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울산과학기술원 에너지화학공학과

이준희 교수

Ferroelectric Materials

Spin-Phonon Coupling

Quantum Materials

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에너지화학공학과 이준희

Quantum Materials for Energy Conversion Lab(양자물질 에너지변환 연구실)은 양자역학적 계산과 실험을 융합하여 혁신적인 에너지 및 정보소자용 신소재를 개발하는 데 주력하고 있습니다. 본 연구실은 양자 물질 게놈(Quantum Materials Genome, QMG) 접근법을 통해 다양한 전이금속 산화물, 강유전체, 다기능 산화물 등 첨단 소재의 구조-물성 관계를 체계적으로 분석하고, 이를 바탕으로 새로운 기능성 소재를 설계합니다. 이러한 연구는 에너지 변환, 차세대 메모리, 촉매, 반도체 등 다양한 산업 분야에 직접적으로 응용되고 있습니다. 특히, 밀도 범함수 이론(DFT) 및 ab-initio 시뮬레이션을 활용하여 원자 및 전자 수준에서 소재의 물성을 정밀하게 예측하고, 실험적으로 접근이 어려운 복잡계의 거동을 이해합니다. 반도체 ALD 박막 증착, DRAM 및 NAND 소자 제작, 촉매 표면에서의 분자 반응 메커니즘, 강유전/강자성 전이 금속 산화물의 상변이, 결함 공학 등 다양한 주제에 첨단 계산기법을 적용하고 있습니다. 이를 통해 소재의 미시적 거동을 이해하고, 최적화된 소재 설계 및 성능 향상에 기여하고 있습니다. 또한, 본 연구실은 HfO2, ZrO2 등 실리콘 호환성이 뛰어난 강유전체 박막의 원자 구조 제어, 도메인 엔지니어링, 도핑 및 결함 공학을 통해 초고집적, 초저전력, 멀티레벨 메모리 소자 구현을 목표로 하고 있습니다. 플랫 밴드 기반의 단위셀 스케일 강유전성, 도메인 벽 제어, 음의 압전계수 등 혁신적 현상을 규명하여, 기존 메모리 기술의 한계를 극복하고 있습니다. 다양한 특허 기술과 산업체 협업을 통해 실용화 연구도 활발히 진행 중입니다. 이외에도, 본 연구실은 촉매, 배터리, 수소 생산, CO2 전환 등 에너지 변환 분야의 핵심 소재 연구도 병행하고 있습니다. 촉매 산화물에서의 광-전기-화학 반응 모델링, 스핀-리퀴드 및 스핀-아이스 시스템의 발견, 자성-강유전 결합 현상 규명 등 다양한 혁신적 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 연구는 에너지 효율이 극대화된 메모리 소자, 고성능 촉매, 차세대 반도체 및 양자소자 등 다양한 첨단 산업 분야에서 핵심적인 역할을 할 것으로 기대됩니다. 본 연구실은 세계적 수준의 연구 역량과 창의적 아이디어로 미래 지향적 소재 혁신의 중심에서, 에너지 및 정보소자 분야의 혁신을 주도하고 있습니다. 앞으로도 계산과 실험의 유기적 결합을 통해, 첨단 소재 개발 및 산업 응용에 지속적으로 기여할 것입니다.

Ferroelectric Materials
Spin-Phonon Coupling
Quantum Materials
양자 물질 게놈(QMG) 기반 혁신적 소재 설계
본 연구실은 양자 물질 게놈(Quantum Materials Genome, QMG) 접근법을 통해 혁신적인 소재 설계 및 개발을 선도하고 있습니다. QMG는 인간 게놈 프로젝트에서 영감을 받아, 다양한 양자 산화물 및 전이금속 산화물의 구조-물성 관계를 체계적으로 디지털화하여 신소재를 예측하고 설계하는 연구 방법론입니다. 이를 통해 기존 실험적 접근만으로는 한계가 있던 복잡한 소재의 특성을 원자 수준에서 이해하고, 새로운 기능성 소재를 빠르게 발굴할 수 있습니다. 특히, 본 연구실은 촉매 산화물에서의 광-전기-화학 반응 모델링, 스핀-리퀴드 및 스핀-아이스 시스템의 발견, 그리고 전이금속 산화물에서의 자성-강유전 결합 현상 규명 등 다양한 혁신적 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 연구는 에너지 변환, 차세대 메모리, 신개념 촉매 등 다양한 응용 분야에 직접적으로 연결됩니다. 또한, QMG를 활용한 계산과 실험의 융합을 통해 실질적인 소재 개발의 속도를 획기적으로 높이고 있습니다. 향후 QMG 기반 연구는 에너지 효율이 극대화된 메모리 소자, 고성능 촉매, 차세대 반도체 및 양자소자 등 다양한 첨단 산업 분야에서 핵심적인 역할을 할 것으로 기대됩니다. 본 연구실은 이러한 미래 지향적 소재 혁신의 중심에서, 세계적 수준의 연구 역량과 창의적 아이디어로 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다.
DFT 및 ab-initio 시뮬레이션을 통한 전자구조 및 기능성 소재 연구
본 연구실은 밀도 범함수 이론(Density Functional Theory, DFT) 및 ab-initio 시뮬레이션을 활용하여 다양한 기능성 소재의 전자구조, 자성, 강유전성, 촉매 활성 등 원자 수준의 물성을 심층적으로 연구합니다. DFT는 물리, 화학, 재료과학 등에서 원자 및 분자의 전자 구조를 정밀하게 예측할 수 있는 강력한 양자역학적 계산 방법으로, 실험적으로 접근이 어려운 복잡계의 거동을 이해하고 예측하는 데 필수적인 도구입니다. 연구실에서는 반도체 ALD 박막 증착, DRAM 및 NAND 소자 제작, 촉매 표면에서의 분자 반응 메커니즘, 강유전/강자성 전이 금속 산화물의 상변이, 결함 공학 등 다양한 주제에 DFT 및 ab-initio 시뮬레이션을 적용하고 있습니다. 예를 들어, HfO2, ZrO2 등 차세대 메모리 소재의 도핑 효과, 산소 결함에 따른 전기적/자기적 특성 변화, 촉매 표면에서의 선택적 반응 경로 설계 등 실질적 산업 응용과 직결되는 연구를 수행합니다. 이러한 계산과 실험의 유기적 결합은 소재의 미시적 거동을 이해하고, 최적화된 소재 설계 및 성능 향상에 결정적인 역할을 합니다. 앞으로도 본 연구실은 DFT 및 ab-initio 기반의 첨단 시뮬레이션 기법을 지속적으로 발전시켜, 미래 에너지 및 정보소자 분야의 혁신을 주도할 것입니다.
강유전체 및 다기능 산화물 기반 차세대 반도체·메모리 소자 개발
본 연구실은 강유전체 및 다기능 산화물(ferroelectric/multiferroic oxides)을 기반으로 한 차세대 반도체 및 메모리 소자 개발에 중점을 두고 있습니다. HfO2, ZrO2 등 실리콘 호환성이 뛰어난 강유전체 박막의 원자 구조 제어, 도메인 엔지니어링, 도핑 및 결함 공학을 통해 초고집적, 초저전력, 멀티레벨 메모리 소자 구현을 목표로 합니다. 최근에는 플랫 밴드(Flat Band) 기반의 단위셀 스케일 강유전성, 도메인 벽 제어, 음의 압전계수 등 혁신적 현상을 규명하여, 기존 메모리 기술의 한계를 극복하고 있습니다. 또한, 본 연구실은 DRAM, NAND 등 기존 반도체 소자의 한계를 뛰어넘는 3D 적층형 메모리, 백게이트 구조, 나노핀 기반 서브나노 정보저장 등 다양한 특허 기술을 보유하고 있으며, 실제 산업체와의 협업을 통해 실용화 연구도 활발히 진행 중입니다. 강유전체의 빠른 스위칭, 낮은 구동 전압, 높은 내구성 등은 인공지능, 빅데이터, IoT 등 미래 정보기술의 핵심 인프라로 주목받고 있습니다. 이러한 연구는 반도체 소재·부품 분야의 세계적 경쟁력 확보와 더불어, 에너지 효율적이고 신뢰성 높은 차세대 정보저장 및 연산 소자 개발에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.
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Magnetically Driven Quantum Phase Transition in a Low-Dimensional Pyrazine-Bridged Cu2+ Chain Magnet
Avery L. Blockmon, Jinhyeong Jo, Kiman Park, Emma Kirkman-Davis, Mark M. Turnbull, Minseong Lee, John Singleton, Stephen A. McGill, Heung-Sik Kim, Jun Hee Lee*, Janice L. Musfeldt
Inorg. Chem., 2025
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Sub-unit-cell-segmented ferroelectricity in brownmillerite oxides by phonon decoupling
Jinhyuk Jang, Yeongrok Jin, Yeon-Seo Nam, Heung-Sik Park, Jaegyu Kim, Kyeong Tae Kang, Yerin So, Jiwoung Choi, Youngchang Choi, Jaechan Shim, Panithan Sriboriboon, Dong Kyu Lee, Kyoung-June Go, Gi-Yeop Kim, Seungbum Hong, Jun Hee Lee, Daesu Lee, Myung-Geun Han, Junwoo Son, Yunseok Kim, Hiroki Taniguchi, Seokhyeong Kang, Jang-Sik Lee, He Tian, Chan-Ho Yang, Yimei Zhu, Sang-Wook Cheong, Woo Seok Choi, Jaekwang Lee, Si-Young Choi
Nat. Mater., 2025
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Negative Gradient Energy Facilitates Charged Domain Walls in HfO2
Pawan Kumar, Dipti Gupta, Jun Hee Lee*
Physical Review Letters, 2025
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Co-PI on a LDRD user proposal for hybrid organic-inorganic multiferroics
2014년 ~ 1970년
2
Co-PI on a CNMS user proposal (ID: CNMS2013-222)
2014년 ~ 1970년
3
Multiple successful proposals for millions CPU user proposals for CFN at Brookhaven National Lab.
2013년 ~ 1970년