AI Governance • 계산과학 • 재료 탐색

김현중

Ph.D. 응집물리이론

AI Governance Workstream Lead · 계산재료과학 연구자

계산재료물리, AI 기반 OLED 소재 R&D, AI Governance

현재는 AI 과제 검토, AI/QC 등 신기술 조사/도입 검토, 사내 GitLab 플랫폼 운영, MLOps 지원, AI·AX 교육을 수행하고 있습니다.

현재 업무

AI 과제 검토, 신기술 도입 검토, 사내 GitLab 운영, 사내 AI 교육 강의

현재 업무는 AI 과제 검토, 양자컴퓨팅 활용 가능성을 포함한 신기술 도입 검토, 사내 GitLab 플랫폼 관리·운영, GitLab 기반 MLOps 지원, AI·AX 팀 대상 사내 AI 교육 강의를 포함합니다.

거버넌스

AI 과제 검토와 신기술 도입 검토

AI 과제의 범위, 예상 산출물, 검토 기록, 리스크, 후속 항목을 정리하고, 양자컴퓨팅 등 새 기술의 활용 가능성을 초기 단계에서 검토합니다.

GitLab 운영

사내 GitLab 플랫폼 운영과 MLOps 지원

사내 GitLab 플랫폼 관리·운영, 저장소 구성, 협업 흐름, 산출물 추적, GitLab 기반 MLOps 운영 지원을 맡고 있습니다.

교육

사내 AI 교육 강의와 도입 지원

AI/ML 기초, 업무 자동화, LLM 활용 개발, AX 실행, Git/GitLab 협업을 교육 자료와 세션으로 구성했습니다.

AI Enablement Assets

교육, 참여, 리뷰로 정리한 공개 산출물.

교육 사이트, 행사 참여 시스템, AI 기술 리뷰 노트로 공개 가능한 일부 산출물만 정리했습니다.

AI 교육

AI 교육 자료와 강의 사이트

AI 기초, 머신러닝, AI/ML 수학, LLM App 개발, AX 실행, Git/GitLab 협업을 웹 기반 교육 자료와 강의로 정리했습니다.

행사 시스템

해커톤 관객 참여 플랫폼

전사 해커톤에서 방청객 참여를 돕기 위해 실시간 투표, 응원, 퀴즈, 추첨, 관리자, 월 화면을 Cloudflare로 배포·운영했습니다.

AI 신기술 리뷰

AI Tech Review Letters

AI 기술 원문, 프런티어 모델, 에이전트 시스템, 재료 AI 등의 주제를 AI로 글쓰기 도움을 받아 읽기 쉬운 기술 리뷰로 정리하여 공유하고 있습니다.

경력 흐름

시기별 역할과 프로젝트

학위 과정, 박사후 연구, 산업 소재 R&D, 현재 AI Governance 업무를 시기별로 정리했습니다.

2025–Present

AI Governance Team, LG Display

AI 과제 검토, 기술 조사, 위원회 운영, 내부 교육 플랫폼, 행사 참여 시스템, 양자컴퓨팅 활용 가능성 및 외부 협력 경로 검토를 담당하고 있습니다.

2022–2024

OLED Materials Research, LG Display

양자화학과 DFT 기반 분석을 OLED 분자 설계 문제에 적용하며, 계산, 메커니즘 해석, 데이터 기반 스크리닝을 산업 R&D와 연결했습니다.

2020–2022

Forschungszentrum Jülich

Humboldt Research Fellowship 지원으로 PGI-1 및 IAS-1에서 방문과학자·박사후연구원으로 전자구조, 위상 물성, 재사용 가능한 모델링을 연구했습니다.

함께 일한 연구자: Prof. Stefan Blügel

2015–2020

고등과학원(KIAS)

계산과학부 및 Quantum Universe Center에서 박사후연구원·연구원으로 저차원 및 위상 물질을 위한 이론 기반 워크플로를 개발했습니다.

함께 일한 연구자: 손영우 교수

2009–2015

한양대학교

이론 응집물질물리 분야에서 석사와 박사 학위를 취득하며 전자구조, 저차원계, 표면과학 연구 기반을 쌓았습니다.

학위 지도교수: 조준형 교수

연구

주요 논문, 연구 도구, 연구 주제

#AI-for-materials, #phase-transition, #topological-materials, #chiral-CDW, #scientific-software를 제일원리 계산, 양자화학, tight-binding 워크플로와 함께 다뤄왔습니다.

대표 논문

오픈소스 연구 도구

  • TBFIT 전이 가능한 모델 개발을 위한 Slater-Koster tight-binding 파라미터 피팅 도구.
  • VASPBERRY VASP WAVECAR 데이터를 활용한 Berry curvature 및 Chern number 후처리 워크플로.
  • VASPBAUM VASP 기반 전자구조 분석을 위한 band-unfolding 파이프라인.

Research map

주제별로 묶어 본 연구 기록

전체 논문 목록과 인용 기록은 CV와 Google Scholar 프로필에서 확인할 수 있습니다.

#AI-for-materials
#phase-transition
#topological-materials
#chiral-CDW
#scientific-software
  • TBFIT, VASPBERRY, VASPBAUM으로 이어지는 tight-binding, topology, VASP 분석 도구.
  • 해석 가능한 전자구조 계산을 재사용 가능한 연구 워크플로로 정리.

Future Work

양자컴퓨팅 기반 재료물성 계산과 재료역설계

양자컴퓨팅 기술을 재료 물성 계산, 후보 탐색, 역설계 문제정의와 어떻게 연결할 수 있을지 정리 중인 연구 방향입니다. 현재는 양자컴퓨팅 활용 최적화 문제 및 고성능 양자화학 계산 문제 구조화, hybrid quantum-classical 워크플로 설계에 관심이 있습니다.

연락

연락처와 외부 프로필

전체 학술 이력과 프로젝트 기록은 CV 및 외부 프로필 링크에서 확인할 수 있습니다. AI 활용, AI 에이전트 구축과 활용, GitLab 기반 업무 흐름, 재료 모델링, 양자컴퓨팅 활용 가능성 검토와 관련한 강연 및 논의도 가능합니다.