About Lab.
포항공과대학교 철강에너지소재대학원 통합전산재료공학 연구실에서는 다양한 구조용 금속 합금개발에 대해서 중점적으로 연구를 합니다. 구체적으로 원자스케일에서 마이크로스케일까지 해당되는 다양한 전산재료모사기법과 인공지능을 활용하여 새로운 원소 탐색 및 미세조직 최적화하는 연구를 수행하고 있습니다. 다양한 전산모사기법을 통해 개발한 합금의 특성은 실험을 통하여 검증하며 예측된 미세조직 및 합금 내 조성 변화를 검증하기 위한 다양한 실험도 수행하고 있습니다. 이론, 계산, 실험 등 다양한 연구방식에 대한 경험을 제공하고 있는 것이 가장 큰 장점인 연구실입니다.
- “First-principles calculations of bulk and interfacial thermodynamic properties of the T1 phase in Al-Cu-Li alloys” B. Na, B-C. Zhou, C. Wolverton, K. Kim* Scripta Materialia 202 (2021), 114009
- “Phase-field model of oxidation: Kinetics” K. Kim, Q.C. Sherman, L.K. Aagesen, P.W. Voorhees* Physical Review E 101 (2020), 022802
- “Machine-learning-accelerated high-throughput materials screening: Discovery of novel quaternary Heusler compounds” K. Kim1, L. Ward1, J. He, A. Krishna, A. Agrawal, C. Wolverton* Physical Review Materials 2 (2018), 123801
- “Energetics of native defects, solute partitioning, and interfacial energy of Q precipitate in Al-Cu-Mg-Si alloys” K. Kim, A. Bobel, V. Brajuskovic, B-C. Zhou, M. Walker, G.B. Olson, C. Wolverton* Acta Materialia 154 (2018), 207-219
- “Ostwald ripening of spheroidal particles in multicomponent alloys” K. Kim, P.W. Voorhees* Acta Materialia 152 (2018), 327-337
- “First-principles study of crystal structure and stability of T1 precipitates in Al-Li-Cu alloys” K. Kim, B-C. Zhou, C. Wolverton* Acta Materialia 145 (2018), 337-346
- “First-principles/Phase-field modeling of precipitation in Al-Cu alloys” K. Kim*, A. Roy, M.P. Gururajan, C. Wolverton, P.W. Voorhees* Acta Materialia 140 (2017), 344-354
About Prof.
프로필
- 2021–현재 포항공과대학교 철강·에너지소재대학원 조교수
- 2020–2021 인하대학교 신소재공학과 조교수
- 2019–2020 QuesTek Innovations LLC, Materials Design Engineer
- 2017–2019 Northwestern University, Postdoctoral Fellow
교육
- 2013–2017 미국 Northwestern University 재료공학과 공학박사
- 2011–2013 한국과학기술원 신소재공학과 공학석사
- 2004–2011 한양대학교 신소재공학과 공학사
주요 연구분야
- Multiscale modeling of phase transformations in metals and alloys
- Computational design and discovery of new materials
- High-throughput discovery of new materials
- Machine-learning-assisted materials discovery
Lab Gallery
연구실 식사
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