전남대, AI로 폭발 위험 낮춘 배터리 길 열다
차진혁 교수팀, 서브나노 공간 작동 원리 밝혀
전남대학교 공과대학 기계공학부 차진혁 교수 연구팀과 충남대학교 박상백 교수 연구팀이 공동으로, 높은 온도에서도 폭발 위험 없이 안정적으로 작동하는 차세대 리튬 반고체전지 기술을 개발했다.
연구팀은 액체 전해질을 1차원 나노 구조의 금속유기골격체(MOF) 내부, 서브나노미터 기공에 가두어 전해질을 흐르지 않는 반고체 상태로 구현했다.
이를 통해 전해질은 고체처럼 안정성을 유지하면서도 리튬 이온은 내부에서 이동할 수 있는 구조를 확보했다.
특히, 기존 MOF 기반 반고체 전해질이 기공 내부와 입자 사이에 액체 전해질이 함께 존재했던 한계를 극복하고, 1차원 구조를 활용해 전해질을 기공 내부에만 선택적으로 가두는 설계를 통해 액체 전해질의 100% 반고체화를 구현했다.
전남대학교 연구팀은 신경망 포텐셜(Neural Network Potential) 기반 분자동역학 시뮬레이션을 통해, 서브나노 기공 내부에서의 리튬 이온 거동을 분석하고 기공 크기에 따른 이온 이동 특성과 안정적인 석출 조건을 규명했다.
특히, 본 연구에는 전남대학교 기계공학부 학부연구생 신정민 학생이 주도적으로 참여하여 인공지능 기반 분자시뮬레이션 수행 및 메커니즘 검증에 기여했으며, 이는 학부 단계에서 AI 기반 첨단 연구를 수행한 고무적인 사례로 평가된다.
신정민 학생은 2026년 3월부터 석사과정에 진학하여 관련 연구를 지속하고 있다.
해당 구조를 적용한 전지는 100 ℃의 고온 환경에서도 안정적인 충·방전 성능을 유지했으며, 기존 액체 전해질 전지 대비 안전성과 작동 안정성이 향상된 결과를 보였다.
이번 연구 결과는 나노·에너지 소재 분야 세계적 권위 학술지 Nano-Micro Letters 에 2026년 1월 5일자로 게재되었으며, Impact Factor(IF) 36.3, JCR 상위 1% 이내에 해당하는 세계 최상위 수준의 학술지에 발표된 성과로, 연구의 우수성과 학술적 가치를 입증했다.
또한 본 연구는 전국 및 지역 주요 언론 16여 곳에 보도되며 학술적·사회적 관심을 받고 있다.
차진혁 교수는 “시뮬레이션을 통해 실험적으로 확인하기 어려운 내부 현상을 분석할 수 있었다”며 “AI 기반 해석이 차세대 전지 설계에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다”고 밝혔다.
※ 논문 제목:
Confining Li+ Solvation in Core-Shell Metal-Organic Frameworks for Stable Lithium Metal Batteries at 100 ℃
□ 논문 링크: https://doi.org/10.1007/s40820-025-01988-7
