Research

Combinatorial Studies of Materials

We develop novel functional/structural materials based on combinatorial approaches. Thin film deposition technique is used to synthesize thin films with composition spread. Rapid characterization tools have been developed to map out composition dependent properties of thin films.  This methodology allows rapid mapping of previously unexplored compositional landscape, allowing development of compounds with exceptional properties. This technique has been used to develop and study metallic glasses, ultra-high temperature ceramics, magneto-caloric materials, plasma facing materials, etc..

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Data-driven
Materials Discovery

We develop prediction models of materials' properties based on Machine Learning (ML) algorithms. Databases based on combinatorial experiments, ab-initio simulations (Materials Project, AFLORW, etc.), and text-mining of literature data can be used to train the models. The prediction models are helpful to understand the relationship between different properties and can guide the discovery of novel material systems with the ideal set of properties. 

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Experiments & Modeling

Combination of experimentation and modeling can guide each other providing a significant understanding of materials behavior. In order to understand materials behavior found from combinatorial experiments, we use sophisticated modeling tools, such as ab-initio simulations.

Research Projects

On-going

- AI 및 고속 실험 기반 차세대 금속 합금 배선 소재 개발 (책임, 삼성전자-전략산학, 2020.09-2025.09)

- 지능형 자가변환 기반 자가치유 센테니얼 합금 개발 (위탁, 한국연구재단-미래소재디스커버리, 2019.07-2025.06)

- 자유형상변형 클레이소성 재충전 배터리 (공동, 한국연구재단-기초연구실, 2021.06-2024.02)

- 산학프로젝트 기반 반도체소재부품장비기술 전문인력양성 (책임, 한국산업기술진흥원, 2019.03-2024.02)

- 조합합성법 기반 고체냉각소재 신조성 개발 (위탁, 한국재료연구원, 2021.01-2023.12)

- K-소재 게놈 이니셔티브를 위한 실험 재료물성 데이터베이스 구축(공동, 한국지능정보사회진흥원, 2022.06-2022.12) [news1] [news2] 

- 리셋어블 리퀴드 메탈 하모닉드라이브 개발 (공동, 삼성미래기술육성사업, 2018.12-2022.11) [연구소개블로그]

- 차세대 소재 개발용 조합 실험을 통한 빅데이터 수집 및 DB 구축 원천기술 개발 (책임, 한국연구재단-전략공모, 2017.11-2022.10)

Previous

- AI 기반 경량 초임계 기계물성 소재 (세부책임, 산업통상자원부-알키미스트, 2020.09-2021.03)

- 분산 전산 모사와 고속 대량 스크리닝 실험을 통한 플라즈마 대면재용 텅스텐 삼종합금 설계 (공동, 한국연구재단-핵융합기초연구, 2017.04-2019.12)

- 프로그래머블 전기 전도도를 지닌 메타물질 개발 (책임, 한국연구재단-X-project, 2017.11-2018.10)

 

People

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Dongwoo Lee, Ph.D. [CV]
Assistant Professor,
School of Mechanical Engineering,
Sungkyunkwan University
dongwoolee@skku.edu

PI

Post doc.

Shraddha P. Ganorkar, Ph.D.
shraddha.ganorkar@gmail.com
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Graduate students

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Dong-hyun Park dohy20@naver.com
- MS-PhD combined course (2018.3~) 
- 삼성전자 산학장학생
- Visiting scholar, Harvard University 
  (2019.2~2019.4)
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Euimin Cheong 
emcheong23@gmail.com

- MS-PhD combined course (2019.3~) 
Haechan Jo
gocks8741@naver.com
- MS-PhD combined course (2019.3~) 
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Taeyeop Kim 
yeoptae7574@gmail.com
- MS-PhD combined course (2019.9~) 

Sanghun Park
shp0528@g.skku.edu
- MS course (2021.3~) 

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Jinsu Lee
injjs7518@gmail.com

- MS course (2021.3~) 
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Gyeonguk Min
hero9796@g.skku.edu
- MS course
(2022.3~) 
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Jeehoo Na
gihoo0202@kitech.re.kr
- MS course (2022.9~) 
- 학연협동과정 (한국생산기술연구원)
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Jitendra Khadka
jitendrakhadka34@gmail.com

- MS course (2022.9~) 
- GKS Scholarship

Undergraduate students

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Byungchan Huh
bhuh@uwaterloo.ca
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Yeonsu Park
ys00@g.skku.edu

Staff

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Alumni
MS Students
Jaeho Song (2021.03. ~ 2022.08.), now at Samsung Electronics
Kangsan Kim (2020.09. ~ 2022.02.), now at Samsung Electronics
Junhee Lee (2020.03. ~ 2022.02.), now at Samsung Electronics
Daegun You (2017.09. ~ 2021.02.), went to UIUC for Ph.D. program

Taeho Min (2017.09. ~ 2020.02.), now at Hyundai Motors
In Jun Oh (2017.09. ~ 2019.08.), now at SK Nexilis


Undergraduate Researchers
Dongil Lee (2018.09. ~2019.12.)
Changyeol Lee (2017.09. ~2018.12.)
Minsoo Joo (2017.08. ~2018.07.)



Collaborators 
Prof. Je-sung Koh @ Ajou University
Prof. Suran Kim @ Kyungpook National University
Prof. Eun Soo Park @ SNU

Prof. Chansun Shin @ Myungji University
Prof. Yong-Lae Park @ SNU
Prof. Kyunghoon Kim @ SKKU
Prof. Keon Wook Kang @ Yonsei University
Prof. Byungchan Lee @ Kyunghee University
Prof. Yoonseok Jang @ Kyunghee University
Prof. Joost Vlassak @ Harvard
Prof. Kejie Zhao @ Purdue
 

Openings

대학원생 및 학부 인턴 모집 

AMMD 연구실에서는 소재 개발 및 빅데이터 관련 다양한 분야에 대해 활발한 연구를 진행 중이며, 적극적으로 연구에 참여할 학생을 모집합니다.

석박 통합과정 또는 박사 과정

- 세계적으로 각광받는 재료 개발의 새 플랫폼인 "재료 게놈 프로젝트" 관련 프로젝트의 참여 기회 (재료 물성 빅데이터, 머신 러닝, high-throughput experiment 등 interdisciplinary 연구 능력을 함양하여, 졸업 후 대학, 국책 연구소, 기업 등 다양한 연구 기관에서 활약할 수 있도록 체계적인 연구와 활발한 논문 활동)

- 연구에 집중할 수 있는 환경 조성

- 각종 해외 학회 및 6개월 이상 해외 연수의 기회

- Harvard, Yale, Purdue 등의 세계적인 학자들과 주기적인 교류의 기회

- 전원 학비 및 생활비를 위한 장학금 지급 (역량에 따라 논문 인센티브 및 TA 인센티브 추가 지급) 

- 관심 있는 학생은 dongwoolee@skku.edu 로 이메일 주기 바랍니다.

석사과정

- 반도체 인력양성사업 트랙 참여를 통해 반도체 산업 관련 프로젝트 진행 및 교과목을 수강하여 반도체 핵심 인력으로 성장 

- 다양한 학술대회 참여 기회, 반도체 관련 기업과 교류 기회
- 전원 학비와 생활비를 위한 장학금 지급 + 논문 인센티브

- 지원 자격: 학부 평점 3.4 이상

- 관심 있는 학생은 성적표 및 간단한 자기 소개와 함께 dongwoolee@skku.edu 로 이메일 주기 바랍니다.

학부 인턴

- 대상: 상기 프로젝트에 관심있는 학부생 누구나 (대학원 진학에 관심이 있는 학생들 위주로 선발하며, 취직용 스펙을 쌓기 위한 학생은 받지 않습니다.)

- Co-op 으로 학점 이수 또는 졸업 논문 작성 가능

- 학부 인턴들도 기존의 비슷한 실험을 반복하는 단순한 작업이 아닌, 각자의 프로젝트를 주도적으로 진행하게 됩니다. 

- 논문 인센티브 및 국내 학술대회 참여의 기회 (우리 연구실의 학부 인턴은 SCI 저널을 주 저자로 publish한 이력이 있습니다.)

- 지원 자격: 학부 평점 3.4 이상

- 상시 모집 중. 관심 있는 학생은 성적표 및 간단한 자기 소개와 함께 dongwoolee@skku.edu 로 이메일 주기 바랍니다.

Graduate/undergraduate students (for foreign students)

The Applied Mechanics and Materials Design Lab is recruiting highly motivated graduate students (MS/Phd combined course or Phd Course). All the group members in the lab are supported by research grants and/or scholarships available in SKKU.  We ask those interested to send their curriculum vitae, a copy of transcript, a copy of an English test certificate and references to dongwoolee@skku.edu.

 

Contact

Applied Mechanics and Materials Design Lab.

Office:

Engineering Building1, Room 21319

2066, Seobu-Ro, Jangan-Gu, Suwon-Si, Gyeonggi-Do, Korea

Lab:

Engineering Building1, Room 21312

2066, Seobu-Ro, Jangan-Gu, Suwon-Si, Gyeonggi-Do, Korea

Tel : +82-31-290-7674

Email: dongwoolee@skku.edu

Tel: +82-31-290-7435​