멀티스케일 모델링 및 머신러닝 포텐셜 기반 소재 연구 심포지엄
대한금속·재료학회 전산재료과학분과에서는 '멀티스케일 모델링 및 머신러닝 포텐셜 기반 소재 연구 심포지엄'을 아래와 같이 개최하오니 연구자 여러분의 많은 참여를 부탁드립니다. 이번 심포지엄은 '멀티스케일 및 머신러닝 포텐셜 기반 소재 연구의 현황과 미래'를 주제로 전산재료과학 분야 10분의 전문가 초청강연으로 진행됩니다.
■ 주최: 대한금속·재료학회 전산재료과학분과
■ 날짜: 2023년 6월 2일(금)
■ 장소: 대전 KAIST KI 빌딩 (E4) 1층 Fusion hall
■ 심포지엄 주제: 멀티스케일 모델링 및 머신러닝 포텐셜 기반 소재 연구의 현황과 미래
■ 프로그램
| 6월 2일 금요일 10:00-17:00 |
| Session 1 (분자 동역학 시뮬레이션을 통한 소재 연구, chair: KAIST 서동화 교수) |
| 10:00-10:05 |
Opening remark (KAIST 서동화 교수) |
| 10:05-10:35 |
Toward Predicting Properties of Battery Slurry (국민대 김용주 교수) |
| 10:35-11:05 |
Molecular Dynamics Simulations of Ion-Solvent Interplay in Electrolytes
(서울과기대 서범준 교수)
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| 11:05-11:35 |
Modeling amorphous solid-state ionic conductors using ab-initio and neural-network molecular dynamics (한국과학기술연구원 이병주 박사) |
| Session 2 (멀티스케일 모델링을 통한 소재 연구, chair: 국민대 김용주 교수) |
| 13:00-13:30 |
QMMM 기반 전기화학 계면 멀티스케일 모델링 (강원대 임형규 교수) |
| 13:30-14:00 |
Ab-initio simulation of nanosized quantum dot light emittor
(인천대 강영호 교수)
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| 14:00-14:30 |
포인트 디펙트를 포함하는 촉매 표면의 특성 예측을 위한 DFT 기반의 멀티스케일 모델링 기법 (화학연구원 신정호 박사) |
| Session 3 (머신러닝 포텐셜 기반 소재 연구, chair: 충남대학교 신혜영 교수) |
| 14:50-15:20 |
Introduction to machine learned potential (서울대 한승우 교수) |
| 15:20-15:50 |
Recent Trends in Materials and Water Modelling Research via Machine Learning Force Field (MLFF) (고등과학원 유지웅 박사) |
| 15:50-16:20 |
머신러닝 포텐셜 기반 에너지 소재 설계 (부산대 강준희 교수) |
| 16:20-16:50 |
HfO2 머신러닝 포텐셜 모델 개발 및 응용 (포스텍 이동화 교수) |
| 16:50-16:55 |
Closing remark (홍기하 전산재료과학 분과 위원장) |
| 16:55-17:00 |
단체 사진 촬영 |
■ 등록
| 등록방식 |
일반 등록비 |
학생 등록비 |
| 사전등록 |
100,000원 |
50,000원 |
|
(5월 26일까지)
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| 현장등록 |
150,000원 |
80,000원 |
| (6월 2일 당일) |
• 사전등록은 5월 26일까지 학회홈페이지에서 신청 (※취소 및 환불은 5월 31일 까지만 가능)
사전등록 페이지 바로가기(클릭)
• 식사 미포함
■ 문의
• 서동화 교수 (KAIST 신소재공학과): dseo@kaist.ac.kr
• 신혜영 교수 (충남대 에너지과학기술대학원): shinhy@cnu.ac.kr
■ 주최: 대한금속·재료학회 전산재료과학분과
• 위원장: 홍기하 교수
• 부위원장: 권용우 교수
• 총무간사: 김현유 교수, 장근옥 교수
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알림광장
심포지엄 프로그램북.pdf 
