Research area

재료과학/공학에서 무수한 시행-착오(Trial & Error)를 반복하는 기존 연구방법론을 극복하는 새로운 방법론의 개발과 적용이 주목받고 있습니다. 이 중 한 갈래의 연구방식은 비싸지만 첨단화된 정확한 분석기법을 통해 소재현상의 근원을 밝혀가는 지식기반(Knowledge-based) 연구 방법론이며, 또다른 갈래의 연구방식은 다소 부정확하지만 값싸게 다량의 데이터를 산출하고 이를 소재개발에 활요하는 데이터기반(Data-driven) 연구 방법론입니다. 향후 소재개발은 이러한 방식들의 각각의 장점을 취하여 병행하는 형태가 될 것이라고 예상합니다.

최근 컴퓨터를 활용한 모델링/시뮬레이션(Modeling/Simulation)은 이러한 연구 방법론들의 적용에 핵심적인 역할을 담당할 것으로 기대되어 많은 주목을 받고 있습니다. 특히 지식기반(Knowledge-based) 방법론의 적용 과정에서, 시뮬레이션 연구는 다양한 변인들이 뒤섞여 통제되지 못하는 실험연구의 한계를 보완하는 중요한 역할을 담당할 수 있습니다. 또한 시뮬레이션은 기계학습/심층학습(Machine/Deep learning)과 같은 데이터기반 방법론을 구현하는데 핵심이 되는 소재 빅데이터를 손쉽게 제공할 수 있는 장점으로 인해 주목받고 있습니다.

멀티스케일 소재 시뮬레이션 연구실에서는 이러한 소재개발 방법론 혁신 추세에 발맞춰 다양한 소재 개발과 관련된 연구를 수행하고 있습니다. 대상 소재 측면에서는 (1) 최근 각광을 받고 있는 나노역학(Nanomechanics)와 같이 미소스케일(원자/나노스케일)에서 응용될 수 있는 소재와 연관된 현상을 규명하는 연구를 수행하고 있고, (2) 다양한 기능성 소재개발, 특히 수소에너지 활용과 관련한 소재 개발에 박차를 가하고 있으며, (3) 철강, 마그네슘 합금 등 전통적인 구조소재 뿐만 아니라 앞으로 핵융합로, 극초음속 항공기, 극저온 작동 기기 등 극한환경에서 활용될 수 있는 초합금, 하이엔트로피합금, 자가치유소재 등에도 관심을 가지고 연구를 수행하고 있습니다.

또한 연구방법론 측면에서, (4) 다중스케일에서 발현되는 소재 현상을 원활하게 규명하기 위한 시뮬레이션 방법론 개발과 (5) 인공지능을 활용한 소재 개발 속도 극대화에도 관심을가지고 연구를 수행하고 있습니다.