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- 교수님께는 뭐든지 다 보여줄수있어야함
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- 선택지 중 1~3은 솔직함과는 거리가 먼 오지랖이고 동료간의 신뢰를 저버리는 행동입니다. 솔직한 것이 좋은 것 아니냐면서 1~3의 행동을 스스럼없이 한다면 사회적 지능이 상당히 낮은 경우라고 볼 수 있겠습니다.
이와 별개로, 교수님을 대할 때 쓰잘데기 없는 얘기까지 구구절절 할 필요는 없지만 학생이 솔직하지 않다면 교수 입장에서는 연구적으로도 신뢰하기 어렵습니다. 신뢰하지 못하는 학생에게 굳이 시간을 들이고 싶지 않으므로 지도하는 것도 시간 아깝게 되고, 학생 입장에서는 제대로 지도도 못 받는다면서 불만을 가지게 되고 이로써 악순환에 빠지게 될 수 있을 것입니다.
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- 와 연구실 동료면 개극혐... 상종 안할듯
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- Novel ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ novel ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 오타도 참 ㅋㅋㅋㅋ
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- 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.
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[KENTECH] AI기반 소재 개발 연구실에서 대학원생, 연구원을 모집합니다.
2024.09.07
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500
한국에너지공과대학교 구근호 교수 연구실에서 AI기반 소재 개발 연구를 수행하고 있습니다. 기계학습을 통해서 빠르게 혁신적인 소재를 탐색하고 분석하는 연구를 합니다. 기계학습을 통해 원자단위 시뮬레이션을 실현시키는 연구와 전자현미경 분석을 다음단계로 올리는 연구도 하고 있습니다. 연구에만 집중할 수 있는 환경을 제공하고 있습니다. 인턴, 박사, 석박 통합, 포닥과정 지원 받고 있습니다.
OpenAI, Meta, Deepmind 등 세계적인 기업이 AI 개발을 선두하여 본격적으로 AI의 상용화가 시작되었습니다. 국내 연구소와 기업들도 발맞춰 성장하고 있으며 많은 전문 인력을 필요로 하고 있습니다.
연락처 구근호 교수 ggu@kentech.ac.kr
홈페이지 https://geunho.kentech.ac.kr
연구실 소개영상 https://www.youtube.com/watch?v=RBKqno4lKeo
연구원 처우
- 등록금 전액 지원
- 인턴 130만원/월
- 석사과정 130만원/월 + 30만원/월 주거비
- 박사과정 195만원/월 + 30만원/월 주거비
- 석박통합은 3학기부터 박사과정 대우
- 포닥과정 >300만원/월
- 200만원 상당 개인 노트북 (개인 소유), 연구용 500만원 데스크탑
- UCBerkeley, MIT, Unviersity of Delaware, Fraunhofer 공동 연구/ 방문 연구 기회
- 한국과학기술연구원, 한국에너지기술연구원, 한국세라믹기술연구원, 한국화학연구소 공동연구 기회
- 전문연구요원 지원 - 이공계 비수도권 전형 (과기원 제외, 지방대+포스텍이랑 경쟁), 통과 탭스 평균 365
연구 분야
- 계산화학과 AI를 통한 소재 개발
- 멀티스케일 시뮬레이션 (DFT, 분자동역학, 몬테칼로, 키네틱 시뮬레이션)
- 열촉매, 전기촉매, 광촉매, 연료전지/수전해 부품, 양자컴퓨터 부품.
- 뽑는 분야: 멀티스케일 방법론 (프라운호퍼 공동연구, https://www.veritas-a.com/news/articleView.html?idxno=508309), CO2 열촉매 (KIST 공동연구), CO2 전기 촉매, AI기반 TEM을 이용한 반도체 분석 (물리과 선호, 오상호 교수님 공동지도), 이차전지 전해질 (서울대 공동연구), 페로브스카이트 태양전지 (한국화학연구소 공동연구 - 세계 최고 효율)
과제
- 7개 수행중. 연 연구비 >5억원.
연구장비
- Intel Xeon Gold 6342 CPU x 60 대
- A6000 x 1대
- RTX 4080 이상 gpu 데스크탑 x 7 대
졸업 후 진로
- AI 기업, 기업 및 정부 출연 연구소, 해외 진출
- 정부 출연 연구소: 한국화학연구소, 한국과학기술연구원, 한국에너지기술연구원, 한국과학기술정보연구원
- 전문 기업: 삼성종합기술연구원, LG AI, LG 화학, Standigm, Deargen, Google Deepmind, Intel, Meta, Merck, Dow
- 해외 연구소 및 대학 진출: UC Berkeley, MIT, University of Delaware, Fraunhofer, CNRS
교수의 전 멘티 (부사수) 취업 현황
토론토 대학 포닥(1명), 한국화학연구소 연구원(2명), 삼성전자 연구원(2명), 삼성종합기술연구원(2명), META/facebook (2명), MIT 포닥 (1명), Merck (1명), DOW (1명)
지원 자격
TOEFL (PBT, ITP) 550, TOEFL (iBT): 79, TOEIC: 750, IELTS: 6.0, NEW TEPS: 326
이학 및 공학 계열 학위: 물리학, 신소재공학, 재료공학, 에너지공학, 화학, 화학공학
지원 준비/우대 사항
파이썬, Pytorch, Tensorflow, 계산 화학 경험. 연구 경험.
수학, 양자역학, 통계역학, 고체물리화학 우수.
OpenAI, Meta, Deepmind 등 세계적인 기업이 AI 개발을 선두하여 본격적으로 AI의 상용화가 시작되었습니다. 국내 연구소와 기업들도 발맞춰 성장하고 있으며 많은 전문 인력을 필요로 하고 있습니다.
연락처 구근호 교수 ggu@kentech.ac.kr
홈페이지 https://geunho.kentech.ac.kr
연구실 소개영상 https://www.youtube.com/watch?v=RBKqno4lKeo
연구원 처우
- 등록금 전액 지원
- 인턴 130만원/월
- 석사과정 130만원/월 + 30만원/월 주거비
- 박사과정 195만원/월 + 30만원/월 주거비
- 석박통합은 3학기부터 박사과정 대우
- 포닥과정 >300만원/월
- 200만원 상당 개인 노트북 (개인 소유), 연구용 500만원 데스크탑
- UCBerkeley, MIT, Unviersity of Delaware, Fraunhofer 공동 연구/ 방문 연구 기회
- 한국과학기술연구원, 한국에너지기술연구원, 한국세라믹기술연구원, 한국화학연구소 공동연구 기회
- 전문연구요원 지원 - 이공계 비수도권 전형 (과기원 제외, 지방대+포스텍이랑 경쟁), 통과 탭스 평균 365
연구 분야
- 계산화학과 AI를 통한 소재 개발
- 멀티스케일 시뮬레이션 (DFT, 분자동역학, 몬테칼로, 키네틱 시뮬레이션)
- 열촉매, 전기촉매, 광촉매, 연료전지/수전해 부품, 양자컴퓨터 부품.
- 뽑는 분야: 멀티스케일 방법론 (프라운호퍼 공동연구, https://www.veritas-a.com/news/articleView.html?idxno=508309), CO2 열촉매 (KIST 공동연구), CO2 전기 촉매, AI기반 TEM을 이용한 반도체 분석 (물리과 선호, 오상호 교수님 공동지도), 이차전지 전해질 (서울대 공동연구), 페로브스카이트 태양전지 (한국화학연구소 공동연구 - 세계 최고 효율)
과제
- 7개 수행중. 연 연구비 >5억원.
연구장비
- Intel Xeon Gold 6342 CPU x 60 대
- A6000 x 1대
- RTX 4080 이상 gpu 데스크탑 x 7 대
졸업 후 진로
- AI 기업, 기업 및 정부 출연 연구소, 해외 진출
- 정부 출연 연구소: 한국화학연구소, 한국과학기술연구원, 한국에너지기술연구원, 한국과학기술정보연구원
- 전문 기업: 삼성종합기술연구원, LG AI, LG 화학, Standigm, Deargen, Google Deepmind, Intel, Meta, Merck, Dow
- 해외 연구소 및 대학 진출: UC Berkeley, MIT, University of Delaware, Fraunhofer, CNRS
교수의 전 멘티 (부사수) 취업 현황
토론토 대학 포닥(1명), 한국화학연구소 연구원(2명), 삼성전자 연구원(2명), 삼성종합기술연구원(2명), META/facebook (2명), MIT 포닥 (1명), Merck (1명), DOW (1명)
지원 자격
TOEFL (PBT, ITP) 550, TOEFL (iBT): 79, TOEIC: 750, IELTS: 6.0, NEW TEPS: 326
이학 및 공학 계열 학위: 물리학, 신소재공학, 재료공학, 에너지공학, 화학, 화학공학
지원 준비/우대 사항
파이썬, Pytorch, Tensorflow, 계산 화학 경험. 연구 경험.
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