나노기술 및 정책 정보

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세바스티안 르벡·김민호 프랑스 국립과학연구원(CNRS) 연구원, 김원준 창원대 화학과 교수, 김형준 KAIST 화학과 교수는 기존에 40% 안팎이던 소재 물성 예측오차를 10% 내외로 줄이는 원천기술을 개발함. 연구팀은 반데르발스 힘을 기술할 수 있는 새 이론 ‘u-MBD(보편 다체계 분산력)’를 개발하고 이를 DFT와 융합해 적용하여 소재의 주요 물성인 분자 간 결합에너지(㎉/mol) 예측 오차가 평균 10% 내외로 달성함. 리튬이온전지 전극소재, 그래핀 등 100여 개 소재를 대상으로 실험한 결과 DFT 단독으로 진행할 때 평균 오차 40%보다 30%p가량 감소함.

※ ACS Nano 게재