화학과

관심분야

• 머신러닝 힘장, 물 및 전해질 용액의 분자동역학, 고분자&나노입자 자기조립, 화학 반응의 계산화학 분석

• Machine Learning Force Fields, Molecular Dynamics of Water and Electrolyte Solutions, Polymer and Nanoparticle Self-Assembly, Computational Analysis of Chemical Reaction

학력

• 2022.02 서울대학교 박사
• 2016.02 중앙대학교 학사

경력

- 2026 - Present: Assistant Professor, Ajou University

- 2023 - 2026: AI Research Fellow, Korea Institute for Advanced Study (KIAS)

- 2022 - 2023: Postdoctoral Research Fellow, Seoul National University

연구분야

제일원리 양자역학 계산부터 기계학습 분자력장, 전원자 분자동역학, 조대화 시뮬레이션에 이르는 여러 길이·시간 규모를 잇는 멀티스케일 전산 방법론을 활용하여, 분자 수준에서 물질의 구조와 동역학을 예측하고 새로운 기능성 물질의 설계 원리를 제시하는 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 다음과 같은 주제에 집중하고 있습니다:
• 수용액 내 이온-물 상호작용 및 물의 동역학적 거동 분석 
• 머신러닝 역장을 이용한 화학 반응의 물리화학적 해석 
• 고분자 접합 나노입자 자기조립, 콜로이드 동역학, 블록 공중합체 상 거동, 하이드로겔 역학 등 연성 물질의 구조-물성 관계 규명 
• 과냉각수와 비정질 물질의 유리 물리학

Multiscale computational methods, from first-principles quantum mechanics to machine-learning force fields, all-atom molecular dynamics, and coarse-grained simulations, are used to predict the structure and dynamics of materials at the molecular level. Current research topics include: 
• Ion–water interactions and dynamical behavior of water in aqueous solutions 
• Physicochemical analysis of chemical reactions using machine-learning interatomic potentials 
• Structure–property relationships in soft matter, including self-assembly of polymer-grafted nanoparticles, colloidal dynamics,   
   block copolymer phase behavior, and hydrogel mechanics 
• Glass physics of supercooled water and amorphous materials

대표논문