소재 시뮬레이션 컨설팅
원자 스케일에서 발생한 불량은 원자 스케일 시뮬레이션으로 해결해야 합니다. 버추얼랩 소속 전문가와 소재 시뮬레이션 컨설팅을 통해 겪고있는 소재 문제를 해결하세요.
버추얼랩 소재 시뮬레이션 컨설팅은 전반적이고 체계적인 해결책을 제시합니다.
버추얼랩 전문가 컨설팅 서비스는 소재 시뮬레이션 도입 뿐만 아니라 데이터를 체계화 하여 수집하고 분석합니다. 또한 기계학습을 이용하여 유의미한 결과를 도출합니다.
최소한의 비용과 시간으로 미지의 소재 설계가 가능합니다.
소재 내 원자 단위의 가장 기본적인 구조는 소재 특성에 결정적인 영향을 미칩니다. 미지의 소재 내 구조를 분석하고 특성을 예측하여 합리적으로 소재를 설계할 수 있습니다.
소재 내 발생한 문제의 근본적 원인 분석이 가능합니다.
원자 단위의 구조 및 특성을 분석함으로써 소재 내 발생하는 문제나 물리적, 화학적인 현상을 근본적으로 이해할 수 있습니다.
최적의 퍼포먼스를 이끌어 내는 변수를 찾을 수 있습니다.
재료의 설계 및 공정 최적화 단계에서 어떠한 변수가 영향을 미치는지 파악하고, 그 변수에 따라 원하는 목표를 예측할 수 있습니다.
기계 학습을 이용하여 최적화된 공정 설계가 가능합니다.
공장/실험 데이터를 분석, 기계 학습을 통해 물성을 예측하여 수율 개선 및 공정 최적화가 가능합니다.
어떤 계산으로 그 답을 얻는가
컨설팅에서 다루는 문제는 대개 네 가지 형태 중 하나이고, 각각에 대응하는 계산 방법이 다릅니다.
불량의 근본 원인 — 원자 단위 구조 분석
거시적으로 관측된 불량이 원자 단위 구조에서 비롯된 경우, 실험만으로는 원인을 특정하기 어렵습니다. 결함 형성 에너지, 불순물이 자리 잡는 위치, 계면에서의 결합 상태를 계산하면 어떤 구조가 실제로 만들어질 수 있는지를 에너지로 판단할 수 있습니다. 여러 가설 구조를 같은 기준으로 비교해 가능한 것과 불가능한 것을 갈라내는 것이 첫 단계입니다.
미지 소재의 특성 예측
아직 합성되지 않은 조성도 계산으로는 다룰 수 있습니다. 전자 구조에서 출발해 밴드 갭, 탄성 상수, 표면 안정성 같은 물성을 예측하면, 합성에 자원을 쓰기 전에 후보를 좁힐 수 있습니다. 실험값이 있는 유사 조성으로 계산 조건을 먼저 검증한 뒤 미지 조성으로 확장하는 방식으로, 예측의 신뢰 구간을 함께 제시합니다.
결과를 좌우하는 변수 찾기
설계와 공정 최적화에서 실제로 필요한 것은 물성값 하나가 아니라 "무엇을 바꾸면 무엇이 얼마나 움직이는가" 입니다. 조성·구조·공정 조건을 체계적으로 변화시키며 계산해 민감도를 정리하면, 실험에서 붙잡아야 할 변수와 놓아도 되는 변수가 갈립니다.
기계학습을 붙이는 지점
공장·실험 데이터가 이미 있는 경우에는 계산 대신 학습이 더 빠른 길일 때가 있습니다. 데이터를 체계화해 수집·정제하고 물성 예측 모델을 학습하면 수율 개선과 공정 최적화로 이어집니다. 계산과 학습은 배타적이지 않습니다 — 데이터가 부족한 구간은 계산으로 메우고, 계산이 비싼 구간은 학습으로 대신하는 조합이 실제로는 가장 많습니다.
계산의 신뢰도를 확보하는 방법
컨설팅 결과가 후속 판단의 근거가 되려면 계산이 옳다는 것을 따로 보일 수 있어야 합니다. 실험값이 알려진 유사 계로 같은 계산 조건을 먼저 검증하고, 관심 물성에 대해 수렴 시험을 거치고, 어떤 근사와 가정을 썼는지를 결과와 함께 명시합니다. 예측에는 가능한 범위에서 불확실성을 함께 제시합니다 — 하나의 숫자보다 그 숫자가 얼마나 흔들리는지가 의사결정에 더 자주 필요하기 때문입니다.
어떤 분야에서 의뢰가 들어오는가
이차전지 · 에너지 소재
전극 소재의 용량 저하 원인 분석, 이온 확산 경로 계산, 전해질과 계면에서 일어나는 반응의 해석.
촉매 · 표면 과학
흡착 에너지와 반응 경로 계산으로 활성 사이트를 좁히고, 조성 변경이 활성에 미치는 영향을 사전에 평가.
반도체 · 디바이스
결함 형성 에너지와 전자구조 분석, 도핑이 특성에 미치는 영향의 정량 평가, 계면 안정성 검토.
고분자 · 복합재료
사슬 구조와 거동에 대한 분자동역학 해석, 기계적 물성 예측, 데이터가 쌓인 경우 기계학습 기반 물성 예측.
버추얼랩 소재 시뮬레이션 컨설팅으로 다양한 소재의 문제를 해결하세요
- 반도체
- 촉매
- 열전
- 폴리머
- 철강
- HEA
- Ni 합금
- 나노 분말
- 이외
버추얼랩의 컨설턴트를 소개합니다
김영광 박사
전문 컨설턴트
전문 분야
- Analyses for materials phenomena using computational techiniques(CALPHAD/MD/DFT/MatCalc/CFD)
- Design and fabrication of new materials using computational techniques and machine learning.
학력
- M. S. / Ph.D. — Dept. of Materials Science and Engineering, Pohang University of Science and Technology (Advisor: Prof. Byeong-Joo Lee)
- B.S. — Dept. of Materials Science and Engineering, Pohang University of Science and Technology
경력
- 2019. 09 – 현재 — 버추얼랩 전문 컨설턴트 / 경희대학교 응용과학과 방문 연구원
- 2018. 08 – 2019. 08 — 박사후 과정, 포항공대 첨단항공우주소재센터
류정아 박사
B2B 전문 컨설턴트
전문 분야
- Computational simulations (DFT/MD)
- Analysis of atomic and electronic structures of organic/inorganic materials
- Research on the development and application of new materials (Semiconductor, Display)
학력
- M. S. / Ph.D. — Dept. of Physics, Sejong University (Advisor: Prof. Suklyun Hong)
- B.S. — Dept. of Physics, Sejong University
경력
- 2020. 12 – 현재 — 버추얼랩 B2B 전문 컨설턴트
- 2018. 01 – 2019. 12 — 박사후 연구원, 한국과학기술원 EEWS
- 2014. 10 – 2017. 09 — 박사후 연구원, 한국표준과학연구원 양자기술연구소
소재 시뮬레이션 컨설팅에 대해 자주 묻는 질문
어떤 문제를 컨설팅으로 다루나요?
소재에서 발생한 불량의 근본 원인 분석, 미지의 소재 구조 분석과 특성 예측, 설계·공정 최적화 단계에서 결과를 좌우하는 변수 도출을 다룹니다. 원자 스케일에서 생긴 문제를 원자 스케일 시뮬레이션으로 규명하는 것이 출발점입니다.
시뮬레이션 경험이 없는 팀도 의뢰할 수 있나요?
가능합니다. 시뮬레이션 도입 자체를 포함해, 어떤 계산이 문제에 맞는지 정하는 단계부터 함께 진행합니다. 결과는 연구팀이 후속 판단에 쓸 수 있는 형태로 정리해 전달합니다.
기계학습을 이용한 공정 최적화도 포함되나요?
포함됩니다. 공장·실험 데이터를 체계화해 수집·분석하고, 기계학습으로 물성을 예측해 수율 개선과 공정 최적화로 연결합니다.
컨설팅과 Materials Square 도입은 어떻게 다른가요?
Materials Square는 연구팀이 직접 계산을 수행하는 플랫폼이고, 컨설팅은 버추얼랩 전문가가 문제 정의부터 계산 설계·해석까지 수행해 결론을 전달하는 서비스입니다. 컨설팅으로 시작해 플랫폼 도입으로 이어가는 경우가 많습니다.