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이를 통해 배터리의 수명 및 효율을 향상시키기 위한 소재 연구와 데이터 기반 성능 분석 기술을 습득할 수 있었습니다.
LG에너지솔루션에서 저는 파우치형 배터리의 에너지 밀도 향상, 충·방전 효율 개선 및 내구성 강화를 위한 연구를 수행하며, 차세대 배터리 기술 개발을 주도하는 역할을 하고 싶습니다.
이 경험을 바탕으로, LG에너지 솔루션에서도 고출력·고밀도 파우치형 배터리 개발을 위한 전해질 및 전극 최적화 연구를 수행하며, 실험설계 및 데이터 분석을 활용하여 차세대 배터리 기술 개발에 기여하고 싶습니다.
이러한 경험을 바탕으로, LG에너지 솔루션에서 배터리 소재 연구 및 성능 최적화를 위한 데이터 기반 접근법을 적용하고, 차세대 배터리 개발을 주도하는 역할을 수행하고 싶습니다.
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LG에너지솔루션에서 저는 파우치형 배터리의 에너지 밀도 향상, 충·방전 효율 개선 및 내구성 강화를 위한 연구를 수행하며, 차세대 배터리 기술 개발을 주도하는 역할을 하고 싶습니다.
특히, 실리콘 음극재 적용, 고전도성 전해질 개발, 고출력 셀 설계 등 다양한 기술적 접근을 통해 배터리 성능을 극대화하고, 이를 상용화하는 연구에 기여하고 싶습니다.
이 프로젝트를 통해 배터리의 전해질 개발에서는 단순한 이론적 접근이 아닌, 데이터 분석과 반복 실험을 통한 최적화 과정이 필수적이라는 점을 배울 수 있었습니다.
또한, 배터리 성능 개선을 위해서는 소재뿐만 아니라 전극, 전해질, 셀 설계 전반에 걸친 융합적 접근이 필요하다는 점을 깨달았습니다.
이 경험을 바탕으로, LG에너지 솔루션에서도 고출력·고밀도 파우치형 배터리 개발을 위한 전해질 및 전극 최적화 연구를 수행하며, 실험설계 및 데이터 분석을 활용하여 차세대 배터리 기술 개발에 기여하고 싶습니다.
배터리 연구는 단순한 실험 수행이 아니라, 소재 특성, 공정조건, 성능 데이터 분석을 종합적으로 고려해야 합니다.
실험설계 및 분석능력 강화 : DOE(DesignofExperiment) 기법을 활용하여 최소한의 실험으로 최적의 조합을 도출하는 연구방식을 익혔습니다.
머신 러닝 기반의 성능 예측 모델 적용 : 배터리 성능 데이터를 활용하여 최적의 전극·전해질 조합을 예측하는 알고리즘을 학습하고 실험에 적용했습니다.
Python 및 MATLAB을 활용한 데이터 분석 기술 습득 : 실험 데이터를 체계적으로 정리하고, 분석하는 능력을 키웠습니다. |
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2025.03.12
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