[R&D 프로젝트 공고] 계산과학·ML 기반 신소재 스크리닝

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30066

계산과학·ML 기반 신소재 스크리닝

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본 연구는 계산과학 및 머신러닝 기술을 활용하여 신소재 후보 물질을 스크리닝하고, 새로운 실험 현상에 대한 메커니즘을 계산과학적으로 해석하며, 의뢰팀이 원하는 신소재에 대한 소재 설계 연구 방향을 제시하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 실험 기반 신소재 개발 과정에서의 시행착오를 줄이고, 후보물질 도출과 메커니즘 이해를 체계화하여 개발 효율성을 제고하고자 합니다.

게시자 유형

연구실

핵심 키워드

계산과학

이차전지

촉매

과제 규모

협의 가능

공고 마감일

2026-05-31

연구실 소개

동국대학교 에너지신소재공학과 소속 Energy Materials Simulation Laboratory(EMSL)는 신소재 개발 과정에서 계산과학 및 머신러닝을 활용하여 개발 효율성을 높이는 연구를 수행하고 있습니다. 실험 현상에 대한 메커니즘 해석, 후보물질 스크리닝, 신소재 설계 방향 제시 등 계산 기반 소재 연구 경험을 보유하고 있습니다.

대표 연구 분야

1. 촉매 소재 계산 연구 - 수전해, 암모니아 분해 등 다양한 촉매 시스템을 대상으로 계산과학 기반의 메커니즘 분석 및 소재 설계를 수행합니다. 2. 이차전지 소재 및 전해액 연구 - 이차전지 양극·음극(비정질 포함) 및 전해액(분자) 관련 소재를 대상으로 물성 이해, 후보물질 탐색 및 설계 연구를 수행합니다. 3. 디스플레이(OLED) 소재 연구 - OLED 등 디스플레이 소재를 대상으로 계산과학 기반 물성 분석 및 소재 설계를 수행합니다. 4. 에너지 저장·센서·제염 소재 연구 - 슈퍼커패시터, 센서, 제염 소재 등 다양한 응용 소재를 대상으로 후보물질 탐색 및 메커니즘 해석 연구를 수행합니다. 5. 탄소/2D 소재 기반 신소재 연구 - 그래핀, 그래파이트, MXene, LDH, TMD 등 소재군을 대상으로 계산 기반 물성 분석 및 설계 연구를 수행합니다.

정부과제 / 산학협력 경험

- 초저가(50$/kWh)·장수명 비리튬계 이차전지 개발 과제 수행중 - 중수로 원전 계통 화학제염기술개발 과제 수행중 - 양자시뮬레이션을 활용한 신규 물질 치환기 스크리닝 및 물성 계산 연구 과제 수행 - 양자 시뮬레이터를 이용한 수전해 촉매 계산 연구 과제 수행 - 전기자동차용 배터리의 고온 신뢰성 향상을 위한 기능성 전해액 첨가제 기술 개발과제 수행 - 머신러닝 기반 제일원리동역학 데이터를 활용한 칼륨이온 전극소재 설계연구 과제 수행 - (주)후성과 이차전지 전해액 개발 과제 수행 - (주)LG화학기술연구원에서 9년 이상 근무 경험 보유(OLED, 이차전지, 촉매 등 신소재 개발 경험)

웹사이트

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연구 희망 개요

연구 희망 및 관심 주제

계산과학/머신러닝 기반 신소재 후보 스크리닝 및 메커니즘 분석 - 본 연구는 새로운 실험 현상에 대한 메커니즘을 계산과학적으로 해석하고, 계산과학/머신러닝 기법을 활용하여 후보물질을 스크리닝하여 실험팀에 후보물질을 제시하는 것을 목표로 합니다. 또한 의뢰팀이 원하는 신소재에 대해 소재 설계 연구 방향을 제시함으로써, 신소재 개발 과정 전반의 효율성 제고에 기여하고자 합니다.

협력 가능 분야

- 디스플레이 소재 개발(계산과학/머신러닝 기반 물성 분석, 후보물질 스크리닝, 설계 방향 제시) - 이차전지 소재 및 전해액 개발(후보물질 탐색, 메커니즘 해석, 소재 설계) - 촉매 소재 개발(수전해, 암모니아 분해 등 촉매 시스템의 메커니즘 분석 및 후보 도출) - 제염 소재 개발(현상 해석 및 후보물질 스크리닝을 통한 개발 효율화)

본 연구 관련 연구실 특장점

- 디스플레이, 이차전지, 촉매, 제염 소재 등 다양한 신소재 개발 관련 다수의 정부과제 수행 경험을 보유하고 있습니다. - LG화학기술연구원 계산과학 팀장으로 9년 이상 근무 경험을 보유하고 있습니다. - 연구교수 6명, 박사후연구원 2명, 박사과정 7명, 석사과정 2명으로 구성된 연구 인력을 보유하고 있습니다.