Research Goal (연구 목표): 인공지능 및 수학적 모델링 기반 데이터 예측 기법을 통한 공정·소재·에너지 시스템 성능의 정량적 예측
We aim to develop data-driven prediction frameworks by integrating artificial intelligence with mathematical modeling to enhance process and system-level decision-making. Our research focuses on building data platforms for materials and process design, as well as developing machine-learning models for property prediction based on molecular representations. In particular, we target applications such as intelligent semiconductor device design and sustainable aviation fuel (SAF) property prediction, enabling standards compliance assessment and optimal pathway through AI-assisted analysis.
Industry Projects (산업/연구 과제)
▪ 지능형 연구 설계 기반의 3차원 고집적 산화물계 반도체 소자 구현 및 소재-공정 전주기 데이터 HUB 구축 (한국연구재단 나노·소재기술개발사업, ‘25.07.~’29.12.)
▪ 소규모 언어 모델 기반 지속가능 항공유 물성 예측 모델 개발 (한국연구재단 개인기초연구 ‘25.09. ~ ‘26.08.)