Research

시분해 분광 연구 (Time-resolved Spectroscopy)
다양한 시분해 분광 실험을 통해 분자 수준에서의 동력학을 연구할 수 있다. 빛을 흡수하여 들뜬상태가 된 분자계는 다양한 이완 과정을 거쳐서 바닥상태로 이완 되거나, 추가적인 광물리적 과정을 거쳐서 화학반응을 유발하게 된다. 광유발 물리적/화학적 과정은 짧게는 펨토초 또는 피코초 시간영역에서 길게는 밀리초 시간영역에서 일어나며, 시분해 분광법을 활용해서 효과적으로 연구될 수 있다.
- Transient Absorption Spectroscopy
- PCDA-PDA의 Transient Absorption Spectrum
- Transient Absorption 실험 Set-up
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양자 화학 계산 (Quantum Chemical Calculation)
양자 화학 계산 기법을 이용하여 다양한 분자의 분자 구조, 분자의 에너지 레벨, HOMO와 LUMO, 분자의 진동 모드, IRC 등을 계산할 수 있다. 또한 계산 결과를 통해 실제로 일어나는 분자의 동력학을 예측할 수 있다.
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- Effect of ions on proton dissociation and transfer reaction in aqueous solutions
- Polymerized Macrocylic Diacetylene 구조
- Disperse Orange 1 의 isomerization 계산
Chemical applications of machine learning
특정 분자의 성질을 이해하기 위해서 이론에 기반을 둔 DFT 계산을 할 수 있다. DFT 계산은 정밀하지만 계산하는 데 짧게는 수시간부터 길게는 몇 주의 시간이 걸린다. 성질을 계산할 수 있는 이론이 부재하거나 이론을 실질적으로 적용하는 데 어려움이 있는 경우 그 성질을 계산할 수 없다는 단점이 있다. 이러한 단점은 매우 많은 종류의 분자와 그 해당 성질을 모아둔 데이터베이스를 활용한 기계 학습(machine learning)을 통해 해결할 수 있다. 분자 구조와 그 성질을 연관 짓는 규칙을 기계 학습을 통해 얻을 수 있고, 임의의 분자의 성질을 학습된 규칙을 통해 유추할 수 있다.
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분자 구조는 원자가 서로 연결되어 있는 상태와 각 원자들의 정보로 표현되는 일종의 그래프로 생각할 수 있다. 이러한 그래프를 다루는 기계 학습 방법을 Graph convolutional network (GCN)이라고 한다. GCN에서는 인접한 원자들의 상태에 대한 정보를 주고받으며 자기 자신의 상태를 업데이트한다. 이렇게 업데이트된 원자들의 정보로부터 알고 싶은 분자의 성질과의 연관성을 학습하게 된다.
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GCN에서는 분자의 연결을 표현한 adjacent matrix와 각 원자의 정보를 표현한 feature matrix로 한 개의 분자를 표현한다. 이들을 내적하고 적당한 weight와 bias를 곱하고 더한 뒤 사람의 신경계를 모방하는 활성함수를 거치게 된다. 이와 같은 방법으로 기계 학습은 분자와 성질을 연관 짓는 규칙을 학습하게 된다.
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Molecular dynamics simulation
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분자 동역학(Molecular Dynamics) 시뮬레이션은 고전 역학을 기반으로 하며 평형 또는 비평형 상태에 있는 분자들의 반응과 에너지 또는 여러 성질들을 알아볼 수 있는 컴퓨터 시뮬레이션 화학이다. 예를 들어, 용액내 존재하는 이온들의 상호작용과 용매와 이온간의 상호작용을 알아볼 수 있으며 이를 통해 시뮬레이션의 값과 실험값을 비교하여 데이터의 근거를 제시할 수 있으며 실험을 통해 알지 못하는 부분 또한 시뮬레이션으로 방향을 제시할 수 있다.
Thin film에서의 발광 분자 배향 측정
발광 소자에 의도적으로 발광 분자를 박막에 수평하게 발광체를 배향시키면, 임의로 배향된 발광체가 있는 소자보다 많은 발광효율을 얻을 수 있다. 즉 고효율의 발광 소자를 만들기 위해서는 분자의 배향을 측정하는 것이 필수적이다. 제시된 실험 장치는 이러한 염료-도핑된 박막에서 각도를 변화시켜가며 발광 세기를 측정하는 실험을 통해 염료(dopant)의 배향을 알 수 있게 해준다.