ALCHEM Lab

연구분야

원자 수준 시뮬레이션과 인공지능 기반 소재 설계

연구 접근법 —
원자 수준 시뮬레이션 × 인공지능

물리와 데이터를 잇는 순환 고리.

원자 수준 시뮬레이션DFT · MD · microkinetics인공지능MLIPs · GNNs · LLMs · active learning에너지 · 힘 · 구조 기술자후보 · 퍼텐셜 · 예측수백만 개의 후보 조성소수의 유망 소재

우리의 연구는 원자 수준의 멀티스케일 시뮬레이션에서 출발합니다. 밀도범함수 이론(DFT)과 분자동역학을 사용해 소재가 전자와 원자 수준에서 어떻게 작동하는지 밝힙니다. 흡착, 전하 이동, 확산, 결합 절단을 실제 조건을 반영한 표면에서 계산하고, grand-canonical DFT(GC-DFT)와 미시 반응속도론 모델링(microkinetic modeling)으로 실제 작동 전위에서의 반응 속도까지 연결합니다.

인공지능은 물리만으로는 닿을 수 없는 영역으로 연구를 확장합니다. 기계학습으로 구축한 원자 간 퍼텐셜은 대규모 동역학 시뮬레이션에 DFT에 근접한 정확도를 제공합니다. 그래프 신경망과 디스크립터 기반 모델은 넓은 화학 공간에서 물성을 예측합니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 문헌을 읽어 실험 데이터와 합성 조건을 대규모로 수집합니다. 능동 학습과 베이즈 최적화는 계산 비용이 큰 시뮬레이션을 가장 많은 정보를 얻을 수 있는 후보에 집중시킵니다.

이 둘은 시뮬레이션, 학습, 제안, 검증으로 이어지는 순환형 설계 루프를 이룹니다. 이 루프는 단 한 번의 실험에 앞서 수백만 개의 후보 조성 중 가장 유망한 소수의 소재를 추립니다.

대표 논문

  1. Sustainable Low-Valent Iridium Active Sites in Rhenium Doped Perovskite Iridates for Efficient Acidic Oxygen Evolution Reaction via Hybridized Reaction PathwaysAngewandte Chemie-International Edition
  2. Active Learning-Driven Multi-Objective Design of High-Entropy Alloy Catalysts for Saline Water ElectrolysisChemical Engineering Journal, 2026
  3. Multiscale Modeling of Agglomerated Ceria Nanoparticles: Interface Stability and Oxygen Vacancy FormationFrontiers in Chemistry, 2019
이 분야 논문 8편 · 투고 원고 3편 모두 보기

연구 지도

연구가 서로 만나는 곳

Green Hydrogen — 논문 21편21Green HydrogenChemical Conversion — 논문 20편20Chemical ConversionEnergy Storage — 논문 12편12Energy StorageSemiconductors — 논문 20편20SemiconductorsMethodology — 논문 8편8MethodologySilicon & SiO2 — 논문 9편9Silicon & SiO2Metals & alloys — 논문 14편14Metals & alloysNanoparticles & clusters — 논문 10편10Nanoparticles & clustersCarbon materials — 논문 20편20Carbon materialsSingle-atom catalysts — 논문 7편7Single-atom catalystsNoble metals — 논문 12편12Noble metalsOxides & nitrides — 논문 15편15Oxides & nitridesPerovskites — 논문 3편3PerovskitesTM hydroxides, phosphides & sulfides — 논문 10편10TM hydroxides, phosphides & sulfidesPorous frameworks — 논문 5편5Porous frameworksPolymers — 논문 10편10PolymersThin-film growth & sputtering — 논문 5편5Thin-film growth & sputteringSi oxidation — 논문 8편8Si oxidationComposites — 논문 3편3CompositesOER — 논문 13편13OERHER — 논문 10편10HERORR & fuel cells — 논문 4편4ORR & fuel cellsH2O2 chemistry — 논문 3편3H2O2 chemistryPhotoelectrochemistry — 논문 4편4PhotoelectrochemistryCO2 conversion — 논문 4편4CO2 conversionThermal catalysis — 논문 7편7Thermal catalysisBiomass valorization — 논문 1편Biomass valorizationAdsorption & separation — 논문 6편6Adsorption & separationZinc batteries — 논문 6편6Zinc batteriesLi & Na batteries — 논문 6편6Li & Na batteriesPost-CMP cleaning — 논문 4편4Post-CMP cleaningCorrosion — 논문 1편CorrosionElectronic devices — 논문 6편6Electronic devicesInterfaces — 논문 22편22InterfacesDefects & vacancies — 논문 12편12Defects & vacanciesDoping & promoters — 논문 12편12Doping & promotersStrain — 논문 6편6StrainElectronic descriptors — 논문 14편14Electronic descriptorsSurface reconstruction — 논문 5편5Surface reconstructionDiffusion & transport — 논문 9편9Diffusion & transportNucleation & dendrites — 논문 5편5Nucleation & dendritesClassical MD — 논문 18편18Classical MDDFT — 논문 60편60DFTAIMD — 논문 4편4AIMDFree-energy diagrams — 논문 18편18Free-energy diagramsAb initio thermodynamics — 논문 5편5Ab initio thermodynamicsReaction barriers — 논문 9편9Reaction barriersMultiscale modeling — 논문 3편3Multiscale modelingMLIP — 논문 4편4MLIPActive learning — 논문 3편3Active learningMicrokinetic modeling — 논문 1편Microkinetic modelingGrand-canonical DFT — 논문 1편Grand-canonical DFTAutomated synthesis — 논문 2편Automated synthesisMaterials data & LLM — 논문 1편Materials data & LLM
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우리 논문의 온톨로지를 살펴보고 평소 말로 물어보기

연구분야 · 01

그린수소를 위한 전기촉매

물·해수 전기분해와 그 밖의 응용을 위한 촉매와 분리막.

그린수소 생산 성능은 사용되는 전기촉매에 달려 있습니다. 우리는 고엔트로피 합금과 단원자 촉매에서 층상 이중 수산화물, 금속/금속산화물 하이브리드 촉매에 이르기까지 수소 발생 반응(HER)과 산소 발생 반응(OER) 촉매를 제일원리 계산으로 설계합니다. 능동 학습은 전수 계산으로는 감당할 수 없을 만큼 넓은 조성 공간을 탐색하게 해 주며, 활성·선택성·안정성을 동시에 최적화합니다.

실제 전해질은 이상적이지 않습니다. 염수·해수 전기분해에서는 염소 발생이 산소 발생과 경쟁하고, 내구성은 작동 전위에서 결정됩니다. 우리는 이러한 제약을 실제 pH와 전위 조건에서 grand-canonical DFT와 Pourbaix 분석으로 직접 반영합니다.

촉매에만 그치지 않고 분리막도 연구합니다. 이온솔베이팅 고분자 분리막의 분자동역학과 기계학습 힘장(force field) 시뮬레이션은 알칼라인 수전해조 안에서 이온이 어떻게 이동하는지 보여 주며, 분리막 화학을 셀 성능과 연결합니다.

대표 논문

  1. Sustainable Low-Valent Iridium Active Sites in Rhenium Doped Perovskite Iridates for Efficient Acidic Oxygen Evolution Reaction via Hybridized Reaction PathwaysAngewandte Chemie-International Edition
  2. Upcycled Polymer Waste-Derived N-Doped Carbon Supports Enabling Durable PtCo Catalysts for PEM Fuel CellsChemical Engineering Journal, 2026
  3. Breaking the Water Dissociation–Hydrogen Adsorption Trade-off through W Single-Atom Engineering for Alkaline Hydrogen EvolutionApplied Catalysis B: Environment and Energy, 2026
이 분야 논문 21편 · 투고 원고 6편 모두 보기
Research image: Electrocatalysis for Green Hydrogen

연구분야 · 02

지속가능한 화학 전환

바이오매스와 질산염을 고부가가치 제품으로 전환하는 전기화학.

전기화학은 폐기물을 자원으로 바꿀 수 있습니다. 우리는 이러한 전환의 반응 메커니즘, 즉 어떤 결합이 어느 자리에서 왜 끊어지는지를 계산합니다.

바이오매스 고부가가치화에서는 리그닌 유래 분자가 촉매 표면에 흡착하고 분해되는 과정을 연구하며, 빛과 전기로 구동되는 선택적 C–C 및 C–O 결합 절단을 목표로 합니다. 질소 순환에서는 폐수 속 질산염을 암모니아로 환원하는 합금 촉매를 선별합니다. 탄소중립 화학산업을 위해서는 CO2 포집·활용 촉매를 설계합니다.

모든 연구는 같은 순서를 따릅니다. 먼저 메커니즘, 다음으로 디스크립터, 그리고 기계학습이 이끄는 탐색입니다.

대표 논문

  1. Diverting the Use of Reduced TiO2 from a Carrier of Electron–Hole Pairs to a Reservoir of Brönsted–Lewis Acidic Pairs for Sustainable, Non-Optical H2O2 HomolysisJournal of Materials Chemistry A, 2026
  2. Roles of Alkaline-Earth Metals and Electron Density of Al3+ in Octanol Dehydration for Linear Alpha-Olefin ProductionJournal of Materials Chemistry A, 2026
  3. Durable and Efficient Solar CO2-to-CO Conversion Enabled by Single-Atom Ag on Zn3(PO4)2 Cathode Coupled with a GaAs/PtSA@NiOOH PhotoanodeAdvanced Energy Materials, 2025
이 분야 논문 20편 · 투고 원고 2편 모두 보기
Research image: Sustainable Chemical Conversion

연구분야 · 03

차세대 에너지 저장

더 안전하고 수명이 긴 배터리를 위한 소재와 계면.

배터리의 성능은 소재가 결정합니다. 우리는 리튬 계열부터 수계 시스템까지 다양한 화학계에서 더 높은 용량과 더 빠른 충전을 구현하는 전극 소재를 설계합니다.

배터리 열화는 계면의 문제입니다. 우리는 금속 음극의 덴드라이트 억제에서 수계 전지의 전착 거동에 이르기까지, 전극과 전해질 계면을 원자 수준에서 연구합니다. 이러한 통찰은 더 안전하고 수명이 긴 배터리를 위한 소재와 운전 전략의 지침이 됩니다.

대표 논문

  1. Redox-Active Ligand-Stabilized Lithium Iron Phosphate Nanoparticles for High-Performance Lithium-Ion Battery Cathode with High Capacities and Long-Term StabilityNano-Micro Letters, 2027
  2. Single-Atom Active Sites in Polymeric Phthalocyanine Hybrid Electrocatalysis for High-Efficiency Lithium–Carbon Dioxide BatteriesAdvanced Functional Materials
  3. Electric-Field-Driven Bilayer Interphase from Oxygenated Nanodiamond-Carbon Nanoparticles for Dendrite-Free Lithium Metal BatteriesAdvanced Energy Materials, 2026
이 분야 논문 12편 · 투고 원고 1편 모두 보기
Research image: Advanced Energy Storage

연구분야 · 04

반도체 소재 및 공정

반도체 팹을 위한 원자 수준의 소재와 화학.

반도체 제조는 소재 화학의 한계에 도전하는 분야입니다. 증착, 식각, 연마, 이온 주입 전반에 걸쳐 원자 수준의 상호작용이 소자의 성능과 수율을 좌우합니다.

우리는 DFT와 기계학습으로 반도체 공정에 쓰이는 화학물질을 발굴하고 설계합니다. 금속·산화물·질화물 표면에서의 흡착 및 반응의 에너지 특성은 분자가 핵심 계면에서 어떻게 거동하는지 알려 줍니다. 대규모 분자 데이터베이스로 학습한 물성 예측 모델은 알려진 조성을 훨씬 넘어서는 화학 공간을 탐색하게 해 줍니다.

소재 자체도 연구합니다. 배선(인터커넥트) 금속과 그 산화물부터 공정 중에 생기는 결함에 이르기까지, 원자 수준의 구조를 소자의 동작을 좌우하는 물성과 연결합니다.

대표 논문

  1. Molybdenum Ion-Induced Adhesion of Colloidal Silica to Polyvinyl Acetal Brushes in Post-Chemical Mechanical Planarization Applications: Experiments and Multiscale SimulationsACS Applied Materials & Interfaces, 2026
  2. Ion Irradiation Induced Surface Composition Modulation in Equiatomic Binary AlloysApplied Surface Science, 2021
  3. Indirect-to-Direct Band Gap Transition of Si Nanosheets: Effect of Biaxial StrainJournal of Physical Chemistry C, 2018
이 분야 논문 20편 모두 보기
Research image: Semiconductor Materials & Processes