PRISM-AI Center 소속 InnoCORE 박사후연구원 강석경 박사(지도교수: 김산하), 이민규 박사(지도교수: 이익진), 박종민 박사, 이준형, 최용진, 최준규 박사(지도교수: 유승화)가 2026년도 박사후연구원 학습공동체(CoP) 프로그램에 최종 선정되었다.

선정된 학습공동체 CLAMP(Collective Learning on AI, Materials & Processing) 는 "물리·도메인 지식 기반 AI 방법론 학습 및 소재-구조-공정 설계 적용 탐색"을 주제로, 물리 법칙과 도메인 지식을 AI 모델에 내재화하는 Knowledge-informed AI 방법론을 체계적으로 학습하고, 이를 소재 설계·구조 해석·공정 최적화 등 각 구성원의 전문 도메인에 적용하는 융합 학습을 수행할 예정이다.

본 프로그램은 박사후연구원 간 공동학습과 상호 교류를 통해 융합 연구역량 및 연구 확장 가능성을 제고하기 위한 목적으로 운영되며, 2026년 4월부터 10월까지 7개월간 800만원의 활동비가 지원된다.

본 활동을 통해 소재-구조-공정 분야를 아우르는 다학제 융합 연구역량을 강화하고, 국내 첨단제조 및 Physical AI 융합 설계 분야의 연구 생태계 발전에 기여할 것으로 기대된다.

Six InnoCORE postdoctoral researchers affiliated with the PRISM-AI Center — Dr. Sukkyung Kang (advisor: Prof. Sanha Kim), Dr. Mingyu Lee (advisor: Prof. Ikjin Lee), and Dr. Jongmin Park, Dr. Junhyeong Lee, Dr. Yongjin Choi, and Dr. Jun Kyu Choe (advisor: Prof. Seunghwa Ryu) — have been selected for the 2026 Postdoctoral Researcher Community of Practice (CoP) Program, jointly supported by KIRD, NST, and NRF.

The selected community, CLAMP (Collective Learning on AI, Materials & Processing), will conduct collaborative learning on the topic of "Knowledge-informed AI Methodology and Its Application to Materials-Structure-Processing Design." The team aims to systematically study Knowledge-informed AI approaches that embed physical laws and domain knowledge into AI models, and to explore their application across each member's area of expertise, including materials design, structural analysis, and process optimization.

The program is designed to enhance convergence research capabilities and broaden research horizons through collaborative learning and mutual exchange among postdoctoral researchers. CLAMP will receive 8 million KRW in activity funding over a seven-month period from April to October 2026.

Through this initiative, the team expects to strengthen multidisciplinary research capabilities spanning materials, structures, and processing, and to contribute to the advancement of the domestic research ecosystem in advanced manufacturing and Physical AI-integrated design.