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에너지AI·계산과학실
에너지AI·계산과학실은
에너지 분야의 연구 및 개발을 가속화하고, 그 질적 수준을 제고하고자 원내 여러 부서와 공동연구를 수행하고 있습니다. 에너지 연구의 다양한 측면을 아우를 수 있도록 원자단위 전산모사, 공정시스템 및 엔지니어링 최적화, 전산유체역학 (CFD), 그리고 AI·데이터 과학을 비롯한 전문 분야로 세분화되어 있으며, 각기 소재의 반응 메커니즘에서부터 경제적 타당성 분석, 유체역학적 현상 모델링, 그리고 인공지능을 활용한 데이터 분석에 이르는 영역을 담당하고 있습니다. 이처럼 통합적이고 다학제적 접근 방식을 통해 에너지 분야의 연구와 혁신을 한 차원 높은 수준으로 이끌고 있습니다.
대표성과
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01 인공지능 기반 상용 배터리 셀 수명 예측 기술 개발 및 상용 배터리 소재·소자 연구 데이터 수집 -
02 제일원리 기반 신소재 설계 -
03 그린수소 시스템의 경제성 및 생산성에 대한 다목적 최적화 연구 -
04 MAB 기반 습식 CO2 포집 실증 플랜트 설계 -
05 전산유체역학 활용 파일럿 스케일 검증 -
06 전산유체역학 기반 건식 CO2 포집 실증 플랜트 최적화 -
07 태양광 제조 공정 인라인 품질 제어 시스템 개발 -
08 계산과학 웹 플랫폼 개발
| 성명 | 직위 | 전문분야 | 메일 |
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중점연구분야
- 원자단위 전산모사 : 계산소재과학 기반 신소재 설계 및 메커니즘 규명
- 공정/엔지니어링: 공정 개념설계/시뮬레이션/최적화 및 기술 경제성 평가
- 전산유체역학 : 열유체/화학반응/입자 거동 특성을 고려한 동적 시뮬레이션 및 시스템 최적화
- AI·데이터 과학: 데이터 기반 연구 효율화 및 인사이트 도출
주요연구실적
- 재생에너지 기반 그린수소 시스템의 기술 경제성 분석
- 흡착부과 반응을 이용한 CO2 배출 저감형 블루수소 생산 공정 설계 및 경제성 평가
- CO2 광물화 반응의 동역학적 요소 결정 및 CFD 모델링을 통한 검증
- 상용 리튬 배터리 셀의 수명 및 잔여용량을 높은 정확도로 예측할 수 있는 인공지능 모델 개발, 핵심 전지 물성 연구데이터의 광범위한 수집 및 DB화
- 도시 건물 데이터 및 머신러닝 활용 도심 태양광 잠재량 산정
담당부서
에너지AI·계산과학실