카카오 계정과 연동하여 게시글에 달린
댓글 알람, 소식등을 빠르게 받아보세요
가장 핫한 댓글은?
- Novel ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ novel ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 오타도 참 ㅋㅋㅋㅋ
23
- 포스텍이랑 카이스트 둘 다 있어봤고, 지금은 카이스트에 있지만 솔직히 YK가 일부 분야를 제외하곤 SPK보다 한 단계 낮다고 느낍니다. (일부 분야는 비슷하기도)
그래서 포공이나 카이스트 대학원에 YK에서 온 학생은 많아도 거꾸로 가는 학생은 없다고 해도 과언이 아닙니다.
YK가 진짜 포공보다 확 좋은 학교였음 YK대학원에 포공 출신이 많겠죠.
13
- YK는 급이 확실히 낮지요.
10
- 그렇게 실제에서 생각하는 사람은 단 한 명.도 못봤습니다..
저는 인서울 중위지만, 대학 동기들끼리 누가 ky 대학원간다고 하면 별 감흥이 없고, p 간다고 하면 잘했다는 생각이 듭니다.
P랑 KY의 네임밸류 차이는 매우 크다고 생각 들고요..
반도체 같은 특정 분야가 어떤지는 잘 모르긴 합니다.
10
- 펀딩0, 논문0, 대부분 박사5+년차
다른건 몰라도 논문은 찾아봤을 수 있는데 왜 갔나요?
학교이름 이런거 보고 무지성으로 간거면 스스로 감수해야죠.
10
[성균관대학교] 에너지과학과 에너지물질이론, AI 및 양자컴퓨팅 분야 대학원생 모집
2024.08.08
0
1677
성균관대학교 에너지과학과 명창우 교수 연구실에서 대학원생을 모집합니다. A4용지 3장 이내로 (1) 대학원 진학 동기, (2) 관심 연구 분야, (3) 연구 및 career 계획을 기재하여 송부 바랍니다. 줌 인터뷰를 거쳐 최종 학생 선발 예정입니다.
연구실 소개 (2024년 8월 업데이트)
1. 연구 개요
1.1. 범용 제1원리 베이지안 머신러닝 포텐셜 아키텍쳐 개발
본 연구실은 제1원리 기반 양자화학 (Coupled cluster, Quantum Monte Carlo; QMC) 및 밀도범함수 (Density Functional Theory; DFT) 시뮬레이션을 활용하여 에너지 재료의 물성을 연구하고 있습니다. 연구 주제는 다음과 같습니다.
- 2차전지 [Adv. Energy Mater. 12, 2201497 (2022)]
- 촉매 [Adv. Energy Mater. DOI: 10.1002/aenm.202402062 accepted (2024); J. Chem. Theory Comput. 20, 5306–5316 (2024); Energy Environ. Sci. 14, 3455 (2021)]
- 2차원 물질 [Nature 609, 942–947 (2022)]
- 태양전지 [Adv. Energy Mater. 12, 2202279 (2022)]
- LED [Adv. Mater. 33, 2005400 (2021)]
제1원리 계산은 슈뢰딩거 방정식에 기반한 parameter-free 재료 계산을 목표로 하며, 이를 통해 실험 없이도 물질의 물리적/화학적 성질을 이해하고자 합니다. 하지만 기존의 제1원리 양자역학 시뮬레이션은 큰 시스템에 적용하기엔 매우 느린 단점이 있습니다 [Scientific Reports 5, 14358 (2015); J. Phys. Chem. Lett., 7, 4, 680–684 (2016)]. 이를 극복하기 위해 본 연구실은 양자역학 계산을 빠르고 정확하게 수행하는 베이지안 범용 머신러닝 포텐셜 모델 아키텍쳐를 개발하고 있습니다. 관련연구는 다음과 같습니다:
- arXiv:2403.01158 (2024)
- arXiv:2402.17132 (2024)
- arXiv:2402.14497 (2024)
- arXiv:2402.06256 (2024)
- Phys. Chem. Chem. Phys, 2024, PCCP 2023 Emerging Investigators, DOI: 10.1039/D4CP01801J
- Adv. Energy Mater. 12 2202279 (2022)
- Adv. Energy Mater. 12 2201497 (2022)
- Phys. Rev. Lett. 128, 045301 (2022)
- Phys. Rev. B 103 214102 (2021)]
1.2 양자컴퓨팅 알고리즘
본 연구실은 최근 주목받고 있는 양자컴퓨터를 활용하여 제1원리 계산의 차원의 저주(curse of dimensionality)를 극복하고자 합니다. 기존의 고전 컴퓨터 알고리즘 대신 양자컴퓨터 기반의 재료 계산 알고리즘 개발하여, 제1원리 계산을 빠르고 정확하게 수행하는 방법론을 개발하고 있습니다. 특히, 본 연구실은 다음과 같은 연구에 주력하고 있습니다.
- 양자 머신러닝 알고리즘 개발: 양자컴퓨터를 이용하여 머신러닝 알고리즘을 새롭게 개발하고 있습니다.
- 고전-하이브리드 QMC 방법론 개발: 고전 컴퓨터와 양자컴퓨터를 결합한 QMC 방법론을 통해 양자 유용성 탐색하고 있습니다.
또한, 차세대 양자컴퓨터 플랫폼으로 각광받는 Rydberg atom array와 같은 다체계 (many-body) 시스템을 QMC 시뮬레이션으로 이해하기 위한 방법론을 개발하고 있습니다. 관련연구는 다음과 같습니다.
- Nature 626, 58–65 (2024)
- J. Phys. Chem. A, 123, 7785–7791 (2019)
- J. Phys.: Condens. Matter 30 195901 (2018)
- Phys. Rev. B 90, 081116(R) (2014)
더 자세한 사항은 아래 링크를 참고하시기 바랍니다:
- 성균관대학교 에너지과학과 홍보영상: https://www.youtube.com/watch?v=4aUkezgVnQ0
- 연구실 홈페이지: https://www.myung.skku.edu/
2. 합류 시 세부연구 주제 (2024년 8월 업데이트)
2.1. 베이지안 머신러닝 기법을 통해 주기율표 전체를 아우르는 ab initio 범용 머신러닝 포텐셜 모델 개발 (co-supervision with Prof. Soohaeng Yoo Willow at SKKU)
- 모든 원소와 재료 구조를 아우르는 최첨단 고성능 범용 머신러닝 포텐셜 아키텍쳐 개발을 통한 멀티스케일 에너지재료 시뮬레이션 수행
- 베이지안 기법을 통해 uncertainty 계산 및 approximate symmetry를 구현하는 차세대 범용 포텐셜 모델 아키텍처 개발
*화학, 물리, 화공, 재료, 신소재, 에너지, 컴퓨터공학 전공 소지자 선호
2.2. Quantum Monte Carlo를 통한 중성원자 array 양자상 연구 (co-supervision with Prof. D. ChangMo Yang at SKKU)
- Rydberg Atom Array는 각광받는 차세대 양자컴퓨터 하드웨어 플랫폼으로 양자컴퓨터 하드웨어 개발을 위해 Rydberg 다체계 양자상에 대한 이해가 필수적임
- 2차원 및 3차원 Rydberg Atom array의 다체계 양자상(Many-body quantum phase)을 탐색하는 연구로, 특히 Path Integral Ground State Monte Carlo 방법론에 기반 Rydberg 다체계 시스템을 연구
*물리 전공 소지자 선호
2.3. 고전-양자 하이브리드 Auxiliary Field QMC 양자컴퓨팅 알고리즘 개발을 통한 제1원리 계산의 양자이득 탐색 (co-supervision with Prof. D. ChangMo Yang at SKKU)
- Auxiliary field 기반의 QMC 알고리즘 개발을 통한 대규모 시스템 계산 [J. Chem. Theory Comput. 18, 12, 7024–7042 (2022)]
- 효율적인 Auxiliary Field QMC 계산을 위한 양자 컴퓨터 기반 양자-고전 하이브리드 알고리즘 개발 [J. Chem. Theory Comput. 19, 14, 4484–4493 (2023)]
*물리, 화학, 화공, 재료 전공 소지자 선호
3. 모집 대상 (2024년 8월 업데이트)
- 석박통합 혹은 박사1명 (베이지안 신경망 기반 범용 머신러닝 포텐셜 아키텍쳐 모델 개발)
- 석박통합 혹은 박사 1명: Path integral Ground State QMC 방법론 개발을 통한 2차원, 3차원 Rydberg atom array의 양자상 연구
- 석박통합 혹은 박사 1명: AFQMC 양자컴퓨터 알고리즘 개발을 통한 양자유용성 탐색
- 2025년 3월 입학 예정
4. 모집 일정 (2024년 8월 업데이트)
- 2024년 9-10월경 모집공고 온라인 원서 접수: https://gradschool.skku.edu/grad/mojip/regul.htm
- 관심 있는 학생들은 명창우 교수(cwmyung@skku.edu)에게 A4용지 3장 이내로 대학원 진학 동기, 관심 연구 분야, 연구 및 career 계획을 기재하여 송부 요청. 줌 인터뷰를 거쳐 최종 학생 선발 예정.
- 기타 문의사항은 연구실 이호진 학생(manuphojin@skku.edu)에게 문의바람.
5. 학비 및 기타 지원
- 등록금 전액 지원 (1440 만원/년)
- 등록금 제외 기본 학생 인건비 (120만원/월~)
- 연구 성과에 따른 월급 상향 조정
- 국내외 학술대회 참가 장려 및 지원
- 미국, 유럽 등지 국외 유수의 연구그룹 파견 예정
연구실 소개 (2024년 8월 업데이트)
1. 연구 개요
1.1. 범용 제1원리 베이지안 머신러닝 포텐셜 아키텍쳐 개발
본 연구실은 제1원리 기반 양자화학 (Coupled cluster, Quantum Monte Carlo; QMC) 및 밀도범함수 (Density Functional Theory; DFT) 시뮬레이션을 활용하여 에너지 재료의 물성을 연구하고 있습니다. 연구 주제는 다음과 같습니다.
- 2차전지 [Adv. Energy Mater. 12, 2201497 (2022)]
- 촉매 [Adv. Energy Mater. DOI: 10.1002/aenm.202402062 accepted (2024); J. Chem. Theory Comput. 20, 5306–5316 (2024); Energy Environ. Sci. 14, 3455 (2021)]
- 2차원 물질 [Nature 609, 942–947 (2022)]
- 태양전지 [Adv. Energy Mater. 12, 2202279 (2022)]
- LED [Adv. Mater. 33, 2005400 (2021)]
제1원리 계산은 슈뢰딩거 방정식에 기반한 parameter-free 재료 계산을 목표로 하며, 이를 통해 실험 없이도 물질의 물리적/화학적 성질을 이해하고자 합니다. 하지만 기존의 제1원리 양자역학 시뮬레이션은 큰 시스템에 적용하기엔 매우 느린 단점이 있습니다 [Scientific Reports 5, 14358 (2015); J. Phys. Chem. Lett., 7, 4, 680–684 (2016)]. 이를 극복하기 위해 본 연구실은 양자역학 계산을 빠르고 정확하게 수행하는 베이지안 범용 머신러닝 포텐셜 모델 아키텍쳐를 개발하고 있습니다. 관련연구는 다음과 같습니다:
- arXiv:2403.01158 (2024)
- arXiv:2402.17132 (2024)
- arXiv:2402.14497 (2024)
- arXiv:2402.06256 (2024)
- Phys. Chem. Chem. Phys, 2024, PCCP 2023 Emerging Investigators, DOI: 10.1039/D4CP01801J
- Adv. Energy Mater. 12 2202279 (2022)
- Adv. Energy Mater. 12 2201497 (2022)
- Phys. Rev. Lett. 128, 045301 (2022)
- Phys. Rev. B 103 214102 (2021)]
1.2 양자컴퓨팅 알고리즘
본 연구실은 최근 주목받고 있는 양자컴퓨터를 활용하여 제1원리 계산의 차원의 저주(curse of dimensionality)를 극복하고자 합니다. 기존의 고전 컴퓨터 알고리즘 대신 양자컴퓨터 기반의 재료 계산 알고리즘 개발하여, 제1원리 계산을 빠르고 정확하게 수행하는 방법론을 개발하고 있습니다. 특히, 본 연구실은 다음과 같은 연구에 주력하고 있습니다.
- 양자 머신러닝 알고리즘 개발: 양자컴퓨터를 이용하여 머신러닝 알고리즘을 새롭게 개발하고 있습니다.
- 고전-하이브리드 QMC 방법론 개발: 고전 컴퓨터와 양자컴퓨터를 결합한 QMC 방법론을 통해 양자 유용성 탐색하고 있습니다.
또한, 차세대 양자컴퓨터 플랫폼으로 각광받는 Rydberg atom array와 같은 다체계 (many-body) 시스템을 QMC 시뮬레이션으로 이해하기 위한 방법론을 개발하고 있습니다. 관련연구는 다음과 같습니다.
- Nature 626, 58–65 (2024)
- J. Phys. Chem. A, 123, 7785–7791 (2019)
- J. Phys.: Condens. Matter 30 195901 (2018)
- Phys. Rev. B 90, 081116(R) (2014)
더 자세한 사항은 아래 링크를 참고하시기 바랍니다:
- 성균관대학교 에너지과학과 홍보영상: https://www.youtube.com/watch?v=4aUkezgVnQ0
- 연구실 홈페이지: https://www.myung.skku.edu/
2. 합류 시 세부연구 주제 (2024년 8월 업데이트)
2.1. 베이지안 머신러닝 기법을 통해 주기율표 전체를 아우르는 ab initio 범용 머신러닝 포텐셜 모델 개발 (co-supervision with Prof. Soohaeng Yoo Willow at SKKU)
- 모든 원소와 재료 구조를 아우르는 최첨단 고성능 범용 머신러닝 포텐셜 아키텍쳐 개발을 통한 멀티스케일 에너지재료 시뮬레이션 수행
- 베이지안 기법을 통해 uncertainty 계산 및 approximate symmetry를 구현하는 차세대 범용 포텐셜 모델 아키텍처 개발
*화학, 물리, 화공, 재료, 신소재, 에너지, 컴퓨터공학 전공 소지자 선호
2.2. Quantum Monte Carlo를 통한 중성원자 array 양자상 연구 (co-supervision with Prof. D. ChangMo Yang at SKKU)
- Rydberg Atom Array는 각광받는 차세대 양자컴퓨터 하드웨어 플랫폼으로 양자컴퓨터 하드웨어 개발을 위해 Rydberg 다체계 양자상에 대한 이해가 필수적임
- 2차원 및 3차원 Rydberg Atom array의 다체계 양자상(Many-body quantum phase)을 탐색하는 연구로, 특히 Path Integral Ground State Monte Carlo 방법론에 기반 Rydberg 다체계 시스템을 연구
*물리 전공 소지자 선호
2.3. 고전-양자 하이브리드 Auxiliary Field QMC 양자컴퓨팅 알고리즘 개발을 통한 제1원리 계산의 양자이득 탐색 (co-supervision with Prof. D. ChangMo Yang at SKKU)
- Auxiliary field 기반의 QMC 알고리즘 개발을 통한 대규모 시스템 계산 [J. Chem. Theory Comput. 18, 12, 7024–7042 (2022)]
- 효율적인 Auxiliary Field QMC 계산을 위한 양자 컴퓨터 기반 양자-고전 하이브리드 알고리즘 개발 [J. Chem. Theory Comput. 19, 14, 4484–4493 (2023)]
*물리, 화학, 화공, 재료 전공 소지자 선호
3. 모집 대상 (2024년 8월 업데이트)
- 석박통합 혹은 박사1명 (베이지안 신경망 기반 범용 머신러닝 포텐셜 아키텍쳐 모델 개발)
- 석박통합 혹은 박사 1명: Path integral Ground State QMC 방법론 개발을 통한 2차원, 3차원 Rydberg atom array의 양자상 연구
- 석박통합 혹은 박사 1명: AFQMC 양자컴퓨터 알고리즘 개발을 통한 양자유용성 탐색
- 2025년 3월 입학 예정
4. 모집 일정 (2024년 8월 업데이트)
- 2024년 9-10월경 모집공고 온라인 원서 접수: https://gradschool.skku.edu/grad/mojip/regul.htm
- 관심 있는 학생들은 명창우 교수(cwmyung@skku.edu)에게 A4용지 3장 이내로 대학원 진학 동기, 관심 연구 분야, 연구 및 career 계획을 기재하여 송부 요청. 줌 인터뷰를 거쳐 최종 학생 선발 예정.
- 기타 문의사항은 연구실 이호진 학생(manuphojin@skku.edu)에게 문의바람.
5. 학비 및 기타 지원
- 등록금 전액 지원 (1440 만원/년)
- 등록금 제외 기본 학생 인건비 (120만원/월~)
- 연구 성과에 따른 월급 상향 조정
- 국내외 학술대회 참가 장려 및 지원
- 미국, 유럽 등지 국외 유수의 연구그룹 파견 예정
김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
-
5
17
11754
-
9
29
827
김GPT
반도체, 배터리, AI 이런 연구실은0
8
3072
김GPT
의대에서 인공지능 대학원 진학14
11
4241
-
1
9
1614
김GPT
지방대 전기가 gist AI0
8
5259
-
7
18
1461
-
10
4
778
김GPT
한양대 애너지공학과2
4
4529
명예의전당
대학원생 예절에 대해 쓴 글 보고...151
10
25194
-
281
33
77369
명예의전당
나는 포항살이 대만족116
74
47782
학생 모집 게시판에서 핫한 인기글은?
학생 모집 게시판에서 최근 댓글이 많이 달린 글
🔥 시선집중 핫한 인기글
최근 댓글이 많이 달린 글
댓글쓰기