숭실대학교(총장 장범식) 기계공학부 김주오 학부생이  「ACS Applied Materials & Interfaces」에 <Screening Platform for Promising Na Superionic Conductors for Na-ion Solid-State Electrolytes>을 제1저자로 게재했다. 게재된 저널은 impact factor: 9.5로 저명한 국제 학술지이다. 

본 논문에서는 NASICON 전고체 전해질 물질의 이온 전도도를 예측하는 머신러닝 기반 surrogate classification model을 구축했고, 전자 밀도 함수 계산 및 제일원리 분자 동역학 시뮬레이션을 통해 예측 결과를 검증했다. 그 결과 계산의 효율성을 크게 상승시켰으며, 구조적으로 안정하고 높은 이온 전도도를 보이는 NASICON 전고체 전해질 후보 4종을 제시했다.

김주오 학생은 “최근 인공지능이 빠르게 발전함에 따라 시뮬레이션 및 실험 기반 재료 탐색 방법도 많은 변화를 맞이하고 있다. 이 연구를 통해 관련 연구자들에게 재료 설계 방향을 제시할 수 있는 지시등이 되었으면 좋겠으며, 앞으로도 재료 탐색 분야에 인공지능을 사용하여 우수한 신물질을 찾는 연구자로 성장할 것”이라는 포부를 밝혔다. 이어 “민경민 교수님의 열정적인 지도와 관심 덕분에 좋은 연구 결과를 낼 수 있었다. 교수님께 항상 감사드리며 존경을 표한다”는 감사 인사를 전했다.

한편, 본 연구의 연구책임자로 숭실대 기계공학부 민경민 교수가, 공동저자로 숭실대 기계공학부 강승표 학생(석사 과정)이 참여했다. 본 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.

방완재 다른기사 보기