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 uMBD: a materials-ready vdW-correction for DFT 

These days, materials design increasingly relies on first-principles calculations for screening important candidates and for understanding quantum mechanisms. Density functional theory (DFT) is by far the most optimal QM-level theory for providing reliable predictions of the physical and chemical properties of complex molecular and solid-state extended systems, at reasonable numerical cost. However, to accurately predict the material properties, DFT must be paired with a vdW dispersion correction.

최근 새로운 재료를 이해하고 설계하는 일에 소위 제일원리 시뮬레이션이라 불리는 양자 화학 시뮬레이션이 매우 중요해지고 있습니다. 여러 양자 화학 방법 중에 밀도 범함수 이론이라 불리는 DFT는 아주 크지 않은 계산량으로 양자 효과를 고려할 수 있어서 복잡한 소재 현상을 이해하는데 널리 사용되고 있습니다. 하지만, 보통의 DFT는 슈뢰딩거 방정식을 근사하는 과정에서 반데르발스 (vdW) 힘을 제대로 기술하지 못하게 되는 문제가 있고, 이에 적절한 vdw-corrected DFT를 개발하는 일은 DFT를 이용한 소재 설계 연구에 있어서 매우 중요합니다.

Our group is thus establishing a computationally efficient atom-wise vdW theory to cover the full range of common materials, ranging from molecular materials to layered, metallic, and ionic materials. Particularly, we have developed a “universally good” vdW correction method, uMBD, which uniformly treats metallic, ionic, and van der Waals bonding in various materials. From the vast benchmark of uMBD against systems including molecular pairs, molecular crystals, metals, ionic solids, oxides, and molecular adsorption on metallic surfaces, we demonstrated the uniform accuracy of the uMBD method.

이에 본 연구실에서는 재료 내에 존재하는 다양한 물리화학적 상호작용을 치우침 없이 잘 기술할 수 있는 새로운 vdW-corrected DFT 방법을 개발하고 있습니다. 특히, 금속성 결합, 이온성 결합, vdW의 약한 결합 등이 공존하는 재료 내의 복잡한 상호작용을 모두 만족스럽게 기술할 수 있으면서도 기존의 DFT 방법과 계산 속도 측면에서 크게 차이가 없는 새로운 방법인 uMBD를 개발하였습니다. 분자 시스템부터 고체 재료와, 고체 표면 위의 분자 흡착에 이르기까지 광범위한 시스템에 대하여 본 uMBD 방법을 벤치마크하였고, 기존의 vdW-corrected DFT에 비해서 높은 정확도를 확인할 수 있었습니다.

umbd_benchmark.jpg

We apply our uMBD method in various energy-material applications, such as lithium-ion batteries, heterogeneous catalysts, solid-liquid interfaces, etc. For example, as shown in the below figure, we have confirmed that uMBD predicts the most reliable discharge potentials of lithium-ion batteries for various cathode materials. We now further develop our uMBD method for improved accuracy and extended applicabilities.

최근에는 uMBD 방법을 리튬 이온 배터리나 불균일 촉매, 고체-액체 계면과 같은 다양한 에너지 재료 응용에 활용하는 연구를 하고 있습니다. 예를 들어 아래 그림에서 볼 수 있듯이 다양한 양극 소재의 리튬 이온 방전 전압을 다른 방법들에 비해 uMBD가 정확히 예측할 수 있는 것을 확인하기도 하였습니다. 이처럼 본 연구실에서는 uMBD 방법을 더욱 개발하여 정확도를 높이고 활용처를 넓히고자 하고 있습니다. 

uMBD_LIB.jpg
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