교수진
전임교수
전규정조교수
- 연구분야계산재료과학, 기계학습 기반 소재 설계 및 모델링, 전기화학 에너지 소재
- 전화번호02-3290-5958
- 연구실정운오 IT 교양관 709호
- 홈페이지kyujungjun.github.io
- 이메일kyujung@korea.ac.kr
학력
박사 (2024.05) University of California, Berkeley 재료공학과 (Department of Materials Science & Engineering)
학사 (2018.08) 서울대학교 공과대학 원자핵공학과 (부전공: 재료공학부)
학사 (2018.08) 서울대학교 공과대학 원자핵공학과 (부전공: 재료공학부)
연구분야
• 에너지 소재의 원자 수준 모델링 및 시뮬레이션 (고체, 고분자, 액체)
• 머신러닝 기반 분자동역학 시뮬레이션
• 이온 수송 메커니즘의 정량적 이해
• 전기화학 및 배터리 소재의 설계
• AI 기반 소재 및 화학 시스템 탐색
• 머신러닝 기반 분자동역학 시뮬레이션
• 이온 수송 메커니즘의 정량적 이해
• 전기화학 및 배터리 소재의 설계
• AI 기반 소재 및 화학 시스템 탐색
경력
조교수 (2026.03–현재)
고려대학교 기계공학부 (스마트모빌리티학부 겸무)
박사후연구원 (2024.06–2026.02)
Massachusetts Institute of Technology 재료공학과
고려대학교 기계공학부 (스마트모빌리티학부 겸무)
박사후연구원 (2024.06–2026.02)
Massachusetts Institute of Technology 재료공학과
논문
K. Jun, G. Ceder et al., Lithium superionic conductors with corner-sharing frameworks, Nature Materials, 2022.
K. Jun, G. Ceder et al., Diffuion mechanisms of fast lithium-ion conductors, Nature Reviews Materials, 2024.
K. Jun, G. Ceder et al., The nonexistence of a paddlewheel effect in superionic conductors, PNAS, 2024.
B. Deng, P. Zhong, K. Jun, G. Ceder et al., CHGNet as a pretrained universal neural network potential for charge-informed atomistic modeling, Nature Machine Intelligence, 2023.
K. Jun, G. Ceder et al., Exploring the soft cradle effect and ionic transport mechanisms in the LiMXCl4 superionic conductor family, Matter, 2025.
K. Jun, R. Gomez-Bombarelli et al., Universal Framework for Decomposing Ionic Transport into Interpretable Mechanisms, arXiv.
P. A. Leon, K. Jun, R. Gomez-Bombarelli et al., Mechanistic Decomposition of Ion Transport in Amorphous Polymer Electrolytes via Molecular Dynamics, The Journal of Physical Chemistry Letters, 2025.
K. Jun, G. Ceder et al., Diffuion mechanisms of fast lithium-ion conductors, Nature Reviews Materials, 2024.
K. Jun, G. Ceder et al., The nonexistence of a paddlewheel effect in superionic conductors, PNAS, 2024.
B. Deng, P. Zhong, K. Jun, G. Ceder et al., CHGNet as a pretrained universal neural network potential for charge-informed atomistic modeling, Nature Machine Intelligence, 2023.
K. Jun, G. Ceder et al., Exploring the soft cradle effect and ionic transport mechanisms in the LiMXCl4 superionic conductor family, Matter, 2025.
K. Jun, R. Gomez-Bombarelli et al., Universal Framework for Decomposing Ionic Transport into Interpretable Mechanisms, arXiv.
P. A. Leon, K. Jun, R. Gomez-Bombarelli et al., Mechanistic Decomposition of Ion Transport in Amorphous Polymer Electrolytes via Molecular Dynamics, The Journal of Physical Chemistry Letters, 2025.
