2024년 동계 소재 정보학 융합 교육 계획(안)

1. 개요

ㅇ 목    적 : 데이터 기반 차세대 소재 인력양성 및 체계 구축

ㅇ 일    시 : ’24.1.22.(월) ~ ’24.2.1.(목)

ㅇ 대    상 : 소재 및 ICT 관련 전공 석·박사과정

ㅇ 진행방법 : 비대면 화상강의

ㅇ 추진목표 : 소재 정보학 융합 교육 인재 20인 내외 양성(년간)

ㅇ 추진방향 :

- 소재 정보학 기반 인공지능 모델 개발에 필요한 기술 함양을 위해 이론과 실습을 병행하도록 교육프로그램 구성

- 수강생의 역량에 따라 원하는 강의를 선택할 수 있도록 초급 및 중급 교육프로그램을 개별적으로 운영

· (초급 프로그램) 소재 정보학과 인공지능에 대한 기초 소양을 함양할 수 있도록 컴퓨터 언어 기초 및 소재 정보 활용에 관한 내용으로 구성

· (중급 프로그램) 인공지능 모델을 소재별 특성에 맞춰 개발 및 응용할 수 있도록 다양한 인공지능 모델의 활용에 관한 내용으로 구성

ㅇ 추진일정 :

- 교육 수강 희망 신청자 모집(~’24.1.12.)

- 교육프로그램 Zoom 화상강의 진행(’24.1.22.~’24.2.1.)

- 수료증 발급 및 수강생 대상으로 설문조사 시행(~’24.2.29.)

2. 강사진 명단(안)

순번	성명	소속	직위	담당 강의명
1	주기형	고등과학원	교수	연구자를 위한 파이썬 초급 및 중급
2	김현우	광주과학기술원	교수	화학 데이터와 기계학습 기초, 분자데이터와 그래프 기반 딥러닝
3	장승훈	한국화학연구원	박사	기초수학&지도학습, 차원축소&비지도학습
4	박지상	성균관대학교	교수	결정구조 제일원리 I, II
5	신정호	한국화학연구원	박사	소재 데이터베이스 I, II
6	이예리	한국화학연구원	박사	머신러닝 활용 소재 연구 I, II
7	김지한	한국과학기술원	교수	다공성 물질과 머신러닝 I, II
8	이주형	광주과학기술원	교수	딥러닝과 소재설계 I, II

3. 교육프로그램 전체일정(안)

ㅇ 초급 교육프로그램

재료과학을 위한 파이썬 언어와 인공지능
	1월 22일(월)	1월 23일(화)	1월 24일(수)	1월 25일(목)
9:00 ~ 12:00	1.연구자를 위한 파이썬 (환경구축 및 기초)	3.연구자를 위한 파이썬 (중급 과정)	5. 소재데이터베이스Ⅱ	7.화학 데이터와 기계학습 기초
	주기형 교수 (고등과학원)	주기형 교수 (고등과학원)	신정호 박사 (한국화학연구원)	김현우 교수 (GIST)
14:00 ~ 17:00	2.결정구조 제일원리Ⅰ	4. 소재데이터베이스Ⅰ	6. 기초 수학 & 지도학습	8.차원축소 & 비지도학습
	박지상 교수 (성균관대학교)	신정호 박사 (한국화학연구원)	장승훈 박사 (한국화학연구원)	장승훈 박사 (한국화학연구원)

※ 강사진 개인 일정, 상황에 따라 교육 상세 내용 및 일정 변경 사항 발생 가능

ㅇ 중급 교육프로그램

소재정보학 응용
	1월 29일(월)	1월 30일(화)	1월 31일(수)	2월 1일(목)
9:00 ~ 12:00	1.딥러닝과 소재설계Ⅰ	3.분자데이터와 그래프 기반 딥러닝	5.다공성 물질과 머신 러닝Ⅰ	7.딥러닝과 소재설계Ⅱ
	이주형 교수 (GIST)	김현우 교수 (GIST)	김지한 교수 (KAIST)	이주형 교수 (GIST)
14:00 ~ 17:00	2.결정구조 제일원리Ⅱ	4.머신러닝 활용 소재 연구Ⅰ	6.다공성 물질과 머신 러닝Ⅱ	8.머신러닝 활용 소재 연구Ⅱ
	박지상 교수 (성균관대학교)	이예리 박사 (한국화학연구원)	김지한 교수 (KAIST)	이예리 박사 (한국화학연구원)

※ 강사진 개인 일정, 상황에 따라 교육 상세 내용 및 일정 변경 사항 발생 가능

4. 교육프로그램 세부 내용

ㅇ 초급 교육프로그램

※ 실습 시 개인 컴퓨터 지참

강의명	상세 내용
1.연구자를 위한 파이썬 (환경구축 및 기초)	(이론) 파이썬 개발환경 구축 및 코딩 기초 (실습) Colab Notebook 및 주피터 노트북 사용 코딩 실습
2. 결정구조 제일원리Ⅰ	(이론) 해외 유명 소재 데이터베이스 (NOMAD 등) 소개 (실습) API를 활용한 데이터처리 실습
3.연구자를 위한 파이썬 (중급과정)	(이론) 객체지향 프로그래밍, 모듈의 사용, 자동미분, 알고리즘 (실습) Regression 코딩, 자동미분, 그래픽스 실습
4.소재데이터베이스Ⅰ	(이론) 해외 유명 소재 데이터베이스(NOMAD 등) 소개 (실습) API를 활용한 데이터 처리 실습 (*구글 코랩 사전등록)
5.소재데이터베이스Ⅱ	(이론) 소재 데이터베이스 활용 및 자율화 기술 (배터리 분야 중심) (실습) DB를 활용한 데이터 통계ㆍ가시화 및 유전 알고리즘 실습
6.기초 수학 & 지도학습	(이론) 머신러닝 기초수학, 지도학습 개요 및 알고리즘 소개 (실습) 로지스틱 회귀 및 서포트 벡터 머신 실습
7.화학 데이터와 기계학습 기초	(이론) 기계학습 기초와 알고리즘 소개, 딥러닝 소개 (실습) 기계학습 방법 실습 (화학 분야 데이터 활용)
8.차원축소 & 비지도학습	(이론) 차원 축소 및 비지도 학습 방법 소개. 준지도 학습 소개 (실습) 주성분 분석, K-평균 클러스터링, DBSCAN 알고리즘 실습

ㅇ 중급 교육프로그램

※ 실습 시 개인 컴퓨터 지참

강의명	상세 내용
1.딥러닝과 소재 설계 I	(이론) 딥러닝 기초 이론 강의 및 소재 적용 사례 소개 (실습) 공개 프레임워크를 활용한 딥러닝 기초 실습
2.결정구조 제일원리Ⅱ	(이론) 결정구조 기초 및 제일원리 전자구조 II (계산 방법론) (실습) ASE와 GPAW를 활용한 제일원리 계산
3.분자 데이터와 그래프 기반 딥러닝	(이론) 딥러닝 복습, 분자 데이터와 분자 그래프를 이용한 기계학습 소개 (실습) 그래프 기반 딥러닝 코드 이해를 통한 분자 특성 예측
4.머신러닝 활용 소재 연구Ⅰ	(이론) 머신러닝을 활용한 다양한 소재 연구 소개 (에너지 소재) (실습) 소재데이터를 이용한 feature 만들기, 머신러닝 도입하기
5.다공성 물질과 머신 러닝Ⅰ	(이론) 다공성 물질의 종류 및 응용 분야, 다공성 물질 가스 흡착 계산, GCMC 시뮬레이션과 머신 러닝 방법론
6.다공성 물질과 머신 러닝Ⅱ	(이론) 다공성 물질 합성 예측, 머신 러닝 모델, 트랜스포머 (실습) 가스 흡착량 예측 머신 러닝 모델 개발
7.딥러닝과 소재 설계 II	(이론) 딥러닝 중급 이론 강의 및 소재 적용 사례 소개 (실습) 공개 프레임워크를 활용한 딥러닝 중급 실습
8.머신러닝 활용 소재 연구Ⅱ	(이론) 결정구조와 이미지 데이터를 활용한 머신러닝 소재 연구 (실습) CGCNN과 이미지 데이터 활용 머신러닝