DataCoM Lab
Data-driven Diagnostics and Computational Materials Laboratory
Research Areas
DataCoM Lab develops AI/ML-based diagnostics for battery health using operational output data from real-world use. We aim to enable real-time health estimation and early warning of abnormal degradation by translating field signals into reliable diagnostic indicators and models. In parallel, we conduct computational materials science research to reveal the thermodynamics and electronic structures of battery materials and electrocatalysts, providing predictive and mechanistic insights that advance energy technologies.
Operational Signal–Based
Battery Diagnostics
실사용 환경에서 발생하는 배터리 출력 신호를 기반으로, 실시간 상태진단 및 이상열화 조기경보가 가능한 AI/ML 진단 모델을 개발합니다.
Computational Materials Science for
Energy Materials
전산재료과학을 통해 에너지 재료의 열역학 특성 및 전자구조를 규명하고, 실험에서 관측되는 전기화학적 거동을 원자·전자 수준에서 해석 및 예측합니다.