김우연Woo Youn Kim
Intelligent Chemistry Lab
인공지능을 계산화학에 접목하여 신약 후보 분자 설계, 화학 반응 및 합성 경로 예측, OLED 등 신소재 탐색을 위한 딥러닝 모델을 연구합니다.
- 논문
- 36
- 구성원
- 10
- 졸업생
- 15
MICC Lab
머신러닝 알고리즘과 고급 시뮬레이션 기법을 개발해 신소재·분자 발견을 가속하는 AI 기반 계산화학을 연구하며, 에너지·촉매·탄소포집·합성 계획·자율실험실에 응용합니다.
논문 주제가 비슷한 연구실
서울대학교 정유성 교수 연구실은 AI for Science 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 43편(T1 5편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 24명, 석사과정 6명이 소속되어 있습니다.
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
10.8 · 12%
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
논문 43편
AI for Accelerated Materials Discovery: From Generative Design to Autonomous Realization
J. Choi, S. Kim, J. Park, J. Choi, S. An, Y. Jung
Artificial Intelligence for Advanced Functional Materials: Progress and Emerging Frontiers
C. Malica, K. S. Novoselov, S. Kim, Y. Jung, S. Botti, M. A. L. Marques, T. Zarrouk, M. A. Caro, S. Chong, M. Ceriotti, M. Fernandez-Serra, S. Navarro-Rodriguez, A. A. Naik, J. George, O. H. Omar, V. Trinquet, G.-M. Rignanese, A. Ustyuzh...
Assessing the extrapolation capability of template-free retrosynthesis models
J. Choe, S.Chen, Y. Jung
Enhancing Generalization in Synthesizability Prediction of Structurally Dissimilar Materials
S. Kim, S. Kwon, J. Choi, Y. Jung
Enhancing high-dimensional neural network potential accuracy in OLED systems via element relabeling
Y. Yun, D. Park, J. Choi, D. Choi, Y. Jung
S. An, S. Kim, J. Ko, J. Noh, Z. Allahyari, A. Oganov, A. Aspuru-Guzik, C. Pickard, Y. Jung
Generative modelling of inorganic materials with explicit electronic structure
J. Park, J.Choi, Y. Jung
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.
Intelligent Chemistry Lab
인공지능을 계산화학에 접목하여 신약 후보 분자 설계, 화학 반응 및 합성 경로 예측, OLED 등 신소재 탐색을 위한 딥러닝 모델을 연구합니다.
AGI Lab
딥러닝 이론, 생성모델, 강화학습, AGI 연구
강화학습, 분산학습
MLCS Lab
머신러닝과 시스템·제어 이론을 결합하여 대칭성 인지(등변) 학습, 심층 강화학습, 베이지안 방법을 연구하고 로보틱스, 자율주행, 인간-로봇 상호작용, 의료 AI에 응용합니다.