Skip to content

ShortLog 2026-01-31 04:14 #4

Description

@kangmg

학부 교내 연구 프로그램에서 상 받았다!

Image

1년 단위로 상주는 대회라서 1학기 2학기 각각 다른 주제로 참여했는데 1학기때 했던 걸로 받았다.

1학기 연구

1학기에는 되게 정통적인 DFT계산에 AI 살짝 곁들인 연구였다. 혁신성은 없고 노오오력은 많이 들어간 프로젝트라고 할 수 있겠다. 실험방에서 합성한 촉매의 반응 선택성을 설명하기 위해서 각각 반응 경로에 대해서 Gibbs Energy Profile을 DFT로 계산 후 반응 속도를 설명하는 내용이다. 이미 다른 랩이랑 코웍을 하던 중이라고 하셔서 그쪽이랑 독립적으로 계산을 수행하고 결과를 비교해고 싶으셨나보다. 다시 말하면 시간만 좀 쓰면 누구나 할 수 있던 연구였다.

2학기 연구

내 생각에는 2학기에는 굉장히 혁신적이고 새로운 연구를 했다고 생각한다. 다만 연구 자체에 큰 노력이 들어가진 않았다. (물론 노력은 많이 필요하지만, 이미 할 줄 아는 거 + Claude Code라는 똑똑한 친구가 많이 코드를 짜줬다.) 어렵지 않게 이쁜 시각화와 결과를 많이 뽑아낸 연구였다. 연구 내용은 용액상 분자의 IR 스펙트럼을 시뮬레이션하는 건 굉장히 도전적인 문제였다.

기존에 주로 사용되던 Implicit 용매 모델은 정확도가 낮으니, ML Potential로 Explicit하게 용매를 고려해서 MD 시뮬레이션을 돌린 후에 해당 궤적을 후처리하는 방법론을 제안했다. MD 후에 auto-correlation function을 통해서 IR 스펙트럼을 얻을 수 있는데 문제는 전하 정보였다. 이걸 계산하려면 보통 AIMD가 필수이기 때문에..
나는 PTB 같은 semi-empirical과 ML 기반 전하 예측 모델을 이용하여 용매와 용질의 전하를 각각 예측한 후 둘을 섞어주는 방식의 방법을 제안했다.
기회가 된다면 나중에 자세히 소개하고 싶다.

노력이 보이는 걸까? 아니면 혁신성을 설명하지 못한 걸까?

요즘 과제 제안서를 쓰고 있다. 이 시점에서 남들이 보기 좋은 연구는 무엇일까 하는 생각이 든다.

왜 1학기 보고서가 상을 받았을까? 들어간 노력이 잘 보여서 그런 걸까? 아니면 전통적인 주제라서 심사위원이 "아는 내용"을 픽한 걸까?

보고서 자체는 2학기 내용이 매력적으로 보였을 것이다. 관련 전공이 아닌 사람이 내용을 100% 이해할거라 기대하진 않고, 이쁜 그림과 새로운 방법론임을 크게 강조했다.

따라서 2학기 내용이 수상 가능성이 더 있지 않을까 내심 기대하고 있었는데 오히려 1학기 내용이 수상해서 기분이 묘하다.

남들이 느끼는 매력과 내가 느끼는 매력 포인트가 다른가보다.

Metadata

Metadata

Assignees

No one assigned

    Labels

    Projects

    No projects

    Milestone

    No milestone

    Relationships

    None yet

    Development

    No branches or pull requests

    Issue actions