CMDD @ KAIST

연구 분야

원자 단위 모델링 및 AI

제일원리계산과 원자 단위 전산모사로 소재의 안정성, 전자 구조, 반응 메커니즘과 이온 이동을 연구합니다. 머신러닝 원자간 포텐셜로 더 큰 시스템과 긴 시간의 거동을 계산하며, 머신러닝을 소재 탐색·물성 예측·배터리 진단에 적용합니다. 계산 결과는 실험과 비교해 검증하고 소재 설계에 반영합니다.

연구 질문

물성을 예측하고
근거를 검증합니다.

새로운 소재에도 적용되는 예측을 하려면 어떤 물리 정보와 학습 데이터가 필요할까요?

연구 방법

제일원리계산, 원자 단위 전산모사, 머신러닝과 구조화된 소재 데이터를 결합합니다.

연계 연구

배터리 소재의 실제 문제를 새로운 방법의 적용·검증 대상으로 삼습니다.

연구진과 시설

연구 소그룹과 역할, 과제 기록 및 합성·전지 제작·분석·자동화·계산 장비를 살펴보세요.

연구실 구성원

연구를 수행하는 구성원을 만나보세요.

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연구 도구와 자료

관련 소프트웨어, 데이터와 플랫폼 정보를 제공합니다.

소프트웨어 및 데이터

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