멀티스케일
분자동역학, 머신러닝 역장, 조대화 시뮬레이션, 제일원리 계산 기반 소프트 물질·용액 화학 연구
~10 nm – 1 μm
Mesoscale Simulation
조대화를 통해 화학적 특성을 단순화하여 계산 비용을 줄여서 다른 스케일보다 더 크고, 더 긴 스케일에서 나노 재료를 연구한다
자세히 보기~1 – 10 nm
All-Atom Molecular Dynamics
개별 원자의 해상도를 유지한 채 전자구조 계산 없이 원자 수준의 상호작용으로 기술되는 기법으로 원자와 분자의 정적인 분포와 동적인 특성을 포착한다
자세히 보기~1 – 10 nm (ab initio accuracy)
Machine Learning Force Fields
머신러닝 역장은 머신러닝을 통해 양자 수준 정확도와 고전 MD 속도에 버금가는 속도를 가진 계산화학 기법으로 이를 통해 기존의 힘장으로 접근하기 힘들었던 난제들을 공략한다
자세히 보기~0.1 – 1 nm
First-Principles Calculations (DFT)
양자역학 수준에서 전자구조를 엄밀하게 계산하여 밴드 갭과 같은 유용한 전자구조적 성질을 얻어내고 원자간 상호작용 및 분자의 구조를 가장 엄격하게 얻는데 사용한다
자세히 보기최근 논문
최근 발표한 주요 연구
Self-assembly of architected macromolecules: Bridging a gap between experiments and simulations
Ji Woong Yu, Changsu Yoo, Suchan Cho, Myungeun Seo*, YongJoo Kim* (First author)
Review
Two-Regime Conformation of Grafted Polymer on Nanoparticle Determines Symmetry of Nanoparticle Self-Assembly
Ji Woong Yu, Hongseok Yun*, Won Bo Lee*, YongJoo Kim* (First author)
Self-AssemblyNanoparticle
Spatiotemporal characterization of water diffusion anomalies in saline solutions using machine learning force field
Ji Woong Yu, Sebin Kim, Jae Hyun Ryu, Won Bo Lee*, Tae Jun Yoon* (First author)
MLFFWater
연구실 소식
Yu Lab 최신 소식
memberMarch 15, 2026
학부 연구생 모집
화학/물리/컴퓨터과학/인공지능 등의 전공을 기반으로 계산화학에 관심이 있는 학부 연구생을 모집합니다.
generalMarch 1, 2026
Yu Lab, 아주대학교에서 출범
멀티스케일 분자 전산화학 연구실이 아주대학교 프런티어과학학부/화학과에 개설되었습니다.