1. 본인의 연구에 대해서 소개를 부탁 드립니다.

2019년, 텍사스 대학교 기계공학과의 John Goodenough 교수님이 리튬이온 배터리 개발 공로로 노벨 화학 상을 수상했습니다. 1980년대 충방전이 가능한 리튬 이온 발견 이후 수십년의 연구를 통해 그 성능은 비약적으로 발전해왔고, 그로 인해 우리는 휴대폰과 노트북 등의 휴대용 전자기기를 일상생활에서 사용할 수 있게 되었습니다. 최근 기후변화 대책의 일환으로 기존의 내연 기관 자동차를 전기 자동차로 대체하려는 움직임이 일면서, 배터리 수요 기하급수적으로 늘어날 것으로 기대되고 있습니다. 하지만, 기존의 리튬 이온 배터리가 장착된 전기 자동차는 한번 충전 시 채 400km를 운행 할 수 없고, 완전 충전하는데도 5 시간 이상이 걸립니다. 이 때문에 기존의 내연기관 자동차에 맘먹는 운행거리를 낼 수 있는 고용량 배터리가 요구되면서, 미국에서는 에너지부 산하의 국립연구소, 유수의 대학들, 그리고 테슬라를 비롯한 자동차 회사들에서 충방전이 가능한 고용량 차세대 배터리 개발과 연구에 막대한 비용을 투자하고 있습니다. 여러 차세대 배터리 후보들 중에서 리튵금속-황 배터리가 특히 주목 받고 있습니다. 리튬황 배터리는 기존 리튬이온 배터리보다 이론 용량이 7배나 높을 뿐 아니라, 전이금속이 많이 사용되는 리튬이온 양극에 비해 훨씬 저렴하기 때문에 기존의 리튬이온 배터리의 한계를 뛰어 넘을 것으로 기대되고 있습니다. 하지만, 리튬황 배터리를 상용화하는데 여러 기술적인 문제들이 남아있습니다. 황 전극의 낮은 전기 전도도, 전극 물질의 전해질로의 용해, 그리고 어떻게 리튬 금속을 전극으로 사용할 지의 문제들을 극복해야만이 리튬황 배터리 상용화를 앞당길 수 있습니다. 박사 과정 중에 저는 이런 리튬황 배터리의 성능을 저하시키는 현상들을 밀도범함수(Density Functional Theory, DFT)를 기반으로 한 분자 동역학을 이용하여 원자 수준에서 그 원인을 규명하고 이를 해결할 수 있는 방법을 연구하였습니다.

먼저, 밀도범함수 기반의 분자동역학이라는 용어가 다소 생소 하실 것 같아 간략하게 설명 드리겠습니다. 흔히 DFT 계산이라 불리는 이 방법론은 전자의 에너지를 양자역학으로 풀어 수반되는 원자의 움직임을 비교적 정확히 계산 할 수 있습니다. DFT 이론은 1960년대 월터 콘 (Walter Kohn)에 의해 처음 제안되었는데요, 이론적으로 슈뢰딩거 방정식을 효율적으로 풀 수 있는 방법으로 주목 받았지만, 여전히 많은 계산 능력을 필요로 하기 때문에 널리 사용되지 않았습니다. 그러다 2000년 대부터 슈퍼컴퓨터가 보편화되기 시작하면서, DFT 계산을 이용한 재료와 유기화학 분야에서의 연구가 기하급수적으로 늘어나기 시작했습니다. 이 연구 방법은 원자 하나의 움직임까지 관찰 할 수 있기 때문에, 실험을 통해 정확히 밝히기 힘든 반응 메커니즘, 결정구조내에서 전자 혹은 이온의 움직임을 밝힐 수 있어 배터리 뿐만 아니라 태양전지, 수소 저장 물질, 경량 합금 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 또한 구조 안정성 등도 예측이 가능하기 때문에 전에 없던 새로운 물질을 디자인 했을 때 그것의 합성 가능 여부도 미리 판단 할 수 있습니다. 최근 슈퍼 컴퓨터의 성능이 점점 좋아지고 보편화 되고있는 점을 감안한다면 이 연구 방법은 더 다양한 분야에서 광범위하게 활용 될 것으로 예상됩니다. 위에 언급된 리튬황 배터리의 문제 중 전극 물질의 전해질로의 용해 문제를 해결 하기 위해 금속-유기체 (Metal-Organic Frameworks)를 전극 물질로 사용하는 연구를 진행하였습니다. 기존의 리튬황 배터리 연구에서는 전극물질의 용해를 막기위해 다공성 물질 안에 황 물질을 가두거나 (physical encapsulation) 혹은 황 분자들과 화학 결합(chemical adsorption)을 이뤄 용해를 막아 줄 수 있는 금속 산화물(metal oxide) 이나 칼코게나이드(metal chalcogenide)를 전극에 첨가해 왔습니다. 금속-유기체 물질은 다공성 결정구조와 화학 구성의 특징 때문에 물리적 구속과 화학적 결합을 동시에 제공해 줄 수 있어 황 물질의 용해를 보다 효과적으로 막을 수 있습니다. 저는 다양한 금속 조합의 금속-유기체 물질을 이용하여 황 물질의 용해를 효과적으로 방지 할 수 있음을 보이고, 최상의 성능을 갖는 금속-유기체 조합을 예측해 내었습니다.


최근에는 리튬 금속을 전극으로 사용하는 연구의 일환으로 리튬금속 전극에서 발생하는 덴드라이트가 어떻게 딱딱한 고체전해질을 뚫어 낼 수 있는지 그 메커니즘을 밝히는 연구를 진행하였습니다. 기존의 탄소 전극을 리튬 금속으로 대체 할 경우 배터리 용량을 10배 가까이 늘릴 수 있지만, 빠른 충방전 시, 리튬 금속 표면 일부에서 리튬이 비정상적으로 성장해 나가 덴드라이트라는 나무가지 모양의 결정이 생기게 됩니다. 이 덴드라이트가 양극까지 성장할 경우 발화성이 강한 액체 전해질에 불이 날 위험이 있습니다. 이러한 덴드라이트 형성을 막기위해 리튬 이온 전도도가 높은 고체 물질을 전해질로 사용하여 리튬의 비정상적인 성장을 기계적으로 막으려는 시도가 활발하게 이루어지고 있습니다. 하지만, 고체전해질의 인장계수(Young’s modulus)가 리튬에 10배 이상 임에도 불구하고, 리튬 덴드라이트가 고체 전해질을 파괴하면서 자랄 수 있습니다. 저는 DFT 계산을 통해서 어떻게 리튬이 고체 전해질을 따라 자라나는지 밝히는 연구를 진행하였습니다. 이 연구를 통해 얻은 고체전해질과 리튬 금속 사이의 역학 관계는 리튬 금속 전극을 가능케하여 배터리 용량을 획기적으로 향상시키는데 기여 할 것으로 예상됩니다.



2. 본인의 최근 논문이나 대표 논문을 기재해 주세요. (5개 이하)

- First-principles study of redox end members in lithium–sulfur batteries
H Park, HS Koh, DJ Siegel
The Journal of Physical Chemistry C 119 (9), 4675-4683

- Tuning the adsorption of polysulfides in lithium–sulfur batteries with metal–organic frameworks
H Park, DJ Siegel
Chemistry of Materials 29 (11), 4932-4939

- Adiabatic and Nonadiabatic Charge Transport in Li–S Batteries
H Park, N Kumar, M Melander, T Vegge, JM Garcia Lastra, DJ Siegel
Chemistry of Materials 30 (3), 915-928

- Thermodynamic Assessment of Coating Materials for Solid-State Li, Na, and K Batteries
S Yu, H Park, DJ Siegel
ACS applied materials & interfaces


3. 새로운 재료를 활용하여 배터리 개발을 진행하고 계신 걸로 아는데 현재 아르곤 연구소에 어떤 방법으로 어떤 연구를 하고 계시는지 궁금합니다.

현재 저는 아르곤 국립연구소에서 Joint Center for Energy Storage Research (JCESR) 와 재료 과학 분과 (Materials Science Division)에 소속되어 마그네슘과 칼슘을 이용한 차세대 배터리 물질 개발 연구에 참여하고 있습니다. JCESR는 미국 에너지부 산하 배터리 연구 집단으로 북미에 있는 유수의 배터리 연구 그룹들을 모아 공동연구를 장려하여 새로운 배터리 물질의 개발을 가속화 하기 위해 만들어졌습니다. JCESR 본부가 위치한 Argonne 연구소를 필두로 MIT, Stanford, UC Berkeley, Northwestern, UIUC, Univ. Michigan 등 대학들과 Lawrence Berkeley, Pacific Northwestern, Oak Ridge 등 국가 연구소들이 서로의 장점과 단점을 상호 보완해가며 보다 효과적으로 연구를 진행하고 있습니다.

저는 JCESR 프로젝트 중에서도 Materials Complexity 팀에서 칼슘 이온 배터리 개발에 참여하고 있습니다. 리튬 기반 배터리는 성능면에서는 뛰어나지만 리튬 매장량이 굉장히 한정적이고 채굴의 어려움 때문에 이를 대체 할 수 있는 값싸고 보편적인 재료 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 그 중에서도 칼슘은 이온화 될 때 2개의 전자를 제공 할 수 있고, 산화 전압이 리튬과 비슷하여 고압/고용량 배터리로의 가능성이 클 뿐 아니라 매장량이 많아 경제적 측면에서도 유리하기 때문에 리튬을 대체 할 수 있는 차세대 배터리 물질로 주목 받고있습니다. 하지만 현재 실험실 수준에서도 칼슘배터리를 성공시킨 사례가 없고, 배터리 중요 요소인 음극, 양극, 전해질 중 그 어느 것도 확실히 개발된 것이 없어 많은 연구가 필요한 상황입니다. 저는 이중에서도 새로운 칼슘 양극 물질을 개발하고자, 칼슘이 포함된 전이금속 산화물이나 황화물이 배터리 물질로서 적합한지를 평가 하기 위해 DFT 계산으로 물질의 충방전 시 안정성, 이온 전도도, 이론 용량 등을 계산하여 예측하고, 이를 아르곤 연구소 내 배터리 실험팀에 있는 공동 연구자들이 실험을 통해 배터리로서의 성능을 직접 테스트 하는 연구를 진행하고있습니다. 더 나아가 아직 실험적으로 합성된 적 없는 물질들이 배터리 전극으로 적합한지 그리고 합성이 가능한지를 미리 계산하여 새로운 마그네슘, 칼슘 배터리 전극 물질 개발에 힘쓰고 있습니다.

4. 아르곤 연구소에서는 어떤 인재를 원하는지 소개를 부탁드립니다.

국립 연구소는 대학교 연구실에 비해서 연구의 목표가 구체적이고, 그에 필요한 장기 계획이 세워져 있습니다. 따라서 그 계획에서 필요한 스킬을 갖고 묵묵하게 자신의 역할을 수행 할 수 있는 사람이 필요합니다. 소위 “fancy” 한 연구 분야에 휘둘리지 않고 자신이 그 동안 개발해온 역량을 더 깊숙이 파고들 사람을 원하는 것 같습니다. 때문에 나중에 국립연구소에서 일을 해보고 싶다면, 다양한 연구분야에서 사용될 수 있고 자신을 차별화 시킬 수 있는 연구 스킬을 계발하는 것이 도움이 될 것 같습니다.


5. 앞으로 진행할 연구 방향이나 목표가 있으시다면?

저는 인공지능을 이용한 기계학습 (Machine Learning)을 통해 기존 분자 동력학의 한계를 뛰어넘는 연구를 하고자 합니다. 분자 동역학은 원자 수준의 정보를 제공함으로써 물질의 물성을 정확하게 계산 할 수 있지만, 계산양이 너무 많아 실험 시간 척도에서 물질을 모사하는 것은 분자 동역학 분야에서 여전히 난제로 남아있습니다. 예를 들어 전위 결함 (dislocation)이 포함된 철 금속으로 인장 실험(tensile test)을 할 때, 시편을 당기는 속도(strain rate)가 소성 변형 (plastic deformation)이 일어나는 응력에 큰 영향을 미치게 됩니다. 금속의 소성 변형은 전위 결함의 움직임에 의해 결정 되기 때문에 분자 동역학을 통해 원자 수준에서 어떤 메커니즘으로 strain rate이 소성 변형에 영향을 주는지 알 수 있지만, 실제 실험 수준 strain rate에서의 소성 변형을 분자 동역학으로 계산 하려면 수 만년의 시간이 걸립니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 짧은 시간 동안의 분자 동역학에서 얻을 수 있는 수 천개 원자의 위치 정보와 전자 밀도 정보를 기계학습 알고리즘에 적용하여, 실험 시간 척도에서 원자들의 움직임을 예측할 수 있는 모델을 개발 해보고자 합니다. 이 모델을 이용하면 소성 변형 응력, 이온 전도도 등을 실험 시간 척도에서 계산 할 수 있을 것이고, 이를 기반으로 하여 기존 재료들의 기계적, 전기화학적 성능을 뛰어넘는 신소재를 개발 해보고자 합니다.


6. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소, 지도교수에 대해 소개 부탁 드립니다.

제가 DFT 계산을 통한 배터리 연구를 처음 시작한 곳은 제가 석,박사 학위를 딴 University of Michigan에 위치한 Donald Siegel 교수님 연구실(http://www-personal.umich.edu/~djsiege)입니다. 저희 연구실은 원자 수준 시뮬레이션을 통해 에너지 저장 물질의 특성 규명 및 신 물질 개발을 하고있습니다. 에너지 저장 물질은 크게 두 가지 종류를 다루고있는데요, 산소, 황, 전고체 등 차세대 배터리 물질을 연구가 그 하나이고, 다른 하나는 금속-유기체를 이용한 새로운 수소 저장 물질 개발이 있습니다. 최근에는 기계학습을 이용하여 보다 빠르고 정확하게 새로운 재료를 개발하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다.

Don Siegel 교수님 동영상 링크:
링크: https://www.youtube.com/watch?v=4NqWSZQeyV4


현재는 아르곤 연구소내 재료과학 분과에서 Dr. Larry Curtiss 가 이끌고있는 Molecular Materials 그룹에서 Dr. Peter Zapol의 지도하에 JCESR 프로젝트를 수행하고 있습니다. 저희 그룹에서는 분자 동역학이 적용될 수 있는 다양한 에너지 물질을 연구하고 있습니다. 현재 제가 진행중인 칼슘 배터리 뿐 아니라, 흐름 배터리 (flow battery)용 전해질, 전 고체 배터리에 필요한 고체 전해질 (Solid electrolytes), 인공 연료 개발에 필요한 촉매 등 에너지 혁신에 필요한 물질의 물성을 정확히 계산하고 이를 통해 새로운 물질을 개발하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다.

Molecular Materials 그룹 동영상 링크:
https://www.youtube.com/watch?v=_Ew1ni4UJag&feature=youtu.be



7. 본인이 영향을 받은 다른 연구자나 논문이 있다면?

-Professor Donald Siegel, University of Michigan
먼저 저의 지도 교수님인 University of Michigan 기계공학과에 Donald Siegel 교수입니다. 교수님은 에너지 저장 물질에 관한 insight가 남다르시며, 교수님으로부터 박사 과정을 통해 원자수준시뮬레이션을 어떻게 배터리나 수소저장 물질에 적용 할 수 있는지 배울 수 있었습니다.

-Professor Gerbrand Ceder, UC Berkeley
Ceder 교수님은 슈퍼컴퓨터를 이용하여 현재 구조가 알려진 모든 무기물(International Inorganic Structure Database)의 계산 가능한 물성을 DFT 계산으로 예측하여 이를 데이터 베이스화 하여 온라인(https://materialsproject.org)에 공개해 놓았습니다. 이 데이터 베이스는 저와 같은 시뮬레이션 연구자들에 좋은 참고 자료가 되고있습니다. 뿐만 아니라 DFT 계산과 실험을 접합하여 리튬이온 배터리 발전에 큰 기여를 하신 분입니다.

-Professor Yue Fan, University of Michiga
Fan, Y.; Osetsky, Y. N.; Yip, S.; Yildiz, B. (2013) Onset Mechanism of Strain-Rate-Induced Flow Stress Upturn, Physical Review Letters 109 (135503)
Fan 교수님은 분자동력학의 시간 척도 한계를 극복하는 연구를 활발하게 하고있습니다. 특히, 금속의 기계적 물성을 실험 시간 척도에서 분자 동력학으로 예측하는 연구로 잘 알려져 있습니다. 위 논문을 통해 저는 분자동력학이 재료의 기계적 물성 계산에도 사용 될 수 있다는 것 뿐 아니라, 시간 척도 한계 극복의 중요성을 배우게 되었고 이는 앞으로 연구 방향을 잡는데 큰 도움이 되고있습니다.


8. 연구활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람이 있다면?

2015년 파리 기후 협약 이후, 주요 선진국 들은 이산화탄소 배출량을 20%로 줄이고 신재생 에너지 시장을 20% 증가 시키자는 목표를 실현하기 위해 많은 투자를 아끼지 않고 있습니다. 차세대 배터리 연구는 위 목표 실현의 일환으로 진행되고 있으며, 더 깨끗한 지구를 만들기에 제가 일부분 기여한다는 것을 항상 생각하며 연구에 임하고 있습니다. 또한 상용화가 오래 걸리는 차세대 배터리 연구 특성 상, 연구 자체에서 느끼는 보람이 큽니다. 특히 제가 출판한 논문에 대해 궁금한 점을 다른 연구자들이 이메일을 통해 문의 할 때는, 내 연구가 다른 사람들에게 도움 되고 있구나 하는 자부심을 느낍니다.


9. 이 분야로 진학하려는 후배들에게 조언을 해 주신다면?

언뜻 생각하기에 배터리 연구에는 재료과학이나 화학 지식만 필요할 것 같지만, 다른 여러 전공 분야 지식도 반드시 필요합니다. 예를 들어 배터리 내 전극의 기계적 변형이나 시스템 수준에서 충방전 방식을 통한 성능 향상 또는 열관리 연구는 기계공학이나 전기공학 전공자들과의 협업이 필수적입니다. 때문에 자신의 현재 전공 분야와 너무 다르다고 생각하여 지레 포기하지 말고, 본인이 그 연구에 관심이 있다면 현재 자신의 전공을 필요로 하는 부분을 찾아보기 바랍니다. 또한 모든 연구가 그렇듯이 한번의 시도로 성공하는 경우는 거의 없습니다. 때문에 실패에 굴하지 않고, 다양한 관점에서 연구 문제에 계속해서 도전하는 끈기가 대학원생활과 연구원으로서 삶에 꼭 필요한 것 같습니다. 마지막으로 주변 사람들 특히 비슷한 분야의 선배 연구원들과 끊임 없이 소통하기 바랍니다. 연구 진행 중 겪게 되는 많은 문제들은 이미 다른 연구자들도 지나왔을 가능성이 매우 큽니다. 때문에 그들과 소통하면 연구를 좀 더 효과적으로 진행 할 수 있고, 그 과정에서 더 많은 지식과 연구 역량을 함양 할 수 있을 것입니다.