Pymatgen을 이용한 결정 구조 생성, DFT 계산 및 분석 자동화

DFT를 이용한 에너지 계산, 소재 물성 예측 등의 방법론은 재료과학 분야에서 널리 사용되고 있으나, VASP 등의 프로그램 input file 생성 및 데이터 처리, 계산 결과 분석 등의 과정이 일관적이지 않고 진입 장벽이 높다는 어려움이 있다. 본 튜토리얼에서는 Python Materials Genomics (pymatgen) 패키지 기반 코드 를 이용한 결정구조 및 VASP input file 생성, 계산 결과 처리 자동화에 대한 실습을 진행하고자 하며, 추 가적으로 Materials Project 데이터베이스와 연동해 상태도 구축 및 상 안정성 평가, ASE 등 다른 파이썬 패키지 및 프로그램들과의 데이터 연동 실습을 진행하고자 한다.

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ASE를 활용한 계산 자동화 및 데이터 처리

ASE (Atomic Simulation Environment)는 전산재료과학분야에서 자주 쓰이는 수많은 코드와 결합하여 입/출력 파일의 처리, 계산 코드 실행, 데이터 가시화 및 분석 등을 파이썬 인터페이스로 제공하는 파이썬 모듈이다. 원자구조 데이터를 구조화된 데이터 프레임으로 제공하는 Atoms 오브젝트를 포함하여 동 분야에서 개발되는 다양한 파이썬 라이브러리에서 활용되고 있다. 본 튜터리얼에서는 ASE를 활용하여 전체 계산 과정 및 데이터처리를 자동화하고, DB를 구축하는 과정에 대한 실습을 수행하고자 한다.

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활성화 에너지 계산을 위한 Nudged Elastic Band (NEB) Method 활용

본 강의에서는 Transition state theory와 Nudged elastic band (NEB) method를 활용한 활성화 에너지 계산법의 기초를 안내하고, NEB 계산 수행을 위한 기본 세팅과 함께 빈번하게 일어나는 계산 실수의 원인과 대처 방안을 소개한다. Henkelman group의 Climbing image (CI) NEB를 기본으로 하며, NEB 계산의 조건 상, 간단한 스크립트 사용에 대한 실습과 함께 이론과 케이스 소개를 위주로 강의를 진행할 예정이다.

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Introduction to ab initio Molecular dynamics (AIMD)

소재의 동역학적 성질에 관한 이해가 중요해지면서, 제일원리 분자 동역학 (ab initio molecular dynamics: AIMD) 시뮬레이션 방법의 중요도가 높아지고 있다. FPMD (first principles molecular dynamics) 혹은 DFT-MD라 고도 불리우는 AIMD는 일반 DFT 기반의 제일원리 시뮬레이션과 비슷하지만, DFT가 예측하는 퍼텐셜 에 너지 표면 위에서 열 에너지에 의한 운동 에너지를 갖게 되어 시간에 따라 소재 내의 원자의 움직임을 추적할 수 있는 방법이다. 본 튜토리얼에서는 AIMD 시뮬레이션을 위한 기본 배경 지식을 전달하고 VASP 을 활용하여 AIMD 시뮬레이션을 수행해보며, 그 결과를 해석하는 방법에 관한 실습을 수행하고자 한다.

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Beyond DFT: Hybrid와 GW 방법

흔히 사용되는 LDA와 GGA exchange-correlation potential에 기반한 DFT방법은 기저상태(ground state)에 대한 에너지 계산이 신속하고 정확하여 기본적인 소재 물성 및 화학 반응 연구에 널리 활용되고 있다. 하지만 그러한 일반적인 DFT방법들은 self-interaction error와 전자간 상호작용에 대한 기술이 부정확하여 전자구조, 특히 밴드갭과 같은 들뜬상태(excited state)와 관련 있는 물성들을 정확하게 예측할 수 없다. 이를 극복하기 위하여, 반도체나 유전체와 관련된 많은 계산과학연구에서는 Hartree Fock과 DFT를 섞은 hybrid 방법과 다체계방법론인 GW 방법을 활용하여 전자구조를 계산하여 보고하고 있다. 본 튜토리얼에서는 이 두 가지 방법에 대한 이론적 배경을 설명하고 VASP을 활용해 이 방법들의 적용에 대한 실습을 진행하고자 한다.

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Absolute Energy level calculations

재료가 갖는 절대 에너지 레벨을 계산하는 것은 반도체 계면에서 전자의 흐름, 전기화학반응에서 양극과 음극의 결정, 표면 촉매반응이나 전자 이동도의 정도 등 재료가 갖는 다양한 전기적인 특성을 예측하는데 있어 매우 중요하다. 이 강의 및 실습에서는 우리가 밀도범함수 이론(DFT) 계산으로부터 얻어지는 Eigenvalue 들을 어떻게 vacuum 레벨을 기준으로 절대적인 이온화에너지(IP)나 전자친화도(EA)로 변환하는지에 대한 계산 방법론에 대해 알아본다. 또한 실습을 통해 실험치와 비교해 DFT 계산을 통해 얻어진 절대 에너지 레벨들의 정확도에 대해 알아보도록 하겠다.

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