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CMML
서울시립대학교 융합응용화학과 장락우 교수
Organic photovoltaics
Bulk heterojunction
Sequential deposition
연구 영역
기본 정보
논문·특허
과제
구성원

CMML

서울시립대학교 융합응용화학과 장락우 교수

CMML(Computational Molecular Modeling Laboratory) 연구실은 서울시립대학교 응용화학과 장락우 교수의 지도 아래, 컴퓨터 시뮬레이션을 기반으로 다양한 물리 및 생물학적 현상을 심층적으로 연구하는 선도적 연구 그룹입니다. 연구실은 분자동역학, 몬테카를로, 브라우니안 다이내믹스 등 첨단 시뮬레이션 기법을 활용하여, 실험적으로 접근하기 어려운 미시적 구조와 동역학을 해석하고, 새로운 물질의 설계와 기능성 소재 개발에 기여하고 있습니다. 주요 연구 분야로는 유기 태양전지, 리튬이온 배터리, 나노입자-생체막 상호작용, 신경섬유 구조 및 동역학, 고분자 및 DNA의 제한된 환경 내 거동, 전해질 및 고분자 전해질 시스템의 삼투압 및 확산 특성 등이 있습니다. 특히, 다중 규모 모델링을 통해 원자 수준에서부터 거시적 시스템까지의 연계 분석을 수행하며, 실험 결과와 이론적 예측 간의 차이를 해소하고 있습니다. 연구실은 유기 태양전지의 구조적 안정성 및 장기 내구성 향상을 위한 시뮬레이션 연구, 클로로설포리피드 및 다양한 생체막의 구조와 상전이 특성 분석, 신경섬유의 인산화에 따른 구조 변화 및 신경계 질환과의 연관성 규명 등 다양한 주제를 다루고 있습니다. 또한, 나노입자와 생체막의 상호작용, DNA의 나노채널 내 신축성, 고분자 사슬의 얽힘 및 동역학 등 기초과학적 주제에서부터 응용 소재 개발에 이르기까지 폭넓은 연구를 진행하고 있습니다. 이러한 연구는 차세대 에너지 소재, 바이오센서, 신경계 질환 진단 및 치료, 환경 및 생체 적합성 소재 개발 등 다양한 분야에 응용되고 있습니다. 연구실은 국내외 다양한 연구기관 및 실험 연구자와의 협업을 통해, 이론과 실험의 융합적 접근을 실현하고 있으며, 다수의 국제 저널 논문 발표와 특허, 연구과제 수행을 통해 그 우수성을 입증하고 있습니다. CMML 연구실은 앞으로도 컴퓨터 시뮬레이션 기반의 혁신적 연구를 통해, 복잡계의 근본 원리 규명과 미래 신소재 개발에 지속적으로 기여할 것입니다.

Organic photovoltaicsBulk heterojunctionSequential depositionSelf-assembled monolayerMolecular dynamics
대표 연구 분야
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유기 태양전지 및 분자 전자소자의 계면/박막 구조 제어 연구 thumbnail
유기 태양전지 및 분자 전자소자의 계면/박막 구조 제어 연구
Interfacial and Thin-Film Control in Organic Photovoltaics and Molecular Electronics
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
3
논문 전체보기
1
Article
|
인용수 7
·
2024
Hypoxia increases methylated histones to prevent histone clipping and heterochromatin redistribution during Raf -induced senescence
Soojeong Chang, Ramhee Moon, Dowoon Nam, Sangwon Lee, Insoo Yoon, Dong-Sung Lee, Seunghyuk Choi, Eunok Paek, Daehee Hwang, Junho K. Hur, Youhyun Nam, Rakwoo Chang, Hyunsung Park
IF 13.1 (2024)
Nucleic Acids Research
저산소증은 산소 및 α-케토글루타레이트 의존성 탈메틸화효소를 억제함으로써 히스톤 메틸화를 강화하여, 메틸화된 히스톤의 증가를 초래한다. 본 연구는 IMR90 사람 섬유아세포에서 종양유전자 유래 노화(oncogene-induced senescence, OIS) 동안 저산소증 유발 메틸화가 히스톤 클리핑(histone clipping)과 이종염색질(heterochromatin)의 재조직화, 즉 노화 관련 이종염색질 초점(senescence-associated heterochromatin foci, SAHF)에 미치는 영향을 규명한다. 특히, 상향식이 아닌 top-down 프로테오믹스(top-down proteomics)를 사용하여 Raf 활성화 동안 H3, H2B 및 H4에서 Cathepsin L(CTSL)에 의해 표적화되는 특이적 절단 부위를 발견하였고, H2B 및 H4에서의 새로운 부위들을 동정하였다. 저산소증은 CTSL의 활성에는 영향을 주지 않으면서 메틸화를 촉진하여 CTSL 매개 히스톤 클리핑을 상쇄한다. 저산소 조건에서의 이러한 메틸화 증가는 클리핑에 대한 보호를 제공함으로써 후성유전학적 경관을 재구성하고, ATAC-seq 분석으로 확인되듯 염색질 접근성(chromatin accessibility)에도 영향을 미친다. 이러한 통찰은 세포 노화 동안 저산소증 유발 히스톤 메틸화가 염색질이 중대한 후성유전학적 변화로부터 보호받는 데 핵심적인 역할을 한다는 점을 강조한다.
https://doi.org/10.1093/nar/gkae1210
Biology
Histone
Epigenetics
Histone methylation
Histone H4
EZH2
Methylation
Heterochromatin
Chromatin
Senescence
2
Article
|
·
인용수 4
·
2024
Pressure-Dependent Shape and Edge Configurations of MoS2 by Kinetic Monte Carlo Simulation
Yoonbeen Kang, Rakwoo Chang, Sang‐Yong Ju
IF 16 (2024)
ACS Nano
CVD 공정 중에 나타나는 에지들. 이러한 결과는 에지 구성을 맞춤화하기 위해 CVD 공정에서 성장 단계와 종료(중단) 단계 모두를 제어하는 것의 중요성을 강조하며, 화학적 기능화, 촉매 작용 및 전이금속 칼코게나이드의 전자적 특성에 대해 중대한 함의를 가진다.
https://doi.org/10.1021/acsnano.4c12342
Kinetic Monte Carlo
Monte Carlo method
Kinetic energy
Statistical physics
Enhanced Data Rates for GSM Evolution
Materials science
Physics
Classical mechanics
Computer science
Mathematics
3
Article
|
인용수 16
·
2023
Novel Diffusion‐Regulated Layering Methodology to Improve Blend Miscibility and Thermal Stability of Organic Photovoltaics
Chihyung Lee, Hyeon‐Yeong Jo, Minwoo Nam, Jang Hee Hong, Gyu‐Hee Kim, Hyun Hwi Lee, Jehan Kim, Rakwoo Chang, Doo‐Hyun Ko
IF 18.5 (2023)
Advanced Functional Materials
벌크-헤테로접합(BHJ) 최적화에 관한 광범위한 연구는 유기 태양전지(OPV)의 발전을 이끌었다. 그러나 형태학적 불안정성의 문제를 다루고 장기 내구성을 보장하기 위한 연구의 필요성은 여전히 최우선 과제로 남아 있다. 본 연구에서는 낮은 혼화성을 갖는 3원(ternary) 성분을 포함하는 순차 증착(SD) 공정을 통해 확산-지배적(diffusion-governed) 형태학적 개질 방법론을 제시한다. 고 유리전이온도(Tg) 물질과 호스트 이원(binary) 블렌드를 순차적으로 코팅하면, 연속적으로 코팅된 층들 사이에 농도 차이가 형성되어 용매 증발 동안 서로 혼화되지 않는 물질들의 효과적인 혼합이 가능해진다. SD 공정으로 처리된 BHJ 층의 향상된 혼화성은 고 Tg 물질과 호스트 물질들 간의 분자 상호작용을 촉진하며, 그 결과 BHJ 블렌드의 Tg를 증가시킨다. SD 처리된 OPV는 기존의 일반적인 방법으로 제조한 기준(reference) OPV에 비해 광전 변환 성능이 우수하고 열 스트레스 하에서 유리전이가 억제된다. 85 °C에서 열 노화 500 h 후, SD-BHJ OPV는 초기 효율의 80% 이상을 유지하는 반면, 기준 장치는 단지 80 h 만에 초기 효율이 80% 미만으로 급격히 감소한다. 본 연구는 SD 공정을 통해 기존 BHJ 시스템의 블렌드 혼화성 한계와 낮은 열적 내구성의 문제를 극복함으로써 효율적이고 장기 안정적인 OPV로 나아가기 위한 하나의 단계가 된다.
https://doi.org/10.1002/adfm.202308047
Miscibility
Materials science
Glass transition
Organic solar cell
Polymer solar cell
Active layer
Ternary operation
Chemical engineering
Thermal stability
Diffusion
최신 정부 과제
11
과제 전체보기
1
2024년 4월-2027년 4월
|297,555,000
복잡한 에너지 표면을 가진 시스템의 효과적인 샘플링을 위한 하이브리드 분자동력학 시뮬레이션 방법론 개발
● 복잡한 에너지 표면을 가진 시스템의 효과적인 샘플링을 위한 하이브리드 분자동력학 시뮬레이션 방법론 개발을 목표로 함. 1. 새로운 정밀도 교환 하이브리드 분자동력학 시뮬레이션 방법론(REMD-FM-CBMC) 개발 2. REMD-FM-CBMC를 이용한 고유 무질서 단백질(IDP)의 에너지 표면 연구 3. REMD-FM-CBMC를 이용한 이온성 액체(...
하이브리드 컴퓨터 시뮬레이션
분자 동력학
고유 무질서 단백질
이온성 액체
2
주관|
2018년 5월-2024년 5월
|50,000,000
차세대 소재 개발용 다중 규모 컴퓨터 모델링 시스템 구축
본 과제는 지속 가능한 에너지원으로 연구되는 유기 태양 전지(Organic Solar Cell)의 성능을 컴퓨터로 미리 예측·최적화하기 위한 다중 규모 컴퓨터 모델링 시스템을 구축하는 연구임. 연구 목표는 QM-Atomistic MD-CG MD-KMC-Deep Learning을 연계해 양자 효율, 박막 모폴로지, 전자-홀 이동을 통합 분석함. 구체적으로 전자 주개 & 받개 상호작용(QM), 박막 모사(~100 ns) 및 Reverse Mapping(Atomistic MD), 계면 형성 및 상분리(>> μs)(CG MD), 전자-홀 동력학(KMC), 실험 자료를 포함한 딥러닝 기반 비선형 최적화로 디바이스 효율 및 수명 향상 기대됨.
유기 태양 전지 성능 최적화
다중 규모 컴퓨터 모델링
양자 계산
분자 동력학 시뮬레이션
동적 몬테카를로 시
3
2018년 5월-2024년 5월
|9,625,000
차세대 소재 개발용 다중 규모 컴퓨터 모델링 시스템 구축
본 연구의 연구 목표는 차세대 소재, 특히 유기 태양 전지(Organic Solar Cell)의 성능 최적화를 위한 다중 규모 컴퓨터 모델링 시스템을 구축하는 것이다. 유기 태양 전지의 성능(효율과 수명)은 양자 효율, 전자-홀 쌍의 생성 및 전파 속도, 계면의 구조와 모폴로지 변화, 구성 성분의 종류와 비율 등 다양한 요인에 의해 결정되므로 실험을 ...
유기 태양 전지 성능 최적화
다중 규모 컴퓨터 모델링
양자 계산
분자 동력학 시뮬레이션
동적 몬테카를로 시
연구실 하이라이트
연구실의 정보를 AI가 요약해서 키워드 중심으로 정리해두었어요
상용화성공
차세대 유기 태양전지(OPV) 수명 및 안정성 혁신 기술
AI 요약 확인하기
세계최초
세계 최초, 해양 독소 유발물질의 3차원 분자 구조 규명
AI 요약 확인하기
기술파급력
신경퇴행성 질환의 분자 메커니즘 규명 및 진단 플랫폼
AI 요약 확인하기
기술경쟁력
2D 반도체 소재 정밀 제어를 위한 예측 시뮬레이션 기술
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연구자역량
원자에서 거시 시스템까지, 다중 규모 분자 모델링 플랫폼
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지속가능기술
합리적 설계를 통한 고효율 효소 및 광촉매 개발
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