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WELCOME TO OUR LAB

Our group is interested in developing and applying mesoscale simulation models and computational tools to investigate structural, thermodynamic, and dynamic phenomena in various soft matter systems, including but not limited to polymer melts, liquid crystalline polymers, networked polymers, amphiphilic polymers, polymer brushes etc. In addition, efforts are underway to combine artificial intelligence and data-based technologies, which have recently grown in interest, to develop novel polymer materials and systems.

RESEARCH TOPICS

Our group is expending the research subject of interest through collaborations with a number of research groups over many countries.

The research topics in progress in our lab are as follows

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Developing simulation model and computational tools

  •  Coarse-grained Model of Bottlebrushes

  • Mesoscale Simulation Model for Solution Assembly

  •  Solution Assembly of Amphiphilic Comb PolymerModeling of Extreme

  • Ultraviolet (EUV) Photoresist & Patterning Process 

  • High-resolution Patterning Combined with EUV and DSA (Directed Self-Assembly)

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Material/system design through data science and machine learning

  • Defect Detection and Classification
     

  • Polymer Property Predition and Inverse Design

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Investigations on phenomena related to polymer self-assembly

  • Emulsified Polymer Droplet

  • Boundary-directed Epitaxy

  • Muti-component Polymer Brushes

​연구실 소개

전남대학교 공과대학 고분자융합소재공학부 ( 고분자공학과 ) 소속 고분자수치모사 연구실은 분자 시뮬레이션, 기계학습 등의 계산과학을 기반으로, 다양한 고분자 시스템내의 물리적 특성을 예측 및 설명하고, 새로운 시스템을 탐색하는 연구를 하고 있습니다..

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본 연구실은 통계역학을 기반으로 다상, 다성분의, 다양한 고분자 시스템 적합한 분자 시뮬레이션 모델 및 해석기법을 개발&적용하고 있습니다. 또한, 최근 관심이 높아진 인공지능과 데이터 기반 기술을 고분자 소재 및 시스템 개발에 접합하는 노력 또한 진행중입니다.

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본 연구실은 국내외 다수의 연구 그룹과 협업을 통해, 관심 연구 대상을 확장하고 현상에 대한 이해 수준을 높이기 위해 노력하고 있으며, 현재 진행중인 연구주제들은 다음과 같습니다.

1. 고분자 시뮬레이션 모델 개발
- Mesoscale simulation model for solution assembly & emulsified droplet
- Developing a coarse-grained simulation model for bottle-brushes
- Modeling of Extreme Ultraviolet (EUV) photoresist & pattering process
 

2. 데이터 과학 및 기계학습을 통한 소재/시스템 개발 연구
- Data augmentation for Deep Learning Networks under limited dataset

- Searching polymer resins of low dielectric constant via molecular simulation and machine learning
 

3. 고분자 자기조립 현상 해석
- Boundary Directed Epitaxy
- Multi-component polymer brushes
- 2D melting of nanocrystals
- Kinetics of defect annihilation

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