연구실에서 최근에 진행되고 있는 관심 연구 분야
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저차원 물질의 원자 구조 분석 및 특성화
저차원 물질, 특히 2H-MoTe2 단층 구조의 결함 엔지니어링을 통해 원자 구조를 분석하고 특성을 규명하는 연구입니다. 최신 주사투과전자현미경(STEM) 기법을 활용하여 저차원 물질의 원자 이미지를 상세히 분석하고, 결함을 조절하여 물질의 전기적, 광학적 특성을 향상시키는 방법을 개발합니다. 이러한 연구는 나노소재의 특성화 및 응용에 중요한 기초 데이터를 제공하며, 프린터블 전자소자 및 고성능 나노소재 개발에 기여할 수 있습니다.
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페로브스카이트 구조의 기계학습 기반 분석
기계학습 알고리즘을 활용하여 페로브스카이트 구조의 원자 배열을 분석하고 예측하는 연구입니다. 대규모 데이터셋을 구축하고 이를 통해 페로브스카이트 구조의 결함 및 상전이 등 복잡한 원자 구조를 정확히 분석합니다. 나아가, 기계학습 모델을 통해 새로운 페로브스카이트 소재의 특성을 예측하고, 이를 바탕으로 고효율 태양전지 및 촉매 소재를 개발하는 것을 목표로 합니다. 이 연구는 소재 과학 및 공학 분야에서 데이터 기반 접근법의 가능성을 확장시킵니다.