| Session Title | AI for Researchers (Korean)
연구자를 위한 AI (한국어세션) |
|---|---|
| Date/Time | July 9(Thu.), 2026 / 09:30~12:40 |
| Place | Room 306 |
| Introduction | From deep learning to agentic AI, this session shows how researchers actually use AI in practice -
through concrete cases such as battery and nanotoxicity prediction, automated research, and the AI
scientist - to bring practical help to your own work.
딥러닝에서 에이전틱 AI까지, 연구자가 AI를 실제 연구에 어떻게 활용하는지를 조망합니다. 또한, 배터리·나노독성 예측, 연구 자동화, AI 과학자 등 구체적 사례를 통해 소개하는 세션입니다. |
| Time | No. | Presentation Title | Presenter |
|---|---|---|---|
| 09:30-10:00 | 1 | AI Agent-Driven R&D Transformation and the Role of National AI for Science Research Center AI Agent기반 연구시스템과 국가과학AI연구센터의 역할 |
Dr. Yonggyun Yu National AI for Science Center, Korea |
| 10:00-10:30 | 2 | Status of AI Scientist AI 과학자 현황 |
Dr. Jehyun Lee Korea Institute of Science and Technology, Korea |
| 10:30-11:00 | 3 | AI in Manufacturing 제조 인공지능 |
Dr. Jong Pil Yun Korea Institute of Industrial Technology, Korea |
| 11:00-11:10 | Break Time | ||
| 11:10-11:40 | 4 | Auto-Research for Nanotoxicity Prediction Model Development through Loop Engineering with Gajae
Code 나노 독성 예측 모델 개발을 위한 연구 자동화 (가재 코드를 이용한 Loop Engineering) |
Prof. Hyunkil Shin Duksung Women's University, Korea |
| 11:40-12:10 | 5 | AI for Materials: From Deep Learning to Agentic AI 재료 인공지능: 딥러닝에서 에이전틱 AI까지 |
Dr. Ho Won Lee Korea Institute of Materials Science, Korea |
| 12:10-12:40 | 6 | RoBat: Different Cathodes, One Model for Battery Lifetime Prediction RoBat: 서로 다른 양극재, 하나의 배터리 수명 예측 |
Prof. Chan-Woo Lee
Dongguk University, Korea |