매칭 진행 중
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ID
30066
계산과학 + 머신러닝 기반 신소재 물성 예측 및 후보물질 스크리닝/제시
기업 용역
정부 지원 과제
을 함께 진행할
기업
을 찾는 공고입니다.
연구소에 계산 조직을 따로 두기 어려운 기업을 위해, 계산과학과 머신러닝으로 신소재의 물성을 예측하고 실험 전에 후보물질을 좁혀 제시합니다. 계산 조직을 직접 갖추려면 수억 원대 소프트웨어·하드웨어 투자와 전문 인력이 필요하지만, 본 연구실과 협업하면 그런 투자 없이 개발 초기의 시행착오를 줄일 수 있습니다. 이차전지·촉매·디스플레이처럼 분야가 달라도 계산에 쓰는 도구는 크게 다르지 않아, 다양한 소재 개발에 적용할 수 있습니다.
게시자 유형
연구실
핵심 키워드
계산과학
이차전지
머신러닝
과제 규모
협의 가능
공고 마감일
2027-05-31
연구실 소개
연구실 소개
동국대학교 에너지신소재공학과 Energy Materials Simulation Laboratory(EMSL)는 계산과학과 머신러닝으로 신소재의 물성을 예측하고 후보물질을 발굴하는 연구실입니다. 한영규 교수는 LG화학기술연구원 계산화학팀을 창설하고 9년 이상 근무하며 이차전지 전해질, 촉매, 고분자, OLED 소재 등 기업 현장의 소재 개발에 계산과학을 적용해 왔습니다.
대표 연구 분야
1. 이차전지 소재 개발을 위한 계산과학 및 머신러닝 - 전해질 조성, SEI·CEI 계면 형성, 고체전해질 이온 이동 경로를 분석해 고안정 이차전지 소재 설계에 적용합니다. 2. 수전해 촉매 소재 개발을 위한 계산과학 및 머신러닝 - TMD, LDH, 페로브스카이트 기반 촉매의 활성종 형성과 반응 경로를 규명해 수전해 성능을 높이는 연구를 수행합니다. 3. 머신러닝 기반 물성 예측 및 AI 공정 최적화 - 머신러닝으로 물성 예측과 후보물질 스크리닝을 수행하며, 흑연정제공정의 AI 공정 최적화 과제에 적용하고 있습니다. 이 외에도 원자력 제염 소재, 양자컴퓨팅 기반 소재 계산 과제를 수행하고 있으며, LG화학 재직 시 OLED 소재 개발과 OLED·이차전지 전해질 DB 구축을 수행했습니다.
정부과제 / 산학협력 경험
[현재 수행 중] - 흑연정제공정 AI 공정 최적화 과제 (산업부) - 글로벌탑 이차전지 소재 시뮬레이션 과제 - 중수로 원전 계통 화학제염기술 개발 (2023~2028) [주요 수행 과제] - High 니켈계 양극 소재(Ni≥0.6)의 고온(60도) 수명향상 기술개발 - ESS 및 EV용 수용성 전해질계 플로우 전지 개발 - 전기자동차용 배터리의 고온 신뢰성 향상을 위한 기능성 전해액 첨가제 기술개발 - 초저가(50$/kWh)·장수명 비리튬계 이차전지 개발 - 양자 시뮬레이터를 이용한 수전해 촉매 계산 연구 (주관) - 머신러닝 기반 수전해 촉매 개발 기초연구실 과제 - 머신러닝 기반 제일원리동역학 데이터를 활용한 칼륨이온 전극소재 설계연구 (주관) - 양자시뮬레이션을 활용한 신규 물질 치환기 스크리닝 및 물성 계산 연구 [산학협력] - (주)후성과 이차전지 전해액 개발 과제 수행
웹사이트
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
- LG화학기술연구원 계산화학팀을 창설했으며, 이차전지 전해질·촉매·고분자·OLED 소재 개발과 물성 DB 구축 등 기업 현장의 계산 업무를 직접 수행했습니다. - 소재 분야가 달라도 계산에 쓰는 도구는 공통입니다. 예를 들어 이차전지 전해질과 OLED 소재는 거의 같은 소프트웨어로 계산할 수 있어, 한 연구실이 여러 분야를 함께 다룰 수 있습니다. - 이차전지, 촉매, 원자력 제염, AI 공정 최적화 등 다수의 정부과제를 주관·수행하고 있습니다. - 연구교수 6명, 박사후연구원 2명, 박사과정 7명, 석사과정 2명으로 구성된 연구 인력을 보유하고 있습니다.
협업 요건
파트너 기대 역할
기업 역할 - 신소재 합성 또는 물성 평가 등 신소재 개발 수행 연구실 역할 - 계산과학 기반 메커니즘 해석 수행 - 계산과학/머신러닝 기반 후보물질 스크리닝 수행 - 의뢰 소재에 대한 소재 설계 방향 제시
협업 파트너 희망 요건
계산 조직이 없거나 규모가 작아, 계산과학·머신러닝을 외부 협업으로 소재 개발에 도입하려는 중소·중견기업. 계산 기반 소재 연구로 정부과제를 함께 기획할 기업 및 연구기관.