서울대 화학생물공학부

 본 연구실은 화학 공정의 효과적인 설계, 제어 및 스케줄링을 위해 인공지능 기반의 의사결정을 융합한 스마트 공정 운영 기법을 중심으로 연구를 수행하고 있습니다. 기존
화학 공정에서 널리 사용되던 모델 예측 제어(MPC)에 대한 연구와 더불어, 강화학습(RL)을 활용한 공정 제어 전략의 수립도 활발하게 진행되고 있으며, 설명 가능한 인공
지능(XAI)이나 비지도 학습 등 기계학습 기반의 공정 데이터 분석 및 이상 진단 알고리즘 개발에도 집중하고 있습니다. 또한 물리 기반 모델과 머신러닝을 결합한 hybrid 
modeling 기법을 통해 복잡한 공정을 정밀하게 모델링하고자 하며, 기존의 전과정평가(LCA) 및 기술경제성 분석(TEA)와 같은 공정 경제성 평가를 활용한 공정 최적화 
연구와 함께 최근에는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용해 공정 조건이나 구조를 자동으로 제안하거나 설계 초기 단계에 아이디어를 생성하는 연구로 확장하고 있습니다.

Ph.D., Chemical and Biomolecular Engineering, Georgia Institute of Technology, 2004
B.S., Chemical Engineering, Seoul National University, 1996

제14회 화학산업의 날 화학산업유공자 대통령표창, 2022
제32회 과학기술우수논문상, 2022
서울대학교 학술교육연구상 (교육부문), 2021

Assistant/Associated/Full Professor, Seoul National University, 2010-
Visiting Associate Professor, MIT, 2016-2017
Assistant Professor, Univ. of Alberta, 2006-2010