[성균관대학교 에너지과학과] 에너지 파운데이션 AI 모델 및 전자구조 이론 분야 대학원생 및 학부인턴 모집 NEW

성균관대학교 에너지학과/에너지과학과 명창우 교수 연구실에서 학부 인턴 및 대학원생(석사·박사·석박통합)을 모집합니다. 연구실에 관심 있는 분들의 많은 지원 바랍니다!

1. 연구실 소개
1.1 에너지 파운데이션 AI 모델 개발 및 에너지 재료 연구
본 연구실은 제1원리 기반 양자화학(Coupled Cluster, Quantum Monte Carlo; QMC)과 밀도범함수 이론(Density Functional Theory; DFT)을 활용하여, 2차전지 [(Adv. Energy Mater. 12, 2201497 (2022))], 전기촉매 [arXiv:2605.29821 (2026); Adv. Energy Mater. 14, 2402062, Journal Front Cover (2024); J. Chem. Theory Comput. 20, 5306–5316 (2024)], 2차원 물질 [arXiv:2605.19184 (2026), Nature 609, 942–947 (2022)], 태양전지 [Adv. Energy Mater. 12, 2202279 (2022)], Light Emitting Diode [Adv. Mater. 33, 2005400 (2021)] 등 다양한 에너지 재료의 물성[Adv. Energy Mater. e71046 (2026)]을 연구하고 있습니다.

제1원리 계산은 슈뢰딩거 방정식에 기반하여 물질의 물리·화학적 성질을 파라미터 없이 예측하는 강력한 방법론입니다. 그러나 기존의 제1원리 양자역학 시뮬레이션은 큰 시스템을 다루는 데 있어서 시간이 매우 많이 걸린다는 한계를 지니고 있습니다 [(Phys. Rev. Lett. 128, 045301 (2022); Scientific Reports 5, 14358 (2015); J. Phys. Chem. Lett. 7, 4, 680–684 (2016))]. 이를 극복하기 위해, 본 연구실은 에너지 특화 파운데이션 모델을 개발하여 더 빠르고 정확한 양자역학 계산을 구현하고 있습니다 [npj Comput Mater (2026). https://doi.org/10.1038/s41524-026-02258-9; J. Chem. Theory Comput. 21, 4, 1521–1529 (2025); Phys. Chem. Chem. Phys. 26, 22073-22082 (2024); Adv. Energy Mater. 12, 2202279 (2022); Adv. Energy Mater. 12, 2201497 (2022); Phys. Rev. B 103, 214102 (2021)]. 그리고 최근에는 더 나아가 물질의 물성 뿐만 아니라 해당 에너지 재료의 경제성 평가 및 예측도 가능한 범용 에너지 특화 파운데이션 모델을 개발하고 있습니다 [arXiv:2605.29821 (2026)].

1.2 양자화학 및 전자구조 이론 연구
본 연구실은 슈뢰딩거 방정식을 높은 정확도로 푸는 새로운 전자구조 방법론을 개발하고 있습니다. 특히 Neural Quantum States (NQS), Auxiliary-Field Quantum Monte Carlo (AFQMC), Coupled Cluster 등 다체(many-body) 방법론을 자체 개발 코드(OmegaQMC)로 구현하며, 대규모 분자·응집 물질 시스템의 강상관 전자 문제를 연구하고 있습니다 [J. Chem. Theory and Comput. 20, 5306 (2024)].

최근에는 전자와 광자가 강하게 결합하는 광공진기(optical cavity) 환경에서의 양자전기역학(QED) 기반 제1원리 방법론을 선도적으로 개발하고 있습니다. QED-GW 및 QED-Bethe-Salpeter (QED-BSE) 방법론을 통해 폴라리톤(polariton) 준입자와 엑시톤-광자 결합 상태를 Green 함수 수준에서 기술하며, 이를 폴라리톤 화학(polariton chemistry), 실시간 광자–물질 상호작용, 상대론적 QED 등으로 확장하고 있습니다. Belief propagation 기반 텐서 네트워크 축약(tensor network contraction) 방법론 [arXiv:2603.08427 (2026)] 등 양자 다체 문제를 풀기 위한 새로운 알고리즘 연구를 진행하고 있습니다.

1.3 이차원 양자 물질의 이론 설계
본 연구실은 IBS (Institute for Basic Science)의 Center for 2D Quantum Heterostructures (2DQH) 연구단 (https://www.ibs.re.kr/2dqh/) 과제의 일환으로 새로운 이차원 양자 물질을 이론적으로 설계하고 있습니다. 특히 이차원 물질에서 나타나는 고차위 위상(higher-order topology), 자성, 빛(광자) 간의 복잡한 상호작용을 제1원리(ab initio) 수준에서 규명하는 연구를 수행하고 있습니다.

최근에는 2차원 반강자성체 Cr₂CH₂ 단일층이 회전 대칭성에 의해 보호되는 고차위 위상절연체(higher-order topological insulator; HOTI)임을 규명하고, 원형 편광 레이저를 이용한 Floquet engineering을 통해 홀수 패리티(odd-parity) 알터마그네틱(altermagnetic) HOTI 상을 구현할 수 있음을 세계 최초로 제안하였습니다 [arXiv:2605.19184 (2026)]. 또한, azulenoid-kekulene 타입의 새로운 2차원 유기 탄소 동소체(AKC-[3,3] 등)를 설계하고, 이러한 유기 격자에서 모서리 상태(corner state)를 갖는 2차 위상절연체(second-order topological insulator) 상이 발현됨을 보였습니다 [arXiv:2604.20399 (2026)].

이 외에도 BCₓNᵧ 타입의 신규 이차원 물질 설계, 반강자성·알터마그네틱 2차원 소재의 위상 물성 탐색, 그리고 광공진기(cavity) 및 주기적 광구동(periodic driving)을 통한 양자 물질 상태 제어 등 빛–물질 상호작용 기반의 이차원 양자 물질 연구를 폭넓게 진행하고 있습니다.

더 자세한 정보
• 성균관대학교 에너지학과 홍보영상: https://www.youtube.com/watch?v=4aUkezgVnQ0
• 연구실 홈페이지: https://www.myung.skku.edu/

2. 합류 시 가능한 세부 연구 주제
연구실에 합류하면 아래 네 가지 주제 중 하나를 주요 테마로 연구하게 됩니다. 하지만, 이외에 다른 연구 주제도 설정 가능합니다.

2.1 에너지 특화 파운데이션 AI 모델 개발 및 에너지 물질 (배터리, 전기촉매, 태양전지 등) 응용
• 주기율표 전체의 모든 원소와 재료 구조를 포괄하는 에너지 파운데이션 모델 아키텍처 개발 [npj Comput Mater (2026). https://doi.org/10.1038/s41524-026-02258-9]
• 베이지안 기법을 활용한 불확도(uncertainty) 정량화 및 approximate symmetry 구현
• 물성 예측을 넘어 에너지 재료의 경제성 평가까지 아우르는 범용 에너지 파운데이션 모델 개발 [arXiv:2605.29821 (2026)]
• 파운데이션 모델 기반 멀티스케일 에너지재료(2차전지, 전기촉매, 태양전지 등) 시뮬레이션 수행

2.2 Light-Matter Interaction 전자구조 방법론 개발 (QED-GW/BSE, QED-QMC)
• 전자와 광자의 상호작용을 비섭동적(non-perturbative) 방식으로 정확하게 계산하는 제1원리 QED 방법론 개발 (Polariton chemistry, Relativistic quantum electrodynamics, Real-time light-matter interaction 등)
• 광공진기(cavity) 내 폴라리톤 준입자와 엑시톤-광자 결합 상태를 기술하는 QED-GW 및 QED-Bethe-Salpeter (QED-BSE) 방법론 개발

2.3 신규 양자 다체 알고리즘 개발
• Neural Quantum States (NQS), Auxiliary-Field Quantum Monte Carlo (AFQMC), Coupled Cluster 등 다체 방법론을 자체 개발 코드(OmegaQMC)로 구현하여 대규모 분자·응집 물질 시스템의 강상관 전자 문제 연구 [J. Chem. Theory Comput. 20, 5306 (2024)]
• Belief propagation 기반 텐서 네트워크 축약(tensor network contraction) 방법론 개발 [arXiv:2603.08427 (2026)]
• 머신러닝 기반 파동함수 최적화 등 슈뢰딩거 방정식을 높은 정확도로 풀기 위한 새로운 알고리즘 연구

2.4 Higher-order topology in 2D magnetic materials
• 2차원 자성 소재에서 고차위 위상(higher-order topology)과 자성(반강자성, 알터마그네틱 등) 간의 복잡한 상호작용을 ab initio 수준에서 규명 [arXiv:2605.19184 (2026); arXiv:2604.20399 (2026)]
• 원형 편광 레이저 등 주기적 광구동(Floquet engineering)을 이용한 위상 양자 상태의 동적 제어
• 새로운 2차원 유기 탄소 동소체 및 BCₓNᵧ 타입 신물질의 이론 설계

3. 모집 대상
• 학부인턴, 석사, 박사, 석박통합 과정
• 전공: 화학, 물리, 화공, 재료, 신소재, 에너지, 소프트웨어학과, 컴퓨터공학 등 그 외에도 AI, 머신러닝 및 양자역학 등에 관심 있는 분 모두 환영.
• 입학시기에 상관없이 연구실 인턴도 적극 환영

4. 학비 및 기타 사항
• 정부지원 과제 5개 및 기업체 과제 2개 수행 중
• 현대자동차그룹, 삼성SDI 등 다양한 산업체와의 긴밀한 산학협력 연구 기회 제공
• 정부출연연구기관(KRICT, KIST, KISTI) 및 지자체 연구기관(서울연구원, 서울특별시)과의 공동연구를 통한 산·학·연 연계 기회 제공
• 등록금 전액 지원 (약 1,440만 원/년)
• 등록금을 제외한 기본 학생 인건비 120만 원/월 이상 지원
• 국내외 학술대회 참가 장려 및 지원
• 미국, 유럽 등 해외 유수 연구그룹 파견 예정

자세한 내용은 연구실 홈페이지에서 확인해 주세요: https://www.myung.skku.edu/

5. 모집 정보 및 연락
• 접수 링크: https://gradschool.skku.edu/grad/mojip/regul.htm

관심 있는 학생들은 명창우 교수(cwmyung@skku.edu)에게 언제든 자유로운 양식으로 문의해 주세요.
기타 문의사항은 연구실 최원웅 학생(wonoong5385@skku.edu)에게 연락하시기 바랍니다.

많은 관심과 지원을 부탁드립니다!