| 1 | AI-Enabled Predictions of Materials Structure-Property-Synthesiz ability Relationships 정유성, 2021 한국세라믹학회 추계학술대회, 한국세라믹학회, 2021-11-04 |
| 2 | Computational investigation of the electrocatalytic hydrogen evolution reaction for heterogeneous catalysts = 계산을 통한 고체촉매에서의 전기화학적 수소발생반응 조사link Lim, Juhyung; Jung, Yousung; et al, 한국과학기술원, 2020 |
| 3 | Data-driven discovery of inorganic crystals and their syntheses 정유성, 2022년 한국세라믹학회 추계학술대회, 한국세라믹학회, 2022-10-27 |
| 4 | Design of methane oxidation catalysts using microkinetic modeling and machine learning = 마이크로키네틱 모델링 및 기계학습을 활용한 메탄 산화 촉매 설계link Bang, Gi Joo; Jung, Yousung; et al, 한국과학기술원, 2023 |
| 5 | Exploring Chemical Space using Machine Learning 정유성, 대한화학회 제134차 물리화학분과 여름 심포지엄, 대한화학회 물리화학분과회, 2021-07-12 |
| 6 | Exploring Chemical Space using Machine Learning 정유성, 대한화학회 제127회 학술발표회, 총회, 대한화학회, 2021-04-22 |
| 7 | First principles study on Na-Rich layered-oxide electrode materials = 소듐-리치 층상 산화물 전극 재료에 대한 제일원리 계산 연구link Do, Jungyeop; Jung, Yousung; et al, 한국과학기술원, 2019 |
| 8 | Graph based machine learning for accurate atom mapping of chemical reaction = 화학 반응에 대한 정확한 원자 매핑을 위한 그래프 기반 기계 학습 연구link An, Sung-Gi; Jung, Yousung; et al, 한국과학기술원, 2023 |
| 9 | Heterogeneous catalysts design using first-principles and machine-learning methods = 제1원리 및 기계학습 방법론을 이용한 불균일 촉매 설계link Park, Woong-Hyeon; Jung, Yousung; et al, 한국과학기술원, 2022 |
| 10 | Improvement of deep neural network-based retrosynthetic prediction through label augmentation = 레이블 보강을 통한 심층 신경망 기반 역합성 예측 성능 향상link Sung, Yunjin; Jung, Yousung; et al, 한국과학기술원, 2023 |
| 11 | Interaction Mediator Assisted Synthesis of Mesoporous MoxC: Mo-Valence Control for HER 김성빈; 전현우; 정유성; 이진우, 한국전기화학회 2019년도 추계 총회 및 학술발표회, 한국전기화학회, 2019-11-07 |
| 12 | Intrinsic relation between hot electron flux and selectivity under methanol oxidation = 메탄올 산화반응에서 뜨거운 전자와 메틸 포르메이트 선택성의 연관성에 대한 연구link Lee, Sung Jin; Jung, Yousung; et al, 한국과학기술원, 2019 |
| 13 | Inverse design for inorganic solid materials using generative adversarial neural network = 적대 생성 신경망을 이용한 고체 무기재료의 역설계link Kim, Sungwon; Jung, You Sung; et al, 한국과학기술원, 2019 |
| 14 | Inverse materials design using predictive and generative machine learning = 예측 및 생성모델을 활용한 소재 역설계link Noh, Juhwan; 노주환; et al, 한국과학기술원, 2022 |
| 15 | [Keynote Speaker]디지털 화학을 이용한 분자 및 소재 설계 정유성, 한국화학공학회 2022년도 봄 총회 및 학술대회, 한국화학공학회, 2022-04-21 |
| 16 | Machine learning of activation energy prediction for extended element = 기계 학습을 통한 확장된 원소에 대한 활성화 에너지 예측link Park, Jongseo; Jung, Yousung; et al, 한국과학기술원, 2022 |
| 17 | Machine-Enabled Chemical Structure-Property-Synthesizability Predictions 정유성, 제 24회 2022 고분자 신기술 강좌, 한국고분자학회, 2022-10-05 |
| 18 | Machine-Enabled Exploration of Materials Chemical Space 정유성, 2020년 한국세라믹학회 춘계학술대회, 한국세라믹학회, 2020-07-06 |
| 19 | Machine-Enabled Exploration of Materials Space 정유성, 2020년도 대한금속 재료학회 추계학술대회(제9회 뉴호라이즌 심포지엄(인공지능재료과학분과), 대한금속재료학회, 2020-10-29 |
| 20 | Materials design and their synthesizability prediction using AI 정유성, 2021 한국계산과학공학회 춘계학술대회 및 정기총회, 한국계산과학공학회, 2021-04-30 |
| 21 | Molecular inverse design using fragment-wise reinforcement learning = 강화학습을 이용한 단위체 수준 분자 역설계link Nam, Gunwook; Jung, Yousung; et al, 한국과학기술원, 2023 |
| 22 | Potential-dependent small molecule activation at the electrode-electrolyte interface: theoretical investigationlink Choi, Changhyeok; Jung, Yousung; et al, 2021 |
| 23 | Quantum chemical study on the structure and dynamics of liquid water = 액체 물의 구조와 동역학에 관한 양자화학 연구link Yun, Yonghwan; Jung, Yousung; et al, 한국과학기술원, 2022 |
| 24 | Single-atom catalysts design for oxygen reduction reaction using machine learning = 기계학습을 이용한 산소 환원 반응 단원자 촉매 설계link Kang, Changwoo; Jung, Yousung; et al, 한국과학기술원, 2023 |
| 25 | Synergistic effect of Pt and Co of Pt3Co catalysts on CO2 methanation = 이산화탄소 메탄화 반응에 대한 Pt3Co 촉매의 Pt와 Co의 시너지 효과link Park, Dongmin; Jung, Yousung; et al, 한국과학기술원, 2021 |
| 26 | Synthesis Predictions of Molecules and Crystals 정유성, The 15th ASLLA Symposium, The 15th Aslla Symposium 2022, Korea Institute of Science and Technology, 2022-09-26 |
| 27 | Synthesizability prediction of materials using deep learning = 심층신경망 기계학습을 이용한 소재의 합성 가능성 예측 연구link Jang, Jidon; Jung, Yousung; et al, 한국과학기술원, 2022 |
| 28 | Toxin formation predetection using deep neural network = 심층 신경망을 이용한 독성 물질 생성 예측link Kim, Juhwan; Jung, Yousung; et al, 한국과학기술원, 2020 |
| 29 | Understanding electronic and structural effects on the electrochemical performances of Li-rich cathodes = 리튬 리치 양극 재료의 전자 및 구조적 효과 분석을 통한 전기화학적 특성 이해link Kim, Inkyung; Jung, Yousung; et al, 한국과학기술원, 2020 |
| 30 | Vertical-crystalline Fe-doped β Ni oxyhydroxides for highly active and stable oxygen evolution reaction = 고활성의 산소 발생 반응 촉매인 수직 결정의 Fe 도핑 β-Ni 옥시하이드록사이드에 대한 DFT 검증 및 원인 규명link Lee, Jaewan; Jung, Yousung; et al, 한국과학기술원, 2022 |
| 31 | 인공지능을 이용한 화학 정유성, AI Frontiers Summit, 한국통신학회, 2021-05-21 |
| 32 | 최신 고체 기반 저온 CO2 포집 재료 개발 박준호; 정유성, 재료마당, v.27, no.4, pp.13 - 23, 2014-07 |
