본 연구실은 인공지능(AI) 기술을 활용하여 화학 반응의 최적화와 신소재 개발에 혁신적인 접근을 시도하고 있습니다. 전통적인 실험적 방법의 한계를 극복하기 위해, 머신러닝과 메타휴리스틱 알고리즘을 결합한 하이브리드 프레임워크를 개발하여, 다양한 촉매 반응 조건과 소재 조성을 데이터 기반으로 탐색하고 있습니다. 이를 통해 실험 비용과 시간을 획기적으로 절감하면서도, 최적의 반응 조건과 고성능 촉매를 신속하게 도출할 수 있습니다. 특히, 본 연구실은 그래프 기반 머신러닝, 능동학습(active learning), 대규모 실험 데이터베이스 구축 등 첨단 AI 기법을 화학 연구에 접목하고 있습니다. 예를 들어, 메탄의 비산화적 전환, 프로판 탈수소화, 이산화탄소 활용 반응 등 다양한 촉매 반응에서 AI를 활용한 조건 최적화 및 촉매 조성 예측을 성공적으로 수행하였습니다. 또한, 신약 개발 및 분자 구조 예측 등 분자 수준의 AI 응용 연구도 활발히 진행 중입니다. 이러한 연구는 화학 반응의 메커니즘 이해를 심화시키고, 친환경적이고 경제적인 화학 공정 개발에 기여하고 있습니다. 앞으로도 AI와 화학의 융합을 통해, 신소재 및 신약 개발, 탄소중립 실현 등 다양한 사회적 요구에 부응하는 혁신적 연구를 지속적으로 추진할 계획입니다.

본 연구실은 분자동역학(MD) 시뮬레이션과 양자화학 계산을 활용하여 복잡한 화학 현상의 미시적 메커니즘을 규명하고 있습니다. 특히, 양자-고전 혼합(MQC) 접근법을 개발하여, 양자 효과가 중요한 광합성 에너지 전달, 전기촉매 반응 등 다양한 시스템에 적용하고 있습니다. 이를 통해 원자 및 분자 수준에서의 에너지 전달, 반응 경로, 촉매 활성 부위의 특성 등을 정밀하게 분석할 수 있습니다. 양자화학 계산은 전자 구조 해석을 기반으로 하여, 이종 촉매 및 복합 구조의 특성을 이론적으로 예측하고, 실험적 데이터와의 연계 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 또한, 기존의 양자화학 소프트웨어를 활용함과 동시에, 자체 개발한 계산 방법론을 적용하여, 다양한 화학 시스템에 대한 맞춤형 해석을 제공하고 있습니다. 최근에는 AI 기법과 결합하여, 대규모 계산 데이터의 효율적 분석 및 예측 정확도 향상에도 주력하고 있습니다. 이러한 시뮬레이션 및 계산 연구는 실험적으로 접근이 어려운 화학 현상의 이해를 가능하게 하며, 신소재 설계, 촉매 개발, 에너지 변환 시스템 등 다양한 응용 분야에 실질적인 기여를 하고 있습니다. 앞으로도 분자동역학과 양자화학 계산의 융합을 통해, 더욱 정밀하고 현실적인 화학 시뮬레이션 연구를 선도할 예정입니다.

연구실은 생물리화학적 접근을 통해 생체분자 및 나노소재의 구조와 기능을 심층적으로 연구하고 있습니다. 예를 들어, 광합성 복합체 내 에너지 전달의 양자적 특성, 단백질-물 상호작용, DNA 구조의 안정성 등 생체 시스템의 동적 거동을 분자동역학 및 양자화학적 방법으로 규명하고 있습니다. 이러한 연구는 생명현상의 근본적 이해뿐 아니라, 바이오센서, 신약 개발 등 응용 연구로도 확장되고 있습니다. 또한, 나노소재의 광학적, 촉매적 특성 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 금 나노입자와 유기 분자의 강한 결합, 양자점-금속산화물 복합체의 계면 특성 등은 차세대 에너지 변환 및 광촉매 시스템 개발에 중요한 역할을 합니다. 실험적 연구와 계산화학적 분석을 병행하여, 나노소재의 기능성 향상 및 신소재 설계에 기여하고 있습니다. 이와 같은 생물리화학 및 나노소재 연구는 화학, 생명과학, 재료과학 등 다양한 학문 분야와의 융합을 촉진하며, 미래 바이오 및 에너지 산업의 혁신적 발전을 이끄는 핵심 기반을 마련하고 있습니다.