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- 한국인이 노벨상 타는 일은 영원히 없음
한국인들은 빠르게 남이 만들어 준 문제나 푸는데 특화되어 있고 그 능력으로 서열매기기 좋아하지,
좋은 연구를 하는데 필요한 기질이랑은 상극인 민족
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- 순리대로 하세요.
조급한 마음에 하다보면 탈이 납니다.
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- 님은 그래서 학벌 어디고 직장은 어디신지요?
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- 학벌 관련 주제는 정답이 없다고 봅니다.
김박사넷에선 학벌 왜 자꾸 거론하냐 의미없다는 식의 이야기가 나오는데,
그럼 도데체 서카포 나온 분들은 왜 뼈저리게 공부해서 간거임?
전 부산대 출신인데, 전 그 분들이랑 다르다고 봅니다.
제가 학벌이 낮으니까 연구적인 역량의 그릇은 그 분들이 크다고 봅니다.
학벌은 높을수록 좋습니다.
차이가 없다는 건 말도 안되는 겁니다.
차이가 없다고 괜찮다고 하는 분들?
그럼 자녀분들 대학 대충 보내시면 될 듯 싶네요.
근데 이건 또 싫죠? 흔히 말하는 지잡대가면 재수시키든 뭐든 하실 분들이...ㅎ
다만, 연구라는 심오한 행위는 정확히 어떻다고 단정지을 수는 없지만...
그릇이 넓은거랑 그릇의 모양은 다르다고 봅니다.
연구는 창작의 영역이기에 아무리 많이 알아도 그걸 구현화하는 건 별개의 이야기라고 봅니다.
이게 학벌 낮은 분들이 극복할 수 있는 부분이라고 봄.
수능하나로 평생 울여먹을건 아니지만,
모든 상황에서 비슷한 실적을 경쟁자와 내었을 때 학벌이 떨어지면 지는게 순리입니다.
학벌이 떨어지는 만큼 실적을 내야 승리를 쟁취할 수 있다고 생각합니다.
인정할건 좀 인정합시다.
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- 유학가세요. 특히 사카포 이하 학부는. 괜히 돌아가지 말고. 그리고 가능한 한국에 돌아오지 말고.
25년전에 박사받은 나는 ㅆㅂ 군대 땜에 국내에서 인생 망쳐서 서울 구저그런데서 교수하면서 인생ㅜ낭비함. 이제라도 사업이라고 해보려고 힘쓰고 있으나 몸이 예전같지 않네
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[성균관대학교] 에너지과학과 머신러닝 & 양자컴퓨터 분야 대학원생 모집
2023.08.08
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1.연구실 소개
1.1. 머신러닝(Machine Learning) 포텐셜/샘플링 기법 개발
본 연구실(성균관대학교 에너지과학과 명창우 교수 연구실)은 제1원리 (혹은 ab initio) 기반 양자화학/밀도범함수 (DFT) 시뮬레이션을 활용하여 에너지 재료(이차전지, 촉매, 태양전지, 반도체물질 등) 물성에 대한 이론적 통찰을 연구합니다. 제1원리 계산은 슈뢰딩거 방정식에 기반한 parameter-free 재료 계산을 목표로 하는 연구 분야이며 이를 통하여 실험이 없이도 물질의 물리적/화학적 성질을 이해하는 것을 목표로 하고 있습니다.
기존의 양자역학 시뮬레이션은 큰 시스템에 적용하기엔 매우 느리기 때문에 본 연구실은 이를 극복하고자 양자역학 계산을 빠르고 정확하게 수행하는 인공지능 모델 (베이지안 머신러닝 포텐셜, 머신러닝 베이지안 기반 샘플링) 방법론을 개발하는데 주력하고 있습니다 (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. 양자컴퓨터 알고리즘
최근 각광받고 있는 양자컴퓨팅은 제1원리 계산의 차원의 저주(curse of dimensionality)를 극복할 수 있는 매우 중요한 컴퓨팅 방법으로 각광받고 있습니다. 기존의 고전 컴퓨터 알고리즘이 아닌 양자컴퓨터 기반의 재료계산 알고리즘 개발을 통해 제1원리 계산을 빠르고 정확하게 수행하는 방법론을 개발하는 것을 목표로 합니다.
특별히 행렬곱상태 (Matrix product state) 방법론과 양자컴퓨팅 알고리즘을 결합하여 고전-양자 하이브리드 알고리즘의 양자이득을 탐구합니다 (AIP Advances 6, 095024 (2016)).
더 자세한 사항은 아래 링크를 참고하시길 바랍니다.
- 성균관대학교 에너지과학과 홍보영상 (https://youtu.be/4aUkezgVnQ0)
- 연구실 홈페이지 (https://www.myung.skku.edu/)
2. 합류 시 연구주제
- 머신러닝 포텐셜 개발 (i.e. 이차전지 범용 머신러닝 포텐셜 개발, 단백질 전용 범용 ab initio 포텐셜 개발). 머신러닝 기반 Generative Model 개발 (i.e. 복잡한 표면구조 및 반응경로 탐색)
- 차세대 행렬곱상태 고전-양자 하이브리드 양자컴퓨팅 알고리즘 개발을 통한 제1원리 계산의 양자이득 탐색.
3.모집대상
- 석박통합 2명 (제1원리 계산 기반 머신러닝 방법론 개발)
- 석박통합 2명 (양자컴퓨터 알고리즘의 양자이득 탐색)
- 2024년 3월 입학 예정
4.모집일정
- 2023년 9 ~ 10월경 모집공고 온라인 원서 접수(https://gradschool.skku.edu/grad/mojip/regul.htm)
- 관심있는 학생들은 명창우 교수(cwmyung@skku.edu)에게 간단하게 대학원 진학동기와 관심연구 분야에 대하여 알려주세요.
- 혹은 연구실 이호진 학생(manuphojin@skku.edu)에게 문의바랍니다.
5.학비 및 기타 지원
- 등록금 전액 지원 (720만원/학기)
- 등록금 제외 학생인건비 (120만원~)
- 연구 성과에 따른 월급상향 조정
- 국내외 학술대회 참가 장려 및 지원
- 미국, 유럽 등지 국외 유수의 연구그룹 파견 예정
1.1. 머신러닝(Machine Learning) 포텐셜/샘플링 기법 개발
본 연구실(성균관대학교 에너지과학과 명창우 교수 연구실)은 제1원리 (혹은 ab initio) 기반 양자화학/밀도범함수 (DFT) 시뮬레이션을 활용하여 에너지 재료(이차전지, 촉매, 태양전지, 반도체물질 등) 물성에 대한 이론적 통찰을 연구합니다. 제1원리 계산은 슈뢰딩거 방정식에 기반한 parameter-free 재료 계산을 목표로 하는 연구 분야이며 이를 통하여 실험이 없이도 물질의 물리적/화학적 성질을 이해하는 것을 목표로 하고 있습니다.
기존의 양자역학 시뮬레이션은 큰 시스템에 적용하기엔 매우 느리기 때문에 본 연구실은 이를 극복하고자 양자역학 계산을 빠르고 정확하게 수행하는 인공지능 모델 (베이지안 머신러닝 포텐셜, 머신러닝 베이지안 기반 샘플링) 방법론을 개발하는데 주력하고 있습니다 (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. 양자컴퓨터 알고리즘
최근 각광받고 있는 양자컴퓨팅은 제1원리 계산의 차원의 저주(curse of dimensionality)를 극복할 수 있는 매우 중요한 컴퓨팅 방법으로 각광받고 있습니다. 기존의 고전 컴퓨터 알고리즘이 아닌 양자컴퓨터 기반의 재료계산 알고리즘 개발을 통해 제1원리 계산을 빠르고 정확하게 수행하는 방법론을 개발하는 것을 목표로 합니다.
특별히 행렬곱상태 (Matrix product state) 방법론과 양자컴퓨팅 알고리즘을 결합하여 고전-양자 하이브리드 알고리즘의 양자이득을 탐구합니다 (AIP Advances 6, 095024 (2016)).
더 자세한 사항은 아래 링크를 참고하시길 바랍니다.
- 성균관대학교 에너지과학과 홍보영상 (https://youtu.be/4aUkezgVnQ0)
- 연구실 홈페이지 (https://www.myung.skku.edu/)
2. 합류 시 연구주제
- 머신러닝 포텐셜 개발 (i.e. 이차전지 범용 머신러닝 포텐셜 개발, 단백질 전용 범용 ab initio 포텐셜 개발). 머신러닝 기반 Generative Model 개발 (i.e. 복잡한 표면구조 및 반응경로 탐색)
- 차세대 행렬곱상태 고전-양자 하이브리드 양자컴퓨팅 알고리즘 개발을 통한 제1원리 계산의 양자이득 탐색.
3.모집대상
- 석박통합 2명 (제1원리 계산 기반 머신러닝 방법론 개발)
- 석박통합 2명 (양자컴퓨터 알고리즘의 양자이득 탐색)
- 2024년 3월 입학 예정
4.모집일정
- 2023년 9 ~ 10월경 모집공고 온라인 원서 접수(https://gradschool.skku.edu/grad/mojip/regul.htm)
- 관심있는 학생들은 명창우 교수(cwmyung@skku.edu)에게 간단하게 대학원 진학동기와 관심연구 분야에 대하여 알려주세요.
- 혹은 연구실 이호진 학생(manuphojin@skku.edu)에게 문의바랍니다.
5.학비 및 기타 지원
- 등록금 전액 지원 (720만원/학기)
- 등록금 제외 학생인건비 (120만원~)
- 연구 성과에 따른 월급상향 조정
- 국내외 학술대회 참가 장려 및 지원
- 미국, 유럽 등지 국외 유수의 연구그룹 파견 예정
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