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생체모방 겔 고분자 전해질(WSGPE): 극한 온도에서도 안전한 차세대 리튬 금속 배터리

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기술 배경 소개 및 기존 전해질 기술 최근 몇 년간 리튬 이온 배터리 기술의 빠른 발전은 스마트폰 , 전기차 , 휴대용 전자기기 등 다양한 산업 분야에서 에너지 저장 기술 혁신을 가져왔습니다 . 특히 , 높은 에너지 밀도를 지닌 리튬 금속 배터리 (Li metal battery) 는 차세대 에너지 저장 장치로 주목받고 있습니다 . 이는 리튬 금속의 높은 이론적 용량과 낮은 환원 전위를 통해 기존의 리튬 이온 배터리 대비 훨씬 우수한 에너지 밀도를 제공하기 때문입니다 . 리튬 금속 배터리는 크게 세 가지 전해질 유형을 기반으로 개발되어 왔습니다 . 각각의 전해질은 다양한 응용 환경에서 장단점을 가지고 있습니다 . 액체 전해질 (Liquid Electrolyte) 상용 리튬 이온 배터리에 널리 사용되는 액체 전해질은 일반적으로 높은 이온 전도도와 전극과의 양호한 접촉성 덕분에 배터리 성능 향상에 기여합니다 . 하지만 액체 전해질은 넓은 온도 범위에서 안전성 문제를 야기할 수 있습니다 . 특히 , 온도가 60°C 를 초과하면 액체 전해질의 증발과 함께 내부 압력 증가 및 발화 위험성이 높아져 심각한 안전 사고를 일으킬 가능성이 있습니다 . 또한 저온 환경에서는 전해질의 점도가 높아져 이온 전도도가 급격히 떨어지며 배터리의 효율이 저하되는 문제점이 있습니다 . 고체 고분자 전해질 (Solid Polymer Electrolytes, SPEs) 안전성 문제를 해결하기 위해 고체 고분자 전해질 (SPEs) 이 대안으로 등장했습니다 . SPEs 는 높은 기계적 안정성과 내열성 덕분에 안전성 측면에서는 우수하지만 , 상대적으로 낮은 온도에서 이온 전도도가 급격히 떨어져 상온 이하에서 배터리 성능이 급격히 저하됩니다 . 특히 , 0°C 이하의 저온에서 이온 전도도의 심각한 저하로 인해 상용화에 큰 한계가 존재합니다 . 겔 고분자 전해질 (Gel Polymer Electrolytes, GPEs) 액체 전해질과 고체 고분자 전해질의 장점을 결합한...

초전도체 기술의 발전: Ab Initio 접근법을 활용한 고온 초전도 연구 분석

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1. 서론 (Introduction) 고온 초전도체 (Cuprate superconductors) 는 1986 년 베드노르츠 (Bednorz) 와 뮐러 (Müller) 에 의해 처음 발견된 이후 , 물리학 및 재료과학 분야에서 가장 중요한 연구 주제 중 하나로 자리 잡았다 . 기존의 저온 초전도체와 달리 , 쿠프레이트 계열의 초전도체는 비교적 높은 임계온도 (Tc) 를 가지며 , 특정 환경에서 최대 164K 까지 초전도성을 유지할 수 있는 것으로 보고되었다 . 이러한 특성은 에너지 저장 , 전력 전송 , 양자 컴퓨팅 등의 응용 가능성을 높이며 , 고온 초전도체를 보다 실용적인 기술로 발전시키기 위한 연구가 지속되고 있다 . 하지만 , 쿠프레이트 초전도체의 초전도 메커니즘은 여전히 완전히 이해되지 않고 있다 . 기존의 BCS(Bardeen-Cooper-Schrieffer) 이론은 약한 전자 - 포논 상호작용을 기반으로 초전도성을 설명하는데 , 쿠프레이트 초전도체의 경우 강한 전자 - 전자 상관 (correlation) 이 존재하여 전통적인 BCS 이론으로는 설명이 어렵다 . 따라서 , 쿠프레이트 초전도체에서 초전도 특성이 어떻게 형성되고 , 특정 물질에서 Tc 가 결정되는지에 대한 기초적인 이해가 부족한 상황이다 .   1.1 기존 연구의 한계 및 해결해야 할 문제 지난 수십 년 동안 , 쿠프레이트 초전도체의 초전도 특성을 설명하기 위해 다양한 이론적 모델이 제안되었다 . 특히 , 로우 에너지 모델 (low-energy models) 기반의 접근법은 허바드 (Hubbard) 모델 , t-J 모델 등을 활용하여 전자 상관 효과를 분석하는 데 중요한 역할을 해왔다 . 하지만 이러한 모델들은 일반적으로 단일 밴드 (one-band) 근사나 축소된 유효 해밀토니안을 사용하기 때문에 , 실제 물질의 복잡한 전자 구조와 물리적 상호작용을 완전히 반영하지 못하는 한계를 가진다 . 또한 , 기존의 밀도범함수이론 (Density Funct...