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최근 업데이트 날짜: 2024년 11월 19일

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  • 연구실 소개

    콜로이드, 고분자, 젤, 바이오 물질등을 연성물질이라고 하는데 이들은 자기조립하여 나노/마이크로 크기의 구조를 만드는 성질이 있습니다. 특히 합성고분자의 경우, 현재 우리 주변에서 사용되는 다양한 용기/화학재료/구조재료 등에 사용되어 왔고, 최근에는 이의 나노구조에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있습니다.

    본 연구실에서는 2009년 이래 고분자 나노구조 계산을 하기 위해 필요한 다양한 이론적 도구들를 개발하고 있고, 이를 통해 실험결과를 예측하고 분석하여 가이드 해주는 연구들을 수행하고 있습니다. 고분자의 통계물리학적 성질을 평균장 이론으로 계산하는 자체일관 장이론(SCFT)를 이용한 연구를 오래 수행해 왔고, 최근에는 요동효과까지 포함하는 보다 정밀한 시뮬레이션 도구인 랑쥬뱅 장이론 시뮬레이션(L-FTS)의 개발과 응용에 주력하고 있습니다.

    수 년 전부터 기계학습(Machine Learning)을 과학 연구에 응용하려는 시도가 활발히 이루어지고 있는데, 본 랩에서는 딥러닝 기법을 이용한 연성물질의 해석을 시도해 보고 있고 이를 이용해 시뮬레이션을 가속하는 연구를 수행하는 중입니다. 전통적인 통계물리학은 물론 딥러닝, AI 등의 주제에 관심이 있는 학생들의 참여를 환영하고 있습니다.

    NEWS: 2022년 8월 딥러닝을 이용하여 L-FTS를 가속하는 연구가 Macromolecules에 게재되었습니다.

    NEWS: 2023년 1월 그래핀 위에 고분자 나노구조를 정렬하는 연구가 Advanced Materials에 표지논문으로 게재되었습니다.

    NEWS: 2023년 2월 나노사이즈의 구멍 속에서 와이파이 모양의 고분자 나노구조를 만드는 연구가 Macromolecules에 게재되었습니다.

    NEWS: 2024년 3월 고분자 장이론의 복소해를 찾는 연구가 Macromolecules에 게재되었습니다. 2024년 10월 복소해의 존재 증명하고 그 의미를 설명하는 연구가 Macromolecules에 게재되었습니다.
  • 연구분야 키워드

    • #기계학습
    • #나노구조&나노패터닝
    • #딥러닝
    • #복잡계
    • #블록공중합체
    • #생물물리
    • #연성물질
    • #통계물리
  • 졸업생 정보

    김명현: MS in Materials Science (2012.03~2014.08), 현재 국방기술품질원 연구원
    Yong-Biao Yang (Post-Doc): 현재 Liaoning Normal University 교수 (China)
    박소정: MS/Ph. D in Physics. 현재 K. Dorfman과 and F. Bates의 박사후 연구원 (University of Minnesota)
    용대성: MS/Ph.D in Physics. 현재 KIAS 현창봉 교수의 박사후 연구원
  • 연구실 지원 방법

    학부생 인턴쉽, 석/박사 학생, 포닥 등의 지원은 jukim@unist.ac.kr로 연락 주세요.
  • 자격 조건

    대학원생 지원 요건: 물리학 또는 관련 학과의 학사학위, 통계물리학/연성물질물리학/생체물리학/기계학습 등에 관심이 있으면 더 좋습니다.

    박사후연구원: 관련 학과의 Ph.D 및 관련 분야의 이론 연구 경력. (관련 분야를 좁게 보진 않습니다. 큰 범위에서 통계물리/연성물질물리/생체물리 등을 연구한 박사라면 충분합니다.)
  • 대우 조건

    박사과정 기준 월 200만원. 과기원은 학비부담이 없어서 대부분이 실수령액입니다. 포닥의 경우 5000만원 이상으로 책정하였습니다만 경력 등에 따라 더 줄 수도 있습니다. 연락 주시면 협의 가능합니다.

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김재업 교수

UNIST 물리학과

https://soft.unist.ac.kr/