| 1 | A local exact exchange potential method for accurate excited state calculations 김우연, 120th KCS General Meeting & Exhibition, 대한화학회, 2017-10-19 |
| 2 | A probability-current approach to computing the charge transfer integral 황상연; 김우연, 제 121차 물리화학분과회 하계 심포지엄, 대한화학회 물리화학분과회, 2016-07-11 |
| 3 | Accelerating hybrid density functional calculation in real-space numerical grid methods 김재욱; 김우연, 123회 춘계대한화학회, 대한화학회, 2019-04-18 |
| 4 | Acceleration of Drug Discovery using Deep Learning 김우연, 제125회 대한화학회 학술발표회 및 총회, 대한화학회, 2020-07-07 |
| 5 | Acceleration of drug discovery via deep learning: from hit discovery to lead optimization 김우연, 인공지능 기반 신약개발 심포지움, KAIST, 2018-08-22 |
| 6 | Accuracy in Quantum Chemical Calculations: Basis Sets and More 김우연, Competition on Computational Chemistry, EDISON 계산화학 전문센터, 대한화학회 물리화학분과, 2013-04-17 |
| 7 | ACE-Molecule 의 현재 그리고 미래 김우연, Workshop on Excited-State Simulation of Matters, 한국기초과학지원연구원, 2018-04-13 |
| 8 | Activation energy learning through molecular fingerprints 최성환; 황상연; 김우연, 제 124차 물리화학분과회 하계 심포지엄 &한일 분자과학 심포지엄, 대한화학회 물리화학분과회, 2017-07-10 |
| 9 | AI-based acceleration of early stage drug development 김우연, 2019 KSMI-KSNM Integration Event Symposium on Molecular Imaging and Nanomedicine, 분자영상확회, 대한나노의학회, 2019-11-02 |
| 10 | AI-based early stage drug discovery 김우연, AI Pharma Korea 2019, 인공지능신약개발지원센터, 2019-11-07 |
| 11 | AI-based Smart Molecular Design 김우연, XAIENCE 2019, 서울대학교, 2019-11-08 |
| 12 | Atomic dipole approximation for quantum plasmon simulation of nanoparticles 임재창; 김재욱; 김우연; Ryu, Seol, 120th KCS General Meeting & Exhibition, 대한화학회, 2017-10-20 |
| 13 | Automated prediction of chemical reaction 김우연, 제126회 대한화학회 학술발표회 및 총회, 대한화학회, 2020-10-20 |
| 14 | Comparing charge carrier mobilities of amorphous organic semiconductors by dimer ensembles 황상연; 김우연, 제 124차 물리화학분과회 하계 심포지엄 &한일 분자과학 심포지엄, 대한화학회 물리화학분과회, 2017-07-10 |
| 15 | Configuration interaction singles and doubles using exact exchange Kohn sham orbital in real-space grid method 임재창; 최성환; 김재욱; 김우연, 제 124차 물리화학분과회 하계 심포지엄 &한일 분자과학 심포지엄, 대한화학회 물리화학분과회, 2017-07-10 |
| 16 | Critical chiral bias for the decision of supramolecular chirality upon coexisting internal and external chiral information 강준수; 서명은; 강성우; 김우연, 제129회 대한화학회 학술발표회, 대한화학회, 2022-04-15 |
| 17 | Decision of supramolecular chirality in interplay between photonic and molecular chiralities 강준수; 서명은; 강성우; 김우연, 제127회 대한화학회 학술발표회, 대한화학회, 2021-04-22 |
| 18 | Deep learning for chemistry 김우연, 2019 물리화학 하계 심포지움, 대한화학회 물리화학분과, 2019-07-08 |
| 19 | Deep learning for efficient drug discovery 김우연, 제4회 화학생물학 분과 정기학술모임, KSBMB 화학생물학분과, 2019-11-29 |
| 20 | Deep learning for smart drug discovery 김우연, 2018 Machine Learning Winter School, 한국계산과학공학회(KSCSE), 2018-12-21 |
| 21 | Deep learning for smart molecular design 김우연, 2018 대한화학회 추계학술대회, 대한화학회, 2018-10-19 |
| 22 | Deep learning for smart molecular design 김우연, 한국물리학회 추계학술대회, 한국물리학회, 2018-10-24 |
| 23 | Deep learning-based drug discovery 김우연, KSBMB 화학생물학분과 심포지움, KSBMB 화학생물분과, 2019-08-22 |
| 24 | Development and acceleration of quantum chemistry package based on real-space numerical method = 실공간 수치 방법 기반 양자화학 패키지 개발 및 가속화link Choi, Sunghwan; 최성환; et al, 한국과학기술원, 2017 |
| 25 | Development of a DFT code using Lagrange-Sinc functions as a basis set 김우연, 제12회 고등과학원 전자구조계산학회, 고등과학원, 2016-06-16 |
| 26 | Development of automated prediction method of reaction mechanism based on molecular graph theory = 분자 그래프 이론 기반 자동화된 반응 예측 방법 개발link Kim, Yeon joon; Kim, Woo Youn; et al, 한국과학기술원, 2018 |
| 27 | Development of deep learning methods for efficient early stage drug discovery = 효과적인 초기 신약후보물질 발굴을 위한 딥러닝 방법론 개발link Lim, Jaechang; Kim, Woo Youn; et al, 한국과학기술원, 2020 |
| 28 | Development of electronic structure theory using the characteristics of Kohn-Sham potential = 콘-샴 퍼텐셜의 특성을 이용한 전자 구조 이론 개발link Kim, Jaewook; Kim, Woo Youn; et al, 한국과학기술원, 2019 |
| 29 | Development of embedding density functional theory for efficient electronic structure calculations = 효율적인 전자구조 계산을 위한 임베딩 밀도범함수 이론 개발link Kang, Sungwoo; Kim, Woo Youn; et al, 한국과학기술원, 2020 |
| 30 | Development of machine learning systems for drug discovery = 신약개발을 위한 머신러닝 시스템의 개발link Ryu, Seongok; Kim, Woo Youn; et al, 한국과학기술원, 2020 |
| 31 | Development of Real Space Density Functional Theory with Highly Parallelized Computing 최성환; 홍광우; 김우연, 제116차 대한화학회 물리화학분과 하계 심포지움, 대한화학회 물리화학분과, 2014-06-26 |
| 32 | Drug discovery based on graph neural networks and deep generative models 김우연, 2019년 한국구조생물학회 하계연례학술대회, 구조생물학회, 2019-07-04 |
| 33 | Effect of locality of exchange-correlation potential for excited state calculation 김재욱; 홍광우; 임재창; 강성우; 최성환; 황상연; 류성옥; et al, 2019 Molecular Simulation Workshop, KAIST,서울대학교,서강대학교, 2019-01-30 |
| 34 | Efficient Grid-based Electronic Structure Calculations 김우연, Korea Supercomputing Conference 2015, 한국과학기술정보연구원, 2015-10-08 |
| 35 | Electron transfer at solid-molecule interfaces and its appications 김우연, KCS Physical Chemistry Symposium, 대한화학회 물리화학분과, 2011-02-11 |
| 36 | Electronic structure calculations of excited states in molecular systems with local exact exchange potential = 정확한 국부교환퍼텐셜을 이용한 분자시스템의 여기상태 전자구조계산link Hong, Kwangwoo; 홍광우; et al, 한국과학기술원, 2016 |
| 37 | Emergence, Amplification, and Suppression of Supramolecular Chirality by Circularly Polarized Light 강준수; 서명은; 강성우; 김우연, 제128회 대한화학회 학술발표회, 대한화학회, 2021-10-13 |
| 38 | Fano resonance for the design of novel nanoelectronic devices 김우연, 제 110차 대한화학회 물리화학분과 하계 심포지움, 대한화학회 물리화학분과, 2012-06-29 |
| 39 | Fast and accurate excited state calculation method for large molecular system 김재욱; 강성우; 임재창; 황상연; 김우연, 2019 KAIST School of Molecular Science BK21 Workshop, BK21, 2019-02-18 |
| 40 | Fast and accurate hybridization scheme for real-space based density functional theory 김재욱; 임재창; 강성우; 김우연, 제 13회 고등과학원 전자구조계산 학회, 고등과학원, 2017-06-15 |
| 41 | Finding chemical reaction pathways 김우연, 서강대학교 화학과 학과 세미나, 서강대학교, 2014-12-03 |
| 42 | Finding reaction pathways 김우연, 대한화학회 청암 심포지움, 대한화학회, 2014-04-16 |
| 43 | Growth of supramolecular chirality arising from a series of perturbation and cooperation between molecular and photonic sergeants 강준수; 강성우; 김우연; 서명은, 제3회 멀티스케일 카이랄 구조체 연구센터 워크숍, 멀티스케일 카이랄 구조체 연구센터, 2021-01-07 |
| 44 | Hit Discovery and Lead Optimization via Deep Learning 김우연, 제4회 대사질환 신약개발 Know-How 심포지움, 연세대학교, 2019-09-27 |
| 45 | Metal chalcogenide and arsenide nanowires : synthesis, structural characterization, electron transport and electromechanical properties = 금속 칼코겐화물 및 비소화물 나노선 : 합성, 구조분석, 전자수송 및 전자기계적 특성 연구link Kim, Minjin; Kim, Woo Youn; et al, 한국과학기술원, 2019 |
| 46 | New Computational Methods for Finding Reaction Paths 김우연, 제116차 대한화학회 물리화학분과 하계 심포지움, 대한화학회 물리화학분과, 2014-06-28 |
| 47 | On the couplings in molecular charge transfer = 분자계 전하전달에서의 짝지음에 대하여link Hwang, Sang-Yeon; Kim, Woo Youn; et al, 한국과학기술원, 2020 |
| 48 | Packing Structure of Trifluoromethyl-containing Poly(amide-imide)s by GIWAXS 신이삭; 박종민; 서명은; 안남영; 이병용; 변태준; 김연준; et al, 2018 방사광이용자발표회, 한국방사광이용자협회, 2018-11-22 |
| 49 | Performance of Range-Separated hybrid DFT calculations on real-space Lagrange-sinc basis 강성우; 김우연, 2019 Molecular Simulation Workshop, KAIST,서울대학교,서강대학교, 2019-01-30 |
| 50 | Predicting drug-target interaction using a novel graph neural network with 3D structure-embedded graph representation 임재창; 류성옥; 박규병; 최요중; 함지연; 김우연, 제130차 대한화학회 물리화학분과회 하계 심포지엄, 대한화학회 물리화학분과회, 2019-07-08 |
| 51 | Quantum simulation of electron transport in molecular systems 김우연, KCC Open Seminar, KAIST 나노융합연구소(KI NanoCentury), 2013-03-11 |
| 52 | Reaction mechanism prediction via automated reaction network analysis and chemical reactivity learning = 자동화된 반응 네트워크 분석과 반응성 학습을 통한 반응 메커니즘 예측link Kim, Jin Woo; Kim, Woo Youn; et al, 한국과학기술원, 2021 |
| 53 | Role of Exact Exchange for Accurate Excited State Calculation 김우연, 122차 물리화학 분과 심포지엄, 대한화학회 물리분과회, 2016-12-29 |
| 54 | Synthesis and electrochemical characterization of porous carbon nanosheets/metal silicide nanowires based electrode materials = 다공성 탄소나노시트/메탈 실리사이드 나노선 기반의 전극소재 합성 및 전기화학적 특성 연구link Lee, Jiyoung; Kim, Woo Youn; et al, 한국과학기술원, 2019 |
| 55 | TDDFT for electron transfer at solid-molecule interfaces 김우연, Workshop on Computational Bio-Nano-Science, Workshop on Computational Bio-Nano-Science, 2011-12-21 |
| 56 | The use of a local exact exchange potential enhances accuracy of hybrid DFT for excited state calculations 김재욱; 김우연, 대한화학회 제119회 총회 및 학술발표회, 대한화학회, 2017-04-20 |
| 57 | Toward accurate and efficient electronic structure calculations 김우연, The 4th KAIST Young Chemists Symposium, Department of Chemistry, KAIST, 2015-02-24 |
| 58 | Toward ultrafast and inexpensive DNA sequencing 김우연, 제 7회 고등과학원 전자구조계산학회, KIAS, 2011-09-29 |
| 59 | Tutorial on AI-based acceleration of drug discovery 김우연, 제126회 대한화학회 학술발표회 및 총회, 대한화학회, 2020-10-21 |
| 60 | 기계학습을 이용한 화학 반응 예측 방법론 개발 = Development of chemical reaction prediction methods using machine learninglink 김지효; 김우연; et al, 한국과학기술원, 2018 |
