이 연구 주제는 자성재료의 구조·조성·상전이 특성을 정밀하게 제어하여 고성능 기능성 소재를 개발하는 데 초점을 둔다. 연구실은 벌크 자성소재와 나노구조 자성소재를 대상으로 자화, 포화자속밀도, 자기열량 효과, 강자성-상자성 전이와 같은 핵심 물성을 분석하며, 특히 상온 근처에서 작동 가능한 자기냉각소재와 열자기 에너지 하베스팅용 소재 설계를 중요한 목표로 삼고 있다. 이는 기존 냉각기술의 에너지 효율 한계를 극복하고 친환경 냉각 시스템을 구현하기 위한 기반 연구로서 의미가 크다. 연구 방법 측면에서는 전이금속 기반 boride, 금속간화합물, Fe 기반 금속유리, 희토류 기반 화합물 등 다양한 자성계 물질을 대상으로 조성 최적화와 미세구조 제어를 수행한다. AlFe2B2, GdVO4, DyVO4, RVO4 계열 물질과 같은 자기열량 소재에 대해 불순물 상의 영향, 나노결정상 형성, 수열합성 및 마이크로웨이브 보조 합성에 따른 자기적·구조적 특성 변화를 체계적으로 다룬다. 또한 자기회로, 온도 의존 자기특성, 자기열량 효과 데이터를 확보하여 실제 작동 환경에서의 소재 성능을 평가하는 접근을 병행한다. 이 연구의 기대효과는 차세대 친환경 냉각기술, 저전력 에너지 변환소자, 자성 기반 고효율 전자부품 개발로 이어질 수 있다는 점이다. 상온 작동 자기냉각소재가 구현되면 냉매가스를 대체할 수 있는 지속가능 기술로 확장될 가능성이 높고, 열자기 에너지 하베스팅 소재는 폐열 회수와 분산형 에너지 시스템에도 응용될 수 있다. 궁극적으로 본 연구는 기초 자성물성 이해와 응용 소재 설계를 연결하는 융합 연구로서, 재료공학과 전자응용 분야를 동시에 견인하는 핵심 축을 형성한다.

이 연구 주제는 인공지능과 머신러닝을 활용하여 복잡한 조성-구조-물성 관계를 학습하고, 신규 소재의 성능을 빠르게 예측하는 데이터 기반 소재설계에 초점을 둔다. 연구실은 기존의 실험 중심 탐색 방식이 가지는 시간과 비용의 한계를 극복하기 위해 딥러닝, 전이학습, 조성 기술자(compositional descriptors) 기반 예측 모델을 구축하고 있다. 특히 자성소재와 고엔트로피 세라믹처럼 다성분계 조성이 중요한 물질군에서 기계적 특성 및 자기특성을 효율적으로 예측하는 연구를 활발히 수행하고 있다. 구체적으로는 Fe 기반 금속유리의 포화자속밀도 예측, 다성분 SmCo 기반 합금의 자기특성 예측, 고엔트로피 세라믹의 기계적 물성 예측 등 다양한 사례를 통해 데이터 기반 모델의 활용 가능성을 제시한다. 연구실은 인공신경망, 합성곱신경망, 오토인코더, 전이학습 등 여러 딥러닝 기법을 적용하며, 제한된 실험 데이터 환경에서도 높은 예측 성능을 확보하기 위한 방법론을 모색한다. 이 과정에서 평균제곱오차, 결정계수 등 정량적 평가지표를 통해 모델의 신뢰성을 검증하고, 물리적 해석 가능성을 고려한 특징 선택도 함께 다룬다. 이러한 연구는 신소재 탐색의 패러다임을 실험 후 분석에서 예측 기반 설계로 전환시키는 데 중요한 역할을 한다. 데이터 기반 모델이 충분히 고도화되면 후보 물질의 스크리닝 속도가 크게 향상되고, 실험 자원을 유망 조성에 집중할 수 있어 연구 효율이 높아진다. 나아가 자성재료, 세라믹, 금속유리 등 서로 다른 소재군에 공통적으로 적용 가능한 일반화된 설계 프레임워크를 구축함으로써, 미래형 자율 소재개발 플랫폼으로 발전할 가능성이 크다.

이 연구 주제는 나노로드, 나노와이어, 나노분말, 박막, 탄소나노튜브 등 다양한 나노구조 기능성 소재를 합성하고, 이들의 구조적 특성과 물성을 정밀 분석하여 응용 가능성을 확장하는 데 중점을 둔다. 연구실은 자성 나노소재뿐 아니라 WO3 나노로드와 같은 산화물 기능성 소재, 수직 정렬 탄소나노튜브와 같은 나노탄소 소재까지 폭넓게 다루며, 합성 공정과 미세구조의 상관관계를 해석한다. 이를 통해 흡착, 광촉매, 자기특성, 표면적 제어와 같은 기능을 최적화하는 연구를 수행한다. 합성 기술로는 수열합성, 마이크로웨이브 보조 수열합성, 펄스 레이저 증착, 열화학기상증착 등 다양한 공정을 활용한다. WO3 나노로드의 염료 흡착 특성 연구에서는 비표면적과 형상 제어가 기능 향상에 미치는 영향을 분석하였고, 자성 나노분말 연구에서는 합성 조건 변화가 자기열량 효과와 결정상 형성에 어떤 영향을 주는지 규명하였다. 또한 탄소나노튜브 성장 연구는 나노구조 제어를 통한 전자·에너지·복합재료 응용의 기반을 마련하는 데 기여한다. 이 연구의 확장성은 매우 크다. 나노구조 기능성 소재는 환경 정화, 에너지 저장 및 변환, 센서, 전자소자, 촉매 시스템 등 다양한 산업 분야에 적용될 수 있다. 특히 구조 제어와 물성 분석이 긴밀히 결합된 접근은 단순한 합성에 그치지 않고, 목표 기능을 중심으로 소재를 설계하는 방향으로 발전할 수 있다. 따라서 본 연구는 기초 나노재료 과학과 실용 응용기술 사이를 연결하는 중요한 연구 축으로 평가할 수 있다.