News Letter / KIM+소식
2026년도 하계기술강좌 CMSS DFT 전산재료과학분과 여름학교 반도체 물성 및 공정 시뮬레이션 개최 (6.24-26)
전산재료과학분과 여름학교 Computational Materials Science School (CMSS): DFT 2026가 6월 24일(수)부터 26일(금)까지 한국과학기술원(카이스트) 창의학습관에서 개최되었다.
이번 여름학교는 전산재료과학분과 주관으로 진행되었으며, 인천대학교 강영호 교수, 부산대학교 강준희 교수, KAIST 김동훈 교수, 국립한밭대학교 신기현·홍기하 교수, 연세대학교 장우선 교수, 한국화학연구원 유수현 박사가 조직위원으로 참여하였다. 2022년 CMSS DFT를 시작으로 올해로 4회째를 맞은 본 여름학교는 밀도범함수이론(DFT)과 기계학습퍼텐셜을 활용한 소재 연구자들을 대상으로 반도체 물성 및 공정 시뮬레이션 방법에 대한 단기 집중 강좌를 제공하였다. 강사진으로는 홍익대학교 권용우 교수, 국립한밭대학교 홍기하 교수, KAIST 김동훈 교수, 동국대학교 이용혁 교수, 인천대학교 강영호 교수, 단국대학교 신용진 교수, 한국과학기술연구원(KIST) 이정훈 박사, 부산대학교 강준희 교수, 서울대학교 김지수 박사가 참여하였다. 교육은 일반 및 학생 연구자 약 80명을 선발하여 3일간 이론과 실습을 병행하는 형태로 진행되었다.
첫째 날에는 권용우 교수와 홍기하 교수가 반도체 소자 및 소재에 대한 개요와 시뮬레이션 연구의 필요성을 소개하였다. 이어 김동훈 교수는 DFT 기반 반도체 물성 시뮬레이션 방법을, 이용혁 교수는 반도체 표면 모델링 기법에 대해 이론 강의와 실습을 함께 진행하였다.
둘째 날에는 강영호 교수와 신용진 교수가 반도체 결함의 열역학적 이해와 모델링 기법에 대해 강의하고, 결함 모델링 실습을 수행하였다. 또한 이정훈 박사는 유전체 특성 계산 방법에 대한 이론 및 실습을 진행하였다. 강의 이후 저녁 시간에는 참가자들과 전산재료과학분과 회원 간 교류를 통해 연구 협력 기반을 다지는 네트워킹 프로그램이 마련되었다.
마지막 날에는 강준희 교수와 강영호 교수가 기계학습 퍼텐셜의 이론과 응용 연구를 소개하였다. 이어 김지수 박사는 서울대학교에서 개발된 SevenNet 기계학습 퍼텐셜의 개발 배경과 활용 방법을 강의하였으며, NVIDIA 서버를 활용한 실습을 통해 실제 모델 구축 및 활용 과정을 경험할 수 있도록 하였다. 이를 끝으로 3일간의 교육이 성공적으로 마무리되었다.
이번 CMSS DFT 2026은 참가자들이 강연과 실습을 병행하며 DFT와 기계학습 퍼텐셜 기반 소재 연구를 직접 수행해 볼 수 있는 실질적인 교육 프로그램으로 자리매김하였다. 특히 반도체 분야에서의 시뮬레이션 활용 방법을 체계적으로 제공함으로써, 향후 재료과학 기반 반도체 연구 발전에 기여할 것으로 기대된다.
2026년도 하계기술강좌 CMSS DFT 전산재료과학분과 여름학교 반도체 물성 및 공정 시뮬레이션 개최 (6.24-26)
전산재료과학분과 여름학교 Computational Materials Science School (CMSS): DFT 2026가 6월 24일(수)부터 26일(금)까지 한국과학기술원(카이스트) 창의학습관에서 개최되었다.
이번 여름학교는 전산재료과학분과 주관으로 진행되었으며, 인천대학교 강영호 교수, 부산대학교 강준희 교수, KAIST 김동훈 교수, 국립한밭대학교 신기현·홍기하 교수, 연세대학교 장우선 교수, 한국화학연구원 유수현 박사가 조직위원으로 참여하였다. 2022년 CMSS DFT를 시작으로 올해로 4회째를 맞은 본 여름학교는 밀도범함수이론(DFT)과 기계학습퍼텐셜을 활용한 소재 연구자들을 대상으로 반도체 물성 및 공정 시뮬레이션 방법에 대한 단기 집중 강좌를 제공하였다. 강사진으로는 홍익대학교 권용우 교수, 국립한밭대학교 홍기하 교수, KAIST 김동훈 교수, 동국대학교 이용혁 교수, 인천대학교 강영호 교수, 단국대학교 신용진 교수, 한국과학기술연구원(KIST) 이정훈 박사, 부산대학교 강준희 교수, 서울대학교 김지수 박사가 참여하였다. 교육은 일반 및 학생 연구자 약 80명을 선발하여 3일간 이론과 실습을 병행하는 형태로 진행되었다.
첫째 날에는 권용우 교수와 홍기하 교수가 반도체 소자 및 소재에 대한 개요와 시뮬레이션 연구의 필요성을 소개하였다. 이어 김동훈 교수는 DFT 기반 반도체 물성 시뮬레이션 방법을, 이용혁 교수는 반도체 표면 모델링 기법에 대해 이론 강의와 실습을 함께 진행하였다.
둘째 날에는 강영호 교수와 신용진 교수가 반도체 결함의 열역학적 이해와 모델링 기법에 대해 강의하고, 결함 모델링 실습을 수행하였다. 또한 이정훈 박사는 유전체 특성 계산 방법에 대한 이론 및 실습을 진행하였다. 강의 이후 저녁 시간에는 참가자들과 전산재료과학분과 회원 간 교류를 통해 연구 협력 기반을 다지는 네트워킹 프로그램이 마련되었다.
마지막 날에는 강준희 교수와 강영호 교수가 기계학습 퍼텐셜의 이론과 응용 연구를 소개하였다. 이어 김지수 박사는 서울대학교에서 개발된 SevenNet 기계학습 퍼텐셜의 개발 배경과 활용 방법을 강의하였으며, NVIDIA 서버를 활용한 실습을 통해 실제 모델 구축 및 활용 과정을 경험할 수 있도록 하였다. 이를 끝으로 3일간의 교육이 성공적으로 마무리되었다.
이번 CMSS DFT 2026은 참가자들이 강연과 실습을 병행하며 DFT와 기계학습 퍼텐셜 기반 소재 연구를 직접 수행해 볼 수 있는 실질적인 교육 프로그램으로 자리매김하였다. 특히 반도체 분야에서의 시뮬레이션 활용 방법을 체계적으로 제공함으로써, 향후 재료과학 기반 반도체 연구 발전에 기여할 것으로 기대된다.