Numerical Investigation for Nature & Energy Lab.
We explore numerical methods to simulate nature, and innovate energy


Graduate School of Integrated Energy-AI, 
Department of Quantum System Engineering 
Jeonbuk National University


Computational Fluid Dynamics

Artificial Intelligence


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Fluid Mechanics


Physics-Informed Machine Learning


Flow Control with Reinforcement Learning


Hybrid AI-CFD solver




We are always investigating numerical methods to tackle outstanding problems in nature and energy systems 


Artifical Intelligence is 
a pomising technique

 
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NEWS



2024 상반기
한국원자력안전재단 원자력안전연구 과제에 선정되었습니다! (연구책임자, 총과제비 658 million KRW ) (24.03.28)
- 신지석(학부과정) 학생이 3월부터 학부연구생을 시작하게 되었습니다. 환영합니다! (24.03.01)
- 현대자동차그룹 미래기술연구과제에 < PE 시스템 AI 구조해석 > 주제로 선정되었습니다! (연구책임자) (24.02.02)
- 기계인공지능연구회 주최 제 2회 물리지식기반 인공지능 워크샵에 초청되어 발표하였습니다 (24.02.01)
- 2024년 기계인공지능연구회 인공지능 강습회에서 강화학습 주제를 맡아 강의하였습니다. (24.01.24)
2024년부터 대한기계학회 기계인공지능연구회 이사를 맡게 되었습니다. 기계인공지능연구회 화이팅! (24.01.01)
- 이민서(학부과정) 학생이 1월부터 학부연구생을 시작하게 되었습니다. 환영합니다! (24.01.01)
2023 하반기
​- 인하대학교 소프트웨어중심대학사업단에 초청되어 발표하였습니다. (23.12.18)
- 미국 워싱턴DC에서 열린 APS-DFD 학회의 'Deep Learning and Physics-Informed Learning' 세션에서 발표하였습니다. (23.11.20)
- KTH와의 공동연구 논문 'Residual-based physics-informed transfer learning: A hybrid method for accelerating long-term CFD simulations via deep learning'이 International Journal of Heat and Mass Transfer에 Accept 되었습니다! (23.10.31)
- 전북대학교 양자시스템공학과 겸임교수를 맡게 되었습니다. 원자력 화이팅! (23.10.13)
- 인하대학교 기계공학과 대학원 정기세미나에 초청되어 발표하였습니다. (23.10.30)
- 조수영(석박통합과정) 학생이 2024년 봄학기 본 연구실에 입학할 예정입니다. 환영합니다! (23.10.25)
- 10th OpenFOAM Korea Users' Community Conference (OKUCC)에 초청되어 발표하였습니다. (22.10.19)
- 한양대학교 김성중 교수님 연구실에 초청되어 발표하였습니다. (23.09.15)
- 한국연구재단 생애첫연구 과제에 선정되었습니다! (연구책임자) (23.09.01)
- Shilaj Baral(석사과정) 학생이 2023년 가을학기 본 연구실에 입학할 예정입니다. 환영합니다! (23.09.01)
- 가천대학교에서 열린 기계인공지능연구회 워크샵에 초청되어 발표하였습니다. (23.08.18)
- 기계인공지능연구회 주최 물리지식기반 인공지능 워크샵에 초청되어 발표하였습니다. (23.08.04)
- 한국원자력연구원 학술용역과제 수행을 시작하였습니다! (연구책임자) (23.08.01)
- 전북대-인하대-Penn State 교류워크샵을 진행하였습니다 (23.07.18)
- 경희대학교 김형대 교수님 연구실에 초청되어 발표하였습니다 (23.07.18)
- 서울대학교 김응수 교수님 연구실에 초청되어 발표하였습니다 (23.07.13)
2023 상반기
- 한국철도기술연구원 워크샵에 초청되어 발표하였습니다. (23.06.20)
- 한국원자력연구원 워크샵에 초청되어 발표하였습니다 (23.06.14)
- 산업디지털트윈 활성화를 위한 산학연 협력 워크샵에 초청되어 발표하였습니다 (23.06.08)
- 한국원자력학회 춘계 열수력분과 워크샵에 초청되어 발표하였습니다 (23.05.17)
- 인하대학교 기계공학과 수치해석 수업에 초청되어 발표하였습니다 (23.03.09)
- 전북대학교 에너지AI융합공학과 조교수로 임용되었습니다. 신나게 교육하고 연구하겠습니다! (23.03.01)
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Professor



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Assistant Professor
2023 Mar - Present
Graduate School of Integrated Energy-AI
Department of Quantum System Engineering
Jeonbuk National University, Jeonju, Korea
​Postdoctoral Researcher
2022 Oct - 2023 Feb
Linné FLOW Centre
KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden
Supervisor: Prof. Ricardo Vinuesa
Postdoctoral Researcher
2022 Mar - 2023 Aug
Nuclear Research Institute for Future Technology and Policy
Seoul National University, Seoul, Korea
Supervisor: Prof. Hyun Sun Park
Ph.D.
2016 Mar - 2022 Feb
Department of Nuclear Engineering
Hanyang University, Seoul, Korea
Thesis: Extinction Mechanism of Ultra-Lean Hydrogen Flames for Safety of Clean Energy Systems
Supervisor: Prof. Sung Joong Kim
B.S.
2012 Mar - 2016 Feb
Department of Nuclear Engineering
Hanyang University, Seoul, Korea
Academic Service
대한기계학회 기계인공지능연구회, 이사 (2024 - present)
(주)한국수력원자력 원천산업글로벌시장맞춤형기술개발사업, 자문위원 (2023)
한국에너지기술평가원 에너지인력양성, 기획위원 (2023)


STUDENTS



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Suyeong Cho

PhD Student (Integrated course, 2024 Mar -)
CFD Team
Research: Physics-informed neural networks for structual analysis of PE systems
Email: cube91365@jbnu.ac.kr 
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Shilaj Baral

Master Student (2023 Sep -)
CS Team
Research: Integration of PythonFOAM and RePIT algorithm
Email: shilajbaral@gmail.com
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Minseo Lee

Undergraduate Internship (2024 Jan -)
Research: Physics-informed neural networks for nuclear reactor thermal-hydraulics simulations
Email: msy246@jbnu.ac.kr
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Jiseok Shin

Undergraduate Internship (2024 Mar -)
Research: Fundamental of physics-informed neural networks
Email: jaelim6678@naver.com
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Reseach Topics



Overview
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with 현대자동차 (2024-)

PE 시스템 구조해석 가속용 물리지식기반 인공지능 알고리즘 개발
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with KTH, Met Norway

Deep reinforcement learning to control Rayleigh–Bénard convection
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with Penn state

Integration of PythonFOAM and RePIT algorithm for CFD acceleration
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한국연구재단과제(2023-2024)

Simulation of unsteady computational fluid dynamics using GPT model
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For more information, please see this video. 
1) https://www.youtube.com/watch?v=vM5RBeyucpY (AI Frenz 워크샵, 20230201)
2) https://www.youtube.com/watch?v=OSbmEuJ-XZw&t=2s (물리지식기반 인공지능 워크샵, 20230804)
3) https://www.youtube.com/watch?v=a-RbmqFmGA0&t=620s (인공지능 강습회, 20240124)
Publications (SCIE)

  1. J. Jeon, J. Lee, R. Vinuesa, S.J. Kim, Residual-based physics-informed transfer learning: A hybrid method for accelerating long-term CFD simulations via deep learning, International Journal of Heat and Mass Transfer 220 (2024) 124900 (JCR 10.5%)
  2. J. Jeon, J. Lee, S.J. Kim, Finite volume method network for the acceleration of unsteady computational fluid dynamics: non-reacting and reacting flows, International Journal of Energy Research 46 (2022) 10770-10795 (JCR 1.5%).
  3. J. Ahn, Y.M, Lee, J. Jeon, et al., High resolution of multicolor patterning of metal halide perovskite nanocrystal thin films through rapid evaporation assisted strategy, Advanced Materials Technology 7 (2022) 2200031.
  4. J. Jeon, D. Shin, S.J. Kim, Identification of the extinction mechanism of lean limit hydrogen flames based on Lewis number effect, International Journal of Heat and Mass Transfer 174 (2021) 121288 (JCR 6.3%).
  5. J. Jeon, Y.S. Kim, H. Jung, S.J. Kim, A mechanistic analysis of H2O and CO2 diluent effect on hydrogen flammability considering flame extinction mechanism, Nuclear Engineering and Technology 53 (2021) 3286-3297.
  6. D. Shin, J. Jeon, T. Kim, J.H. Park, S.J. Kim, Development of the thermal performance model using temperature gradient analysis for optimized design of steam surface condenser, International Journal of Heat and Mass Transfer 163 (2020) 120411 (JCR 6.3%).
  7. J. Jeon, S.J. Kim, Recent progress in hydrogen flammability prediction for the safe energy systems, Energies 13 (2020), 6263 (review paper).
  8. Y.S. Kim, J. Jeon, C.H. Song, S.J. Kim, Improved prediction model for H2/CO combustion risk using a calculated non-adiabatic flame temperature model, Nuclear Engineering and Technology 52 (2020) 2836-2846.
  9. J. Jeon, W. Choi, S.J. Kim, A flammability limit model for hydrogen-air-diluent mixtures based on heat transfer characteristics in flame propagation, Nuclear Engineering and Technology 51 (2019) 1749-1757.
  10. J. Jeon, Y.S. Kim, W. Choi, S.J. Kim, Identification of hydrogen flammability in steam generator compartment of OPR1000 using MELCOR and CFX codes, Nuclear Engineering and Technology 51 (2019) 1939-1950.
  11. J. Jeon, W. Choi, N.K. Kim, S.J. Kim, Numerical investigation of in-vessel core coolability of PWR through an effective safety injection flow model using MELCOR simulation, Annals of Nuclear Energy 121 (2018) 350-360
  12. W. Choi, T. Kim, J. Jeon, N. K. Kim, S. J. Kim, Effect of molten corium behavior uncertainty on the severe accident progress, Science and Technology of Nuclear Installations, Article ID 5706409 (2018).
  13. T. Kim, W. Choi, J. Jeon, N.K. Kim, H. Jung, S.J. Kim, A conceptual approach to eliminate bypass release of fission products by in-containment relief valve under SGTR accident, Science and Technology of Nuclear Installations, Article ID 5936214 (2018).
  14. N.K. Kim, J. Jeon, W. Choi, S.J. Kim, Systematic hydrogen risk analysis of OPR 1000 containment before RPV failure under station blackout scenario, Annals of Nuclear Energy 116 (2018) 429-438.


COLLABORATORS



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OPENINGS



Undergraduate students (학부인턴 모집)

모집 조건 1. 기계공학/에너지공학/원자력공학/컴퓨터공학 및 관련학과 재학생
모집 조건 2. 에너지/AI 연구 경험 혹은 동기부여가 되어 있는 학생

입학 혜택 1. 월 40만원 이상 인건비 지급
입학 혜택 2. 연 1회 이상 국내학회
입학 혜택 3. 국내공동연구기관(한양대, 서울대, 인하대) 파견 기회 제공

Graduate students (대학원생 모집)

[1] Advanced reinforcement learning for flow control (국제공동연구) - 1인
[2] PINNs for structural analysis of PE system (현대자동차 미래기술연구과제)- 1인

모집 조건 1. 기계공학/에너지공학/원자력공학/컴퓨터공학 및 관련학과 졸업생
모집 조건 2. 에너지/AI 연구 경험 혹은 동기부여가 되어 있는 학생
모집 조건 3. 학사평점 3.5(4.5 만점 기준) 이상

입학 혜택 1. 석사/박사과정 월 150/200만원 이상 인건비 지급
입학 혜택 2. 연 1회 이상 국내외 학회
입학 혜택 3. 스웨덴 KTH 해외파견 기회 제공
입학 혜택 4. SCIE 논문 인센티브 지급

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