CMDD @ KAIST

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전산모사와 인공지능, 실험을 연결하여 배터리 소재를 개발합니다.

소재의 작동 원리를 이해하고 새로운 소재를 설계합니다. 배터리 소재 연구에 원자 단위 모델링, 인공지능과 실험을 함께 적용합니다.

연결된 소재 연구
각 연구 방법을 선택해 연결 관계를 살펴보세요.

배터리 소재

소재 구조, 이온 이동, 산화환원 반응과 안정성에 대한 질문을 여러 연구 방법으로 풀어갑니다.

관련 연구 분야 보기
InnoCORE 박사후연구원 2명 모집: 2027년 1월 시작 | 대학원 모집: 2027년 봄학기모집 안내 보기
전산 소재 설계 및 탐색 연구실KAIST 신소재공학과

연구 개요

소재를 이해하고, 발견을 앞당깁니다.

실험과 전산모사를 함께 수행해 소재의 물성과 반응 메커니즘을 원자 단위에서 이해하고, 이차전지용 전극과 고체전해질 등 새로운 에너지 저장 소재를 개발합니다. 제일원리계산과 밀도범함수이론(DFT)으로 원자·전자 구조가 이온 이동, 전기화학 반응과 열화에 미치는 영향을 분석합니다. 합성, 구조 분석과 전지 평가로 새로운 소재를 탐색하고 예측을 검증합니다.

인공지능, 머신러닝과 로봇공학을 결합한 자율실험실로 배터리 소재 개발을 앞당깁니다. 대규모 실험 데이터를 수집해 유망 소재를 탐색하고 조성과 합성 조건을 최적화하며, 인공지능과 원자 단위 모델링의 예측을 합성·측정으로 검증합니다.

주요 연구: 리튬이온전지, 전극 소재, 고체전해질, 제일원리계산, 밀도범함수이론(DFT), 인공지능, 머신러닝, 자율실험실

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CMDD lab group outdoors at KAIST
전산 소재 설계 및 탐색 연구실 | KAIST 연구실 구성원 보기

연구 분야

다양한 연구 방법으로
하나의 질문을 풀어갑니다.

연구하는 소재와 개발하는 방법을 살펴보세요. 하나의 연구가 여러 분야를 연결합니다.

01

소재를 이해하고
설계를 개선합니다.

새로운 전극과 전해질 소재를 탐색하며, 국소 구조·합성 경로·반응 메커니즘이 이온 이동, 에너지 저장과 열화에 미치는 영향을 연구합니다.

연구 분야의 연결

원자 단위 전산모사, AI를 활용한 분석과 실험 검증을 연결합니다.

최근 1년 연구실 소식

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연구실 소식

KAIST InnoCORE 박사후연구원 모집

UNIST InnoCORE 사업으로 KAIST에서 연구할 박사후연구원 2명을 모집합니다. 배터리 소재 탐색을 위한 AI 에이전트와 자율실험실을 확장하는 연구입니다. 이력서와 연구계획서를 [email protected]로 보내 주세요.

모집 안내
Publication

Self-Driving Laboratories in Korea: A New Era of Autonomous Discovery

Jiho Hwang†, Seongmin Kim†, Sooyoun Lim, Juhwan Kim, Seungwoo Lee, Seonghyeon Min, Jisoo Song, Jeongwook Lim, Seonghun Hong, Jin-Ha Hwang, Youn-Suk Choi, Dong-Hwa Seo, Sang Soo Han, KangGeon Kim, Su-Hyun Yoo, Jungho Shin, Jang Wook Choi, Jaewook Nam, Jungwon Park, Jaeyune Ryu*, Yousung Jung*

Digital Discovery

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함께 연구합니다.

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