계산재료물리 • 과학 소프트웨어 • 기업 AI 지원

김현중

Ph.D. 응집물리이론

Senior Research Engineer · 계산재료물리 연구자

계산재료물리, AI 기반 OLED 소재 R&D, 과학 소프트웨어, 기업 AI 지원

현재는 AI 과제 검토, AI·양자컴퓨팅 관련 기술 조사와 적용 가능성 검토, 사내 GitLab 플랫폼 운영 및 MLOps 지원, AI·AX 교육을 수행하고 있습니다.

현재 업무

AI 과제 검토, 양자기술 WG 간사 활동, 사내 GitLab 운영, 사내 AI 교육 강의

현재는 AI 과제 검토, 기술동향 조사, 사내 GitLab 플랫폼 관리·운영, GitLab 기반 MLOps 지원을 맡고 있으며, 사내 AI 교육·강의 및 AX 활동 지원을 수행하고 있습니다. 이와 함께 그룹 차원의 양자기술 Working Group에서 LG Display 측 간사로 참여하고 있습니다.

거버넌스 / 양자 WG

AI 과제 검토와 양자기술 WG 간사 활동

AI 과제의 범위, 예상 산출물, 검토 기록, 리스크, 후속 항목을 정리합니다. LG Display 측 간사로서는 양자컴퓨팅 기술을 리뷰하고, 적용 문제를 정의하며, 관련 주제의 과제화를 추진합니다.

GitLab 운영

사내 GitLab 플랫폼 운영과 MLOps 지원

사내 GitLab 플랫폼 관리·운영, 저장소 구성, 협업 방식, 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 활용 교육을 해오고 있습니다.

AI Enablement Assets

AI 교육, 참여, 리뷰활동 산출물

공개 가능한 범위에서 과학 소프트웨어, 교육 사이트, GenAI 작업 도구, serverless hosting 사례, AI 기술 리뷰 노트를 모았습니다.

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 제공해 왔습니다.

행사 시스템

사내 해커톤 관객 참여 플랫폼

실시간 투표, 메시지 보드, 퀴즈, 러키드로를 위한 Cloudflare Workers / Durable Objects로 배포·운영한 React/Vite 기반 행사 운영 플랫폼

워크플로 프로토타입

AI 보조 영상 제작 워크플로

Remotion scene, Runway API wrapper, 생성 로그, 검수 단계, 예산 기록, 도구 간 handoff를 정리한 로컬 프로토타입입니다.

AI 신기술 리뷰

AI Tech Review Letters

AI 기술 원문, 프런티어 모델, 에이전트 시스템, 재료 AI 등의 주제를 AI 보조 글쓰기 방식으로 검토하고, 읽기 쉬운 기술 리뷰로 작성해 공유하고 있습니다.

주요 이력

학업·연구·산업 R&D 이력

학위 과정, 박사후 연구, 산업 소재 R&D, 현재 기업 AI 지원 업무로 이어지는 주요 이력입니다.

2025–Present

AI Governance Team, LG Display

AI 과제 검토, 기술 조사, 사내 AI 교육, GitLab-MLOps 운영 지원을 수행하고 있으며, 그룹 차원의 양자기술 Working Group에서는 LG Display 측 간사로서 기술 리뷰, 적용 문제 정의, 과제화 추진 활동을 수행하고 있습니다.

2022–2024

재료/소자 개발 AI Task, LG Display

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

2020–2022

PGI/IAS, 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

계산과학부 & QUC, 고등과학원(KIAS)

계산과학부 및 Quantum Universe Center에서 박사후연구원·연구원으로 저차원 및 위상 물질을 위한 이론 모델과 계산 도구를 개발했습니다.

함께 일한 연구자: 손영우 교수

2009–2015

물리학과, 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

제일원리 전자구조 이론을 기반으로 다양한 저차원계와 위상물질의 전자구조, 상전이, 스핀-궤도 결합, 양자자성, chiral charge-density-wave 특성을 연구해 왔습니다. 박사후 연구 과정에서는 광역 최적화 프로그램을 개발하여 transferable tight-binding 모델 구축과 위상물질의 전자구조 및 상전이 특성 연구로 확장했습니다. 이 경험을 바탕으로 산업 R&D에서는 OLED 관련 분자·재료의 양자화학/DFT 해석, 시뮬레이션 기반 스크리닝, AI/ML 기반 소재 역설계 전략을 다루고 있습니다. 앞으로는 재료 물성 계산과 분자 설계를 위한 hybrid quantum-classical 문제정의와 최적화 가능성 검토를 이어가고자 합니다.

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 도구.
  • VASPBAUM VASP 기반 전자구조 분석을 위한 band-unfolding 파이프라인.

Research topics

주요 연구 주제

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.
  • 전자구조 계산 결과를 재사용 가능한 분석 도구로 구현.

Future Work

양자컴퓨팅 기반 재료물성 계산과 재료역설계

양자컴퓨팅 기술을 재료 물성 계산, 후보 탐색, 역설계 문제정의에 연결할 가능성을 검토하고 있습니다. 현재 초점은 적용 문제 정의와 feasibility review이며, 완료된 구현이나 PoC를 의미하지 않습니다.

연락

연락처와 외부 프로필

전체 학술 이력과 프로젝트 기록은 CV 및 외부 프로필에서 확인할 수 있습니다. AI 과제 검토와 도입 지원, GitLab 기반 업무 방식, 재료 모델링, 양자컴퓨팅 활용 가능성 검토와 관련한 경험을 설명할 수 있습니다.