본 연구실은 연성물질(soft matter)에서 나타나는 비평형 현상에 대한 심층적인 연구를 수행하고 있습니다. 연성물질은 고분자, 콜로이드, 겔 등 다양한 형태로 존재하며, 이들은 외부 자극이나 환경 변화에 따라 복잡한 동역학적 거동을 보입니다. 연구실에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 활용하여 분자 수준에서 이러한 비평형 현상이 어떻게 발생하고, 물질의 열역학적 및 유변학적 특성에 어떠한 영향을 미치는지 규명하고자 합니다. 특히, 고분자 및 콜로이드 시스템에서의 비평형 동역학, 상전이, 그리고 네트워크 형성 과정에 주목하고 있습니다. 분자 동역학 시뮬레이션과 몬테카를로 시뮬레이션 등 다양한 계산화학적 기법을 적용하여, 실험적으로 관찰하기 어려운 미시적 구조와 동역학을 정량적으로 분석합니다. 이를 통해 연성물질의 거시적 물성(예: 점도, 탄성, 유동성 등)과 미시적 상관관계를 밝히고, 새로운 물질 설계에 필요한 이론적 기반을 마련하고 있습니다. 이러한 연구는 재료과학, 생명과학, 에너지 등 다양한 분야에 응용될 수 있습니다. 예를 들어, 고분자 겔의 점탄성 제어, 콜로이드 네트워크의 기계적 특성 향상, 그리고 비평형 상태에서의 새로운 기능성 소재 개발 등 실질적인 산업적 파급효과가 기대됩니다. 또한, 본 연구실의 연구는 연성물질의 근본적인 물리화학적 이해를 심화시키는 데 기여하고 있습니다.

본 연구실은 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 화학열역학적 특성 분석과 더불어, 신경망 퍼텐셜(Neural Network Potentials)을 이용한 분자간 상호작용 모델링에 주력하고 있습니다. 최근에는 헬륨, 질소 등 단순 분자 시스템에서 신경망을 활용하여 다체 상호작용을 정밀하게 기술하고, 이를 바탕으로 비리얼 계수 등 열역학적 물성을 정확히 예측하는 연구를 수행하였습니다. 이러한 연구는 기존의 양자역학적 계산과 결합하여, 복잡한 분자 시스템의 상호작용을 효율적이면서도 높은 정확도로 모사할 수 있게 합니다. 예를 들어, 삼체 신경망 퍼텐셜을 도입하여 헬륨의 3차 비리얼 계수를 기존 2체 퍼텐셜보다 더 정확하게 산출하였으며, 이는 고차 상호작용이 중요한 다양한 화학 및 물리 시스템에 적용될 수 있습니다. 또한, 이러한 기법은 고분자, 콜로이드, 나노입자 등 복잡계의 열역학적 거동을 예측하는 데에도 활용되고 있습니다. 본 연구실의 시뮬레이션 기반 화학열역학 연구는 신소재 개발, 에너지 저장 및 변환, 생체분자 시스템 등 다양한 분야로 확장될 수 있습니다. 신경망 퍼텐셜의 개발과 적용은 계산화학의 새로운 패러다임을 제시하며, 실험적 접근이 어려운 미시적 현상에 대한 정량적 예측과 이론적 해석을 가능하게 합니다. 이를 통해 미래 첨단 소재 및 기능성 화학 시스템의 설계와 최적화에 기여하고 있습니다.