“One look in 3D is worth a thousand words.”
AN LAB develops Morphology Intelligence—a framework that transforms complex 3D nanoscale architectures into quantitative, predictive knowledge for materials design. In polymers, composites, and soft matter, ultimate performance is dictated not just by molecular chemistry, but by how materials self-organize across space and time. By integrating data-driven morphometry, physics-based simulations, and machine learning, we convert complex spatial topologies into computable descriptor spaces. This establishes an unbroken chain from synthesis to performance, bypassing traditional empirical trial-and-error.
“한 번 보는 것이 천 마디 말보다 값집니다.”
AN LAB은 복잡한 3차원 나노 구조를 정량적이고 예측 가능한 지식으로 전환하여 소재 설계를 혁신하는 ‘모폴로지 인텔리전스(Morphology Intelligence)’ 프레임워크를 개발하고 있습니다. 고분자, 복합재료, 소프트 소재의 성능은 단순한 화학 조성을 넘어 물질이 시공간 속에서 조직화되는 입체 형태에 의해 결정됩니다. 본 연구실은 다차원 형태학 데이터와 물리 기반 시뮬레이션, 머신러닝을 융합하여 복잡한 공간 위상(Topology)을 연산 가능한 핵심 기술자(Descriptors) 공간으로 변환하며, 이를 통해 기존의 시행착오를 탈피한 합리적이고 예측 가능한 소재 설계를 실현합니다.
On Morphology Intelligence:
J. Mater. Chem. A (2026). Accepted [Link]
Chem. Eng. J., 498, 155122 (2024). [Link]
Nat. Commun., 15, 2852 (2024). [Link]
Nat. Commun., 13, 6774 (2022) [Link]
Nanoscale, 14, 16479 (2022).[Link]
Nat. Commun., 13 (1), 2738 (2022). [Link]
Sci. Adv., 8(8), eabk1888 (2022). [Link]
Nat. Commun., 11 (1), 1 (2020). [Link]
Mol. Syst. Des. Eng., 5 (1), 102 (2020). [Link]
ACS Appl. Nano Mater., 3 (2), 937 (2019). [Link]
ACS Appl. Mater. Interfaces, 11 (8), 8517 (2019). [Link]
3D tomography & Liquid AFM
"Seeing inside without destruction, capturing dynamics in real environments."
The foundation of Morphology Intelligence relies on pristine, artifact-free morphological ground truth. Soft matter—including solvated polymer matrices, biological architectures, and liquid interfaces—is notoriously vulnerable to beam damage, dehydration, and structural collapse under conventional microscopy. To overcome these foundational bottlenecks, AN LAB develops specialized non-destructive characterization methodologies across two complementary axes:
Cryo- / Low-Dose 3D Electron Tomography: Resolving buried internal networks, nanoscale phase separation, and tortuous transport pathways at sub-nanometer resolution without structural distortion.
In Situ Liquid-Phase AFM (Upcoming): Tracking label-free nanoscale interfacial dynamics, swelling transitions, and local mechanical evolution directly within native solvent, electrolyte, or physiological environments.
By coupling high-fidelity 3D volume reconstruction with native liquid-state dynamic tracking, we supply reliable structural datasets that empower downstream quantitative morphometry and predictive AI modeling.
"겉으로 보이지 않는 입체 구조와 작동 환경의 동역학을 동시에 잡다."
모폴로지 인텔리전스를 실현하기 위한 핵심 전제는 왜곡과 손상이 배제된 ‘무결점 구조 원천 데이터(Ground truth)’의 확보입니다. 용매화된 고분자 네트워크, 바이오 복합체, 액체 계면과 같은 소프트 물질은 기존 현미경 분석 환경에서 빔 손상, 탈수, 구조적 붕괴에 매우 취약합니다. AN LAB은 이러한 측정 한계를 극복하기 위해 두 가지 상호보완적 축으로 독자적인 비파괴 정밀 계측 방법론을 구축합니다.
저선량 3차원 전자 토모그래피 (Low-Dose / Cryo 3D Electron Tomography): 전자빔에 취약한 소프트 소재의 시료 왜곡을 억제하면서, 내부에 매립된 3차원 네트워크 구조, 나노 상분리, 물질 전달 경로를 서브 나노미터 해상도로 정밀 입체 복원합니다.
인시츄 액상 원자현미경 (In Situ Liquid-phase AFM): 실제 용매, 전해질, 생체 환경 속에서 표지(Label-free) 없이 일어나는 나노 계면 동역학, 팽윤 거동 및 국소적 나노역학적 특성 변화를 실시간으로 직접 추적합니다.
본 연구실은 정적인 3차원 내부 구조 복원과 동적인 실제 환경 계면 분석을 유기적으로 연결함으로써, 후속 단계인 정량 형태학 분석 및 AI 예측 모델링의 정밀도를 보장하는 독보적인 원천 계측 플랫폼을 완성합니다.
On 3D tomography & Liquid AFM:
Nat. Commun., 17, 3662 (2026). [Link]
Small, 22(8), e11456 (2026). [Link]
Small Methods, 9, e01666 (2025). [Link]
Adv. Sci., 12(44), e10020 (2025). [Link]
Nature, 646, 592 (2025). [Link]
Compos. Sci. Technol. 272, 111400 (2025). [Link]
JACS, 147(19), 16522 (2025). [Link]
Carbohydr. Polym., 348, 122875 (2025) [Link]
“Translating evolutionary blueprints into engineerable material architectures.”
Natural materials—such as nacre and bone—achieve extraordinary mechanical and functional properties through multi-scale, hierarchical organic–inorganic architectures. At AN LAB, we decode these sophisticated natural systems through the lens of Morphology Intelligence, moving beyond simple bio-mimicry toward quantitative, designable, and generalizable structure–property principles.
Energy Storage Materials
Nacre-Inspired Hybrid Cathodes: By synergistically coupling vanadium pentoxide with self-assembling block copolymers, we demonstrate how nanoscale architectural control yields exceptional mechanical flexibility without compromising electrochemical capacity or charge transport kinetics.
Functional Conformal Coatings
Brick-and-Mortar MXene Hybrid Networks: Utilizing ordered 2D MXene architectures interconnected with polymer binders, we fabricate highly conductive, mechanically robust coatings that seamlessly conform to arbitrary substrates for advanced wearable sensors and real-time health-monitoring platforms.
Across all these systems, morphology is not merely an incidental byproduct of synthesis—it is the governing design variable that dictates macroscopic function.
“자연의 진화적 설계를 엔지니어링 가능한 소재 아키텍처로 구현”
진주층(Nacre)이나 뼈와 같은 천연 소재는 유·무기물이 다중 스케일로 조직화된 계층적 입체 구조를 통해 단일 물질로는 도달할 수 없는 탁월한 물성을 발현합니다. AN LAB은 이러한 자연계의 정교한 구조를 '모폴로지 인텔리전스'로 정량 분석하여, 단순한 형태 모방(Bio-mimicry)을 넘어 범용적이고 정밀하게 설계 가능한 '구조-물성 법칙'으로 발전시키고 있습니다.
차세대 에너지 저장 소재 (Energy Storage Materials)
진주층 모사 하이브리드 양극재: 오산화바나듐과 블록 공중합체(Block copolymer)를 결합하여, 모폴로지 기반의 구조 설계를 통해 전기화학적 성능 저하 없이 우수한 기계적 유연성을 동시에 확보하는 전극 아키텍처를 제시합니다.
기능성 고밀착 등각 코팅 (Functional Conformal Coatings)
벽돌-모르타르(Brick-and-mortar) 구조의 MXene 하이브리드 코팅: 2차원 MXene 나노시트와 고분자를 정밀 적층하여 높은 전기전도도와 기계적 내구성을 확보하고, 기판 형상에 구애받지 않는 우수한 밀착성(Conformability)을 통해 차세대 웨어러블 센서 및 실시간 헬스케어 모니터링 시스템으로 확장합니다.
이 모든 시스템에서 미세구조(Morphology)는 합성 과정의 부산물이 아니라, 소재의 최종 기능을 직접 제어하고 지배하는 핵심 설계 변수입니다.
On Energy:
Nat. Mater., 22, 92 (2023). [Link]
Polymers, 11 (4), 589 (2019). [Link]
ACS Appl. Polym. Mater., 1 (5), 1155 (2019). [Link]
ACS Appl. Energy Mater., 1 (11), 5919 (2018). [Link]
Langmuir, 33 (24), 5975 (2017). [Link]
ACS Energy Lett., 2 (8), 1919 (2017). [Link]
ACS Appl. Mater. Interfaces, 8 (42), 28585 (2016). [Link]
Sci. Rep., 5, 14166 (2015). [Link] Highlighted in C&EN News.