본 연구실은 이론 및 계산화학적 접근을 통해 복잡한 화학, 생물물리, 나노스케일 시스템의 구조와 동역학을 심층적으로 연구하고 있습니다. 분자 수준에서의 상호작용과 집합적 현상을 이해하기 위해 통계역학 이론과 첨단 컴퓨터 시뮬레이션 기법을 적극적으로 활용합니다. 이를 통해 화학 반응의 경로, 분자 집합체의 동적 거동, 그리고 나노구조체의 특이적 물리적·화학적 특성을 규명하고자 합니다. 특히, 이온성 액체, 고분자, 단일 분자, 나노소재 등 다양한 복잡계 시스템에서 나타나는 동적 이질성, 비평형 현상, 집단적 상전이와 같은 현상을 집중적으로 연구합니다. 실험적으로 관찰하기 어려운 미시적 현상을 시뮬레이션과 이론적 모델링을 통해 해석함으로써, 새로운 물질 설계와 기능성 소재 개발에 필요한 과학적 기반을 제공합니다. 또한, 단일 분자 분광학, 동적 상전이, 자유에너지 표면 분석 등 다양한 주제를 아우르며, 복잡계의 거동을 정량적으로 예측할 수 있는 이론적 프레임워크를 구축하고 있습니다. 이러한 연구는 생명현상, 에너지 저장, 촉매, 나노소자 등 다양한 응용 분야와도 밀접하게 연계되어 있습니다. 복잡계의 구조-동역학 상관관계에 대한 이해를 바탕으로, 차세대 기능성 소재 및 바이오-나노 융합기술 개발에 기여하고 있습니다. 궁극적으로, 본 연구실은 복잡한 화학 및 생물물리 시스템의 근본 원리를 밝히고, 이를 실질적 응용으로 연결하는 데 중점을 두고 있습니다.

본 연구실은 계산화학과 기계학습을 융합하여 분자 시스템의 자유에너지, 용해도, 반응성 등 다양한 물리화학적 특성을 예측하는 연구를 선도하고 있습니다. 전통적인 분자동역학 시뮬레이션과 더불어, 신경망 기반의 기계학습 모델을 개발하여 복잡한 분자 구조와 성질 간의 상관관계를 정량적으로 분석합니다. 이를 통해 실험 데이터가 부족한 상황에서도 높은 정확도의 예측이 가능하도록 새로운 알고리즘과 데이터 기반 모델을 지속적으로 고안하고 있습니다. 특히, 용매화 자유에너지 예측, 액체의 점도 및 표면장력 예측, 고분자 및 유기소재의 전하 이동 특성 분석 등 다양한 응용 분야에 기계학습 기법을 적용하고 있습니다. 분자 특성 추출을 위한 피처 엔지니어링, 커널 모델의 이론적 개선, 다중 스케일 시뮬레이션과의 통합 등 최신 연구 동향을 반영한 방법론을 적극적으로 도입하고 있습니다. 또한, 자유에너지 샘플링, 경로 엔트로피 계산, 대규모 데이터셋 구축 및 활용 등 실질적 연구 성과를 도출하고 있습니다. 이러한 연구는 신약 개발, 친환경 에너지 소재, 고성능 배터리, OLED 등 첨단 산업 분야에서 요구되는 분자 설계 및 최적화에 직접적으로 기여할 수 있습니다. 실험과 계산, 이론과 데이터 과학을 융합한 혁신적 접근을 통해, 분자 수준에서의 현상 이해와 예측을 극대화하고, 미래 화학 및 소재 과학의 패러다임 전환을 이끌고 있습니다.