Metal-organic frameworks (MOFs), composed of organic linkers and inorganic metal nodes, are attracting attention in various fields due to their high surface area and micro-porosity. Although composite materials can lead to improved performance, developing new MOF composites requires a lot of resources, workforce, and time. Therefore, using computational methods to predict undiscovered MOF composites is a very efficient and time-saving way. In this research, an algorithm using geometrical information such as distance and angle was developed to quickly and accurately predict MOF composite candidates within having different dimensionalities. As a result, Three-Dimensional (3D) MOFs were screened to be matched with the Two-Dimensional (2D) MOFs (i.e. 2D MOF@3D MOF composite). Density Functional Theory (DFT) calculation was conducted to verify feasibility of the bonding through the interface. Finally, the computationally predicted 2D MOF@3D MOF composite materials were successfully synthesized and performed very well as chemiresistive sensor. This is the first case of predicting and synthesizing 2D MOF@3D MOF composites. Our research has an important implication on expanding the field of MOF composites by providing potentially synthesizable 2D MOF@3D MOF candidates.
유기 리간드와 무기 금속으로 이루어진 금속-유기 골격체는 높은 표면적과 미세 기공을 가지고 있어 센서, 가스 저장, 흡착 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 금속-유기 골격체 복합체는 특정 역할에 대해 향상된 성능을 보인다고 알려져 있는데, 새로운 복합체를 개발하는 것은 많은 비용과 인력, 그리고 시간을 요구하기 때문에 어려움이 많다. 따라서 컴퓨터를 이용하여 이때까지 발견되지 않은 복합체를 예측하는 것은 시간과 비용을 절약하는 매우 효율적인 방법이다. 본 연구에서는 거리와 각도 등의 구조적 정보를 이용해 다른 차원의 금속-유기 골격체 복합체의 형성을 예측하는 알고리즘을 개발했다. 또한 밀도범함수 이론을 이용해 계면에서의 결합 가능성을 확인하였다. 그 결과 실험적으로 2차원@3차원 금속-유기 골격체 복합체가 합성되었으며 가스 센서로서의 우수한 성능까지 확인되었다. 본 연구는 2차원@3차원 금속-유기 골격체 복합체를 예측하고 합성까지 성공한 최초의 연구이며, 금속-유기 골격체 복합체 분야를 한층 더 확장 시켰다는 것에 그 의의가 있다.
