전남대 차진혁 교수팀, ‘LiF 나노섬’ 기반 리튬 성장 메커니즘 원자 수준 규명

전남대학교 공과대학 기계공학부 차진혁 교수 연구팀이 충남대학교 박상백 교수 연구팀과 공동으로, 1나노미터(nm) 수준의 리튬플루오라이드(LiF) 나노섬을 활용해 무음극 리튬금속전지의 불균일한 리튬 성장을 억제하고 안정성을 향상시키는 원리를 규명했다.

연구팀은 구리 집전체 표면에 약 1나노미터 두께의 LiF를 작은 섬처럼 분산된 ‘나노섬’ 구조로 형성했다. 그 결과, 노출된 구리 표면은 리튬 이온의 이동 통로로 작용하고, 구리와 LiF가 맞닿는 경계부에서는 안정적인 리튬 핵생성이 유도돼 리튬이 균일하게 성장하는 것을 확인했다.

전남대학교 연구팀은 밀도범함수이론(DFT)과 인공지능 신경망 포텐셜(Neural Network Potential) 기반 분자동역학 시뮬레이션을 활용해 실험만으로 확인하기 어려운 구리-LiF 계면에서의 리튬 거동을 원자 수준에서 분석했다.

특히, 연구를 통해 LiF의 단순한 존재 여부뿐만 아니라 나노미터 수준에서의 크기와 공간적 배치가 리튬 성장과 전지 성능을 결정하는 중요한 요소임을 밝혀냈다.

이번 연구에는 전남대학교 기계공학부 신정민 석사과정생이 제1저자로 참여해 DFT 계산과 AI 기반 분자동역학 시뮬레이션을 주도적으로 수행했으며, 메커니즘을 규명하는 데 핵심적으로 기여했다.

1나노미터 LiF 나노섬을 적용한 전지는 반복적인 리튬 도금·박리 과정에서도 향상된 안정성과 효율을 보였다. 또한 무음극 전지에서도 높은 초기 효율과 향상된 용량 유지 특성을 나타내 제한된 리튬을 보다 효율적으로 활용할 수 있음을 확인했다.

이번 연구 결과는 에너지 소재 분야 국제학술지 ‘Journal of Energy Chemistry’에 게재됐으며, Impact Factor(IF) 15.6 (JCR 1.9%의 국제 저명 학술지)에 발표된 성과다.

차진혁 교수는 “이번 연구는 인공지능과 원자 수준 계산을 활용해 차세대 전지의 계면 구조를 과학적으로 설계할 수 있다는 가능성을 보여준 것”이라고 밝혔다.

한편, 이번 연구는 교육부의 학술연구혁신지원사업(글로컬R&D지원)의 지원을 받아 수행됐다.

CNU Research Team Elucidates Lithium Growth Mechanism via AI-Driven Atomic Simulation

Professor Jin-Hyeok Cha’s research team at Chonnam National University (CNU), in collaboration with Professor Sang-Baek Park’s team at Chungnam National University, has elucidated the principles for suppressing non-uniform lithium growth and enhancing the stability of anode-free lithium metal batteries (AFLMBs) using 1-nanometer (nm) lithium fluoride (LiF) nano-islands.

The joint research team formed a "nano-island" structure of LiF, approximately 1 nm thick, dispersed across the surface of a copper (Cu) current collector. The study confirmed that the exposed copper surface acts as a transport channel for lithium ions, while the Cu-LiF interface induces stable lithium nucleation, leading to uniform lithium growth.

The CNU team utilized Density Functional Theory (DFT) and AI Neural Network Potentials (NNP) based Molecular Dynamics (MD) simulations to analyze the lithium behavior at the Cu-LiF interface at an atomic level—a phenomenon difficult to observe through experimental methods alone.

In particular, the team analyzed lithium adsorption and growth behavior according to the size and spatial structure of the LiF nano-islands. The findings revealed that the size and spatial arrangement at the nanometer level are decisive factors in determining lithium growth patterns and overall battery performance.

Jeong-Min Shin, a master's student in the Department of Mechanical Engineering at CNU, participated as the first author. She led the DFT calculations and AI-based MD simulations, making a fundamental contribution to clarifying the lithium growth mechanism based on the LiF nano-island configurations.

Batteries utilizing the 1 nm LiF nano-islands demonstrated uniform and directional lithium growth without irregular clustering. Furthermore, the technology exhibited high initial efficiency and enhanced capacity retention in anode-free cells, proving that limited lithium resources can be utilized more effectively.

The research results were published online on July 9, 2026, in the Journal of Energy Chemistry, a world-renowned journal in the field of energy materials with an Impact Factor (IF) of 15.6 (ranked in the top 1.9% of JCR).

Professor Jin-Hyeok Cha stated, “Through AI-based atomic and molecular simulations, we were able to define the principles of lithium growth at nanometer interfaces that are challenging to observe experimentally. This study demonstrates the potential to scientifically design interface structures for next-generation batteries using artificial intelligence.”

This research was supported by the Academic Research Innovation Support Program (Glocal R&D Support) of the Ministry of Education.