Elucidating Multi-Particle Interactions and Controlling Superstructures via Cryo-STEM Tomography and Machine Learning
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710114482
과학기술정보통신부
한국연구재단
인하대학교
배윤아
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
6,371만원
6,371만원
기초연구
대학
인천광역시 남구
화학 > 재료화학 > 나노재료화학
● 나노입자(Nanoparticle)가 규칙적인 초구조(Superstructure)로 자가 조립되는 과정은 차세대 소재 합성의 핵심 기술임. 그러나 자가조립 과정에서 입자들이 무질서한 상태로 굳어버리는현상은 장거리 규칙성을 가진 안정적인 구조 형성을가로막는 최대 난제임. 최근 연구에서는 입자 크기, 모양, 구성 및 리간드 화학 등을 이용하여 입자 간 동적 ...
1. Cryo-STEM Tomography를 활용한 3차원 고해상도 구조 재구성● 액체 질소 온도에서 급속 동결된(Vitrified) 시료의 고유한 수화 상태(Native state)를 유지하며 STEM 이미징 수행● -60°에서 60°까지의 틸트 시리즈 이미지 획득● 2차원 이미지들을 고도화된 알고리즘으로 결합하여 클러스터 내부 입자들의 공간적 배치를 시...
... 있게 제조할 수 있는 설계 프레임워크를 통해, 시행착오 방식의 기존 공정 비용을 획기적으로 절감함.● 메조결정 기반의 고성능 광촉매, 배터리 전극 소재 및 수소 에너지 촉매의 성능을 극대화하여 탄소중립 실현을 위한 에너지 소재 기술의 조기 상용화에 기여함.● ML 기반의 분석 알고리즘은 향후 국산 연구 장비의 지능화 및 관련 소프트웨어 시장 창출의 토대가 됨.