 암염(Disordered Rock-Salt, DRX) 구조 양극 소재가 주목받고 있습니다. DRX 구조는 리튬 이온 확산 경로를 다변화하여 높은 에너지 밀도를 구현하고, 망간의 저렴하고 환경친화적인 특성을 활용함으로써 지속 가능성을 강화합니다. 연구팀은 DRX 소재 내 국부적인 양이온 배열의 중요성을 발견하였으며, 이를 기반으로 망간 함량과 티타늄 도핑을 통해 다중 상(相)의 이질적 특성을 조절하는 데 성공했습니다. 이를 통해 DRX 구조 내 스피넬(spinel), 층상(layered), 암염(rock-salt)과 같은 다중 상의 공존이 산화-환원 과정의 가역성을 향상시키고, 에너지 밀도와 사이클 수명을 동시에 개선하는 원리도 규명되었습니다. 특히, AM(활성물질) 함량을 96% 이상으로 높인 실험에서는 전극 구조의 전기적 전도성을 향상시키고, 충·방전 과정에서의 부피 변화로 인한 네트워크 붕괴 문제를 해결하기 위한 전기적 퍼콜레이션 공학이 활용되었습니다. 이러한 접근법은 상업적 수준의 에너지 밀도인 약 1050 Wh/kg-cathode를 구현하며, 현재까지 보고된 DRX 양극 소재 중 가장 높은 성능을 기록했습니다. 이 연구는 리튬이온 배터리 기술의 경제성과 성능 개선에 새로운 가능성을 제시하며, 코발트와 니켈의 의존도를 줄이는 지속 가능한 대안을 제공합니다. 이 연구는 2023년 Advanced Materials와 2024년 Energy & Environmental Science에 각각 발표되었으며, 두 논문 모두 표지 논문으로 선정되어 연구의 중요성과 혁신성을 인정받았고 리튬이온 배터리의 원가 절감과 고성능화를 동시에 달성할 수 있는 새로운 방향을 제시하며, 전기자동차와 같은 친환경 에너지 저장 장치의 상용화를 앞당길 중요한 돌파구를 마련하였습니다.

리튬이온전지의 안전성을 높이고 성능을 최적화하기 위해 AI와 자동화된 실험 시스템을 활용한 전해액 개발을 목표로 한다. 연구팀은 유기 분자구조의 기본 정보를 기반으로 한 AI 모델을 통해 난연성 전해액 용매를 탐색하고, 제일원리 계산 및 분자동역학 시뮬레이션으로 이를 설계하였다. 이 전해액은 실온에서 불이 붙지 않으며, 배터리의 열폭주를 방지하는 데 효과적입니다. 이 연구는 2023년 8월 Energy & Environmental Science에 게재되었으며 표지 논문으로 선정되었습니다. 더 나아가 이차전지 실험 자동화 로봇 실험실(ALBATROSS)을 통해 24시간 365일 전해액 실험 데이터를 생성함으로써 기존 수작업보다 수십 배 이상의 효율로 고품질 데이터를 축적하고 있다. 이를 기반으로 AI 모델은 수십만 개의 용매 특성을 초고속으로 예측할 수 있으며, 전해액의 구성 요소와 조합 특성까지 확장 가능하다. 이러한 자동화 및 AI 기반 접근법은 전기자동차와 ESS의 안전성을 대폭 개선할 새로운 전해액 개발을 가속화할 수 있다.

전고체 배터리의 성능을 향상시키기 위해, 서동화 교수 연구팀은 저비용 소재를 활용한 고전도성 및 (전기)화학적 안정성을 갖춘 할라이드 나노복합 고체 전해질(HNSE) ZrO2(-ACl)-A2ZrCl6 (A=Li 또는 Na)을 개발하였습니다. 본 연구에서는 밀도 범함수 이론(DFT) 기반의 제일원리 계산을 통해 계면에서 발생하는 초이온 전도성을 유도하는 산소 치환 화합물의 형성과 작용 메커니즘을 규명하였고, 이를 바탕으로 새로운 합성 전략을 설계하였습니다. Li2O를 활용한 기계화학적 합성법을 통해 리튬 이온(Li+)과 나트륨 이온(Na+)의 이온 전도도를 각각 1.3mS/cm와 0.11mS/cm까지 개선하며, 황화물 기반 고체 전해질과의 호환성도 강화하였습니다. 특히 불소화된 ZrO2−2Li2ZrCl5F HNSE는 높은 전압 안정성을 유지하며, Li6PS5Cl 및 양극 소재와의 계면 특성을 대폭 향상시켰습니다. 제작된 Li-In||LiNi0.88Co0.11Mn0.01O2 전고체 실험 전지는 약 2000 사이클 동안 115mAh/g의 방전 용량을 기록하였으며, 효율성과 내구성을 입증했습니다. 본 연구는 제일원리 계산과 혁신적인 합성 전략의 결합으로 전고체 배터리의 차세대 기술 개발에 중요한 기여를 하고 있습니다.