연세대학교 화학과 자동화 소재 화학 디스커버리 연구실에서는 로봇 및 AI의 연계 활용을 통한 차세대 광전자소재 디스커버리 연구를 수행하고 있습니다.
다양한 페로브스카이트 및 양자점 소재의 고처리량 자동화 합성 및 머신러닝 기반의 빅데이터 분석을 통해, 기능성 신소재의 합성에 관련된 다양한 물리·화학적 요소들의 작용 원리 이해를 위한 종합적·심층적인 탐구를 수행합니다. 이를 통해 사용자가 원하는 기능성을 갖춘 차세대 소재를 '맞춤(Bespoke) 구현'하는 기술의 개발과 함께, 소재 합성 과정에서 일어나는 다차원적 화학 현상을 동역학적인 관점에서 새롭게 이해하고자 합니다.
또한, 초분광 이미징 기법 기반의 공간분해 소재 분석 및 머신러닝 연계분석을 통해, 합성한 소재가 가지고 있는 다양한 구조-물성 상관관계 규명 및 제어 원리를 탐구합니다. 나아가, 우리가 발견한 신규 소재를 활용한 태양전지 및 발광다이오드 등 다양한 광전자소자 구현 및 이들의 특성과 관련된 새로운 물리·화학적 메카니즘을 규명하는 연구를 수행하고 있습니다.

국내 뿐 아니라 다양한 해외 대학 및 연구소와 공동/방문연구할 수 있는 기회를 가질 수 있습니다.
최근 다양한 분야에서 각광 받고있는 머신러닝 연계 자동화 소재 합성 및 화학 반응 연구에 관심있는 학생들의 많은 연락 바랍니다.

연락처: 양종희 교수 (jhyang@yonsei.ac.kr)
홈페이지: https://sites.google.com/view/materialsforge

관심있는 학생들은 본 연구실 및 대학원에 진학한 동기에 대한 설명과 함께 연락바랍니다
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jhyang@yonsei.ac.kr

- 화학, 화학공학, 물리학, 신소재공학, 재료공학, 에너지공학 등 전공
- 파이썬, Pytorch 등 사용 및 활용 연구 경험 우대