Repository Collection: nullhttps://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/121192026-04-04T14:43:27Z2026-04-04T14:43:27ZSustainable Li-metal Protection in Li-S Batteries with Lean Electrolyte최보경이홍경https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/577612025-07-25T02:42:46Z2024-04-03T15:00:00ZTitle: Sustainable Li-metal Protection in Li-S Batteries with Lean Electrolyte
Author(s): 최보경; 이홍경
Abstract: 높은 이론용량을 갖는 황 (1675 mAh g-1)과 리튬금속 (3860 mAh g-1)을 포함하는 리튬-황 (Li-S) 전지의 실질적인 고에너지밀도를 구현하기 위해서는 전해액 양을 최소화하는 것이 핵심이다. 희박 전해질 (Lean electrolyte) 사용은 전지 저항의 급격한 증가와 리튬과의 부반응으로 기인한 전해액 변질 및 소모를 유발해 급격한 수명 퇴화로 이어져 상용화의 제약이 되고 있다. 리튬 음극에 보호막을 도입해 극복 가능이 예상되나 초기 리튬 용출 과정으로 부터 기인한 리튬-황 전지 내 보호막의 불규칙한 구조적 진화 및 퇴화로 인해 적용의 한계가 있다. 본 연구에서는 리튬 음극에 고분자계 보호막 도입에 따른 열화 메커니즘과 희박 전해액을 포함한 리튬-황 전지 성능에 미치는 영향을 규명한다. 특히, 상용 리튬의 불균일한 표면 산화층에 기인한 국부적인 리튬 용출의 심각성과 이에 따른 고분자 보호막 종류에 따른 구조 진화과정을 관찰하였다. 리튬-황 전지의 초기 방전/충전에 따라 보호막의 탈리 및 천공, 변형 등 퇴화모드가 고분자/리튬 간 계면 에너지 및 유연 특성에 대한 의존성을 다루고자 한다. 또한, 퇴화모드에 따른 전해액 침투 및 리튬-전해액간 부반응 정도 차이와 리튬 표면 열화도 (전극 부피팽창 및 쿨롱 효율)와의 상관관계를 규명하고자 한다. 앞선 결과를 바탕으로 고분자와 계면 에너지를 낮추면서 기계적 유연성이 충분한 고분자가 결합된 이중층 (Dual-layer) 보호막을 도입하여 희박 전해질 환경에서 기존 리튬 음극 대비 2배 향상된 성능을 확인했다 (80% 용량유지율 기준). 본 연구를 통해 향후 Dual-layer보호막을 설계에 있어 추가로 고려할 수 있는 기술들과 초기 리튬 용출 거동 제어를 통한 성능 향상 가능성을 제안하고자 한다.2024-04-03T15:00:00Z배터리 자기장 이미지 데이터 증폭을 통한 배터리 결함 검출김나혜정유진최문영김지열이민규이승언이홍경이상철https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/577342025-07-25T03:27:27Z2024-06-27T15:00:00ZTitle: 배터리 자기장 이미지 데이터 증폭을 통한 배터리 결함 검출
Author(s): 김나혜; 정유진; 최문영; 김지열; 이민규; 이승언; 이홍경; 이상철
Abstract: 배터리를 분해하지 않고 내부 결함을 진단하는 기술은 이차전지 분야에서 지속적으로 요구되고 있다. 기존의 자기장 이미지를 통한 배터리 결함 진단은 전류가 흐르는 배터리의 자기장을 측정하여 자기장 이미지를 생성하고, 이를 분석하여 내부의 결함을 파악하는 방식이다. 그러나 이 방식은 사람이 직접 이미지를 보고 분석해야 하므로 다수의 배터리에 대해 결함을 진단하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 데이터 증폭 기법을 적용한 머신러닝 모델을 통해 이 과정을 자동화하는 배터리 결함 감지 방법을 제안한다. 데이터 증폭은 기존 데이터를 바탕으로 새로운 데이터를 생성하는 프로세스이며, 이를 적용한 모델의 성능은 50% 향상되었다. 또한 기존의 SOTA 이상치 탐지 모델과 비교하였을 때 약 30% 높은 정확도를 보인다.2024-06-27T15:00:00Z