성균관대학교 에너지과학과 양자, 에너지, AI 분야 대학원생 및 학부인턴 모집

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 (2025년 3월 업데이트)
1.1 범용 제1원리 베이지안 머신러닝 포텐셜 아키텍처 개발 및 에너지 물질 이론 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 [(Adv. Energy Mater. 14, 2402062, Journal Front Cover (2024); J. Chem. Theory Comput. 20, 5306–5316 (2024))], 2차원 물질 [(Nature 609, 942–947 (2022))], 태양전지 [(Adv. Energy Mater. 12, 2202279 (2022))], Light Emitting Diode [(Adv. Mater. 33, 2005400 (2021))] 등 다양한 에너지 재료의 물성을 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 베이지안 범용 머신러닝 포텐셜(Bayesian Universal Machine Learning Potential) 모델 아키텍처를 개발하여 더 빠르고 정확한 양자역학 계산을 구현하고 있습니다 [(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))].

1.2 양자 몬테 카를로 양자컴퓨팅 알고리즘
최근 각광받고 있는 양자컴퓨터를 활용하여 제1원리 계산에서 발생하는 고차원 문제(차원의 저주)를 해결하고자 합니다. 기존의 고전적 알고리즘 대신 양자컴퓨팅 기반 재료 계산 알고리즘을 개발함으로써, 더 빠르고 정확한 제1원리 계산 방법론을 제시하고 있습니다. 특히, 본 연구실에서는 양자컴퓨터를 이용해 머신러닝 알고리즘을 새롭게 개발하고 있으며, 양자-고전 하이브리드 QMC 방법론을 통해 양자 유용성을 탐색하고 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 BCxNy 타입의 새로운 이차원 물질을 설계합니다. 또한 이차원 물질의 topology, 자성, 광자(Photon) 간의 복잡한 상호작용을 ab initio 수준에서 연구하고 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 (2025년 3월 업데이트)
연구실에 합류하시면 아래 세 가지 주제 중 하나를 주요 테마로 연구하게 됩니다. 하지만, 이외에 다른 연구 주제도 설정 가능합니다.

2.1 주기율표 전체를 아우르는 베이지안 범용 머신러닝 포텐셜 모델 개발 및 에너지 물질 (배터리, 전기촉매 등) 응용
• 모든 원소와 재료 구조를 포괄하는 고성능 범용 머신러닝 포텐셜 아키텍처 개발
• 베이지안 기법을 활용한 불확도(uncertainty) 계산 및 approximate symmetry 구현
• 멀티스케일 에너지재료 시뮬레이션 수행

2.2 Light-Matter Interaction Quantum Monte Carlo 방법론 개발
• 전자와 광자의 상호작용을 비섭동적(non-perturbative) 방식으로 정확하게 계산하는 방법론 개발 - Polariton chemistry, Relativistic quantum electrodynamics, Real-time light-matter interaction 등
• Auxiliary field 기반 QMC 알고리즘을 통한 대규모 시스템 계산 [(J. Chem. Theory Comput. 18, 12, 7024–7042 (2022))]
• 양자 컴퓨터를 활용한 양자-고전 하이브리드 알고리즘으로 효율적인 Auxiliary Field QMC 계산 수행 [(J. Chem. Theory Comput. 19, 14, 4484–4493 (2023))]

2.3 Higher-order topology in 2D magnetic materials
• 최근 주목받는 2차원 소재에서 Higher-order topology와 magnetism(특히 anti-ferromagnetism 등) 간의 복잡한 상호작용을 이론적으로 규명
• 2차원 자성 물질의 고차위 위상(higher-order topology) 현상을 ab initio 수준에서 연구

3. 모집 대상 (2025년 3월 업데이트)
• 2025년 2학기 또는 2026년 1학기 입학 예정: 석사, 박사, 석박통합 과정
• 대학원 진학 전 학부인턴 체험 적극 환영
• 전공: 화학, 물리, 화공, 재료, 신소재, 에너지, 컴퓨터공학 등. 그 외에도 AI, 머신러닝 및 양자역학 등에 관심 있는 분 모두 환영.
• 2025년 9월(가을학기) 입학 희망자 및 입학시기에 상관없이 연구실 인턴도 적극 환영

4. 모집 일정 (2025년 3월 업데이트)
• 지원 기간: 2025년 3월 25일 ~ 4월 7일
• 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 김승원 학생(swkim1011@skku.edu)에게 연락하시기 바랍니다.

5. 학비 및 기타 지원
• 등록금 전액 지원 (약 1,440만 원/년)
• 등록금을 제외한 기본 학생 인건비 120만 원/월 이상 지원
• 연구 성과에 따라 월급 상향 조정
• 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/

많은 관심과 지원을 부탁드립니다!