신소재 탐색 materials discovery
키워드 · 소재·나노·화학
기계학습·능동학습과 고속 실험을 결합해 원하는 성능의 신소재를 빠르게 찾아내는 연구다.
연도별 학부 논문
국가 R&D 과제 동향 (NTIS, 억 원)
2015–2024 과제 레코드 25건 · 10년 33억 · 2015–19 대비 2020–24 소규모 · 대학 수행 64.5% · 서울대(본교) 49.72%. 매칭: 영문 키워드 'materials discovery', 국문 '소재탐색', '신소재탐색'. 기관운영비·인력양성·출연연 주요사업비 등 과제 아닌 레코드는 뺐다.
매칭 과제의 NTIS 표준분류(1순위, 연구비 비중): 화학 > 재료화학(구 나노화학) 48% · 재료 > 금속재료 14% · 물리학 > 응집물질물리 10% · 농림수산식품 > 원예특용작물과학 9%
최근 주요 과제 (2022–2024, 연차 정부연구비 순)
| 연도 | 과제 | 수행기관 | 부처 | 억 |
|---|---|---|---|---|
| 2022 | 역방향 차원 계층 설계 알고리즘을 통한 새로운 다차원 소재 탐색 | 한국과학기술원 | 과학기술정보통신부 | 1.8 |
| 2022 | 데이터 마이닝과 미세조직 시뮬레이션 기반 열분석용 고온 표준물질 탐색 연구 | 한국재료연구원 | 과학기술정보통신부 | 1.6 |
| 2022 | 열전소재 빅데이터 구축과 data-driven 신소재 탐색을 통한 고성능 열전소재 개발 | 서울대학 | 과학기술정보통신부 | 1.5 |
| 2022 | 약용작물을 이용한 프리바이오틱스 소재탐색 및 주요 암세포 제어 연구(2공동) | 국립원예특작과학원 | 농촌진흥청 | 0.8 |
| 2022 | 약용작물을 이용한 프리바이오틱스 소재탐색 및 주요 암세포 제어 연구(1주관) | 국립원예특작과학원 | 농촌진흥청 | 0.8 |
| 2024 | 인공지능에 기반한 효율적인 전기화학적 합성가스의 환원을 위한 물질 탐색 연구 | 서울대학 | 교육부 | 0.6 |
교수
| 교수 | 연구분야 | 논문 | 2022년 이후 |
|---|---|---|---|
| 정유성 | 공정시스템 | 5 | 3 |
| 현택환 | 무기 및 전기전자 소재 | 1 | 1 |
| 이원보 | 공정시스템 · 고분자 및 유기 소재 | 1 | 1 |
| 남재욱 | 고분자 및 유기 소재 | 1 | 1 |
| 류재윤 | 무기 및 전기전자 소재 · 고분자 및 유기 소재 | 1 | 1 |
| 박정원 | 무기 및 전기전자 소재 | 1 | 1 |
| 최장욱 | 무기 및 전기전자 소재 | 1 | 1 |
함께 나오는 키워드
자율 실험실 구조-물성 관계 소재 역설계 산소 발생 반응(OER) 페로브스카이트 산화물 전기촉매
연결되는 NTIS 분류
없음
논문 (최신순)
| 연도 | 논문 | 학부 저자 | 피인용 |
|---|---|---|---|
| 2026 | Self-driving laboratories in Korea: a new era of autonomous discovery Digital Discovery | 남재욱, 류재윤, 박정원, 정유성, 최장욱 | 6 |
| 2026 | AI for Accelerated Materials Discovery: From Generative Design to Autonomous Realization Chemical Reviews | 정유성 | 2 |
| 2025 | A Perspective on Foundation Models in Chemistry JACS Au | 정유성 | 61 |
| 2024 | Materials discovery with extreme properties via reinforcement learning-guided combinatorial chemistry Chemical Science | 이원보 | 22 |
| 2023 | Active learning guides discovery of a champion four-metal perovskite oxide for oxygen evolution electrocatalysis Nature Materials | 현택환 | 161 |
| 2019 | Machine learning for renewable energy materials Journal of Materials Chemistry A | 정유성 | 312 |
| 2019 | Unveiling new stable manganese based photoanode materials via theoretical high-throughput screening and experiments Chemical Communications | 정유성 | 24 |
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교수 1
논문 7
Self-driving laboratories in Korea: a new era of autonomous discovery · AI for Accelerated Materials Discovery: From Generative Design to Auto · Active learning guides discovery of a champion four-metal perovskite o · A Perspective on Foundation Models in Chemistry · Materials discovery with extreme properties via reinforcement learning · Unveiling new stable manganese based photoanode materials via theoreti · Machine learning for renewable energy materials