Catalyst Intelligence
지속가능한 화학공학을 위한

기후변화 대응을 위한 차세대 촉매를 설계하는 AI 기반 화학공학 연구자.
머신러닝, 양자역학, 멀티스케일 시뮬레이션을 결합해 재료 발견 방식을 바꿉니다.

주요 연구 분야

"It doesn't matter how beautiful your theory is, it doesn't matter how smart you are. If it doesn't agree with experiment, it's wrong." - Richard Feynman

촉매 발견

Active learning으로 재료 탐색을 가속합니다.

멀티스케일 시뮬레이션

Graph neural network를 활용해 원자에서 나노 스케일까지 모델링합니다. [Chem. Eng. J. 2024]

실험 검증

이론 기반 합성으로 계산 예측을 실험적으로 검증합니다. [Angew. Chem. 2025]

주요 논문

(17편 이상의 심사 논문)

From Atomic Motif to Realistic Single Atom Catalysts through Machine Learning Interatomic Potentials

Choung, S.†, Kim, M.†, Moon, J.†, Han, J. W.*

ACS Energy Letters, 10, 6288-6296 (2025)

Highly Durable Rh Single Atom Catalyst Modulated by Surface Defects on Fe-Ce Oxide Solid Solution

Kim, G., Choung, S., Hwang, J., Choi, Y., Kim, S., Shin, D., Han, J. W.*, Lee, H.*

Angew. Chem. Int. Ed., 64, e202421218 (2025)

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