AN LAB

Morphology Intelligence @An Lab
Seeing materials in 3D, predicting performance with AI
for cosmetics, biomedical, and energy applications

'첨단 이미징과 AI가 만나는 곳'
눈으로 보고 AI로 예측하는 미래 소재지능 연구실 (화장품, 바이오, 에너지)

Explore

AN LAB은 3차원 나노 구조와 AI를 이용해 미래 소재 설계를 위한 '모폴로지 인텔리전스(Morphology Intelligence)'연구를 개척하고 있습니다.

본 연구실은 초고해상도 3D 이미징, 정량 형태학, 물리 모델링, AI를 융합하여 소프트 소재의 '합성-미세구조-물성' 상관관계를 규명합니다. 복잡한 모폴로지를 계산 가능한 기술요소(descriptors)로 표준화함으로써, 시행착오를 벗어나 예측 가능하고 설명 가능한 설계를 실현합니다. 구조가 성능을 좌우하는 고분자, 복합소재, 분리막, 에너지 소재를 중점 연구합니다.

AN LAB pioneers Morphology Intelligence, a framework transforming 3D nanoscale structures into quantitative knowledge for rational materials design.

We integrate high-resolution 3D imaging, quantitative morphometry, physics-based modeling, and machine learning to decode synthesis–morphology–property relationships in soft materials. By converting complex structures into computable descriptors, we move beyond trial-and-error toward predictable material design. Our focus spans polymers, composites, membranes, and energy materials where multi-scale architecture governs function. At AN LAB, morphology is not merely imaged—it becomes intelligence.

연구팀원을 상시 모집합니다!

학부 연구생, 석사·박사 및 석박사 통합과정, 포닥(박사후연구원) 연구원을 모집하고 있습니다. 고해상도 이미징 (TEM, AFM, and X-ray CT), 고분자, 복합재료, 머신러닝 및 관련 분야에 관심과 열정을 가진 모든 분을 환영합니다.

대학원생 및 박사후연구원 지원: 이력서(CV)를 첨부하여 안효성 교수 이메일(hsan[at]hanyang[dot]ac[dot]kr)로 보내주시기 바랍니다.
학부 연구생 지원: 성적증명서와 간단한 자기소개를 첨부하여 안효성 교수 이메일(hsan[at]hanyang[dot]ac[dot]kr)로 지원해주세요.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. 관련 분야에 대한 배경지식 (이미징, 머신러닝 등)이 부족해도 지원할 수 있나요?

A. 네, 전혀 문제없습니다! 이미 알고 있는 지식보다 새로운 것을 배우고자 하는 호기심과 열정이 훨씬 중요합니다. 우리 연구실의 연구 분야는 다양한 학문이 융합되어 있어, 처음부터 모든 것을 잘 아는 사람은 없습니다. 배우고자 하는 의지만 있다면 기초부터 함께 차근차근 다져나갈 수 있습니다.

1. 프로그래밍 경험이 꼭 필요한가요?

A. 있으면 좋지만 필수는 아닙니다. 우리에게는 Gemini나 Claude 같은 훌륭한 AI 협업 도구가 준비되어 있으며, 저 역시 포닥이후에서야 처음 코딩을 시작했습니다.

2. 현미경 이미징 경험이 있어야 하나요?

A. 전혀 없어도 됩니다. 연구실에 기초부터 쉽게 따라 할 수 있는 풍부한 튜토리얼이 마련되어 있으니 걱정하지 않으셔도 됩니다.

3. 학생들에게 가장 바라는 점은 무엇인가요?

A. 적극적인 소통입니다. 저 역시 학위 과정과 포닥 시절 지도교수님께 잦은 진도 공유와 빠른 질문으로 피드백을 주고받으며 연구 생산성을 크게 끌어올렸습니다. 여러분도 주저 없이 연구 상황을 공유해 주시길 바라며, 저 또한 가능한 한 신속하고 실질적인 피드백으로 적극 지원하겠습니다.

We are actively recruiting passionate team members!

Open positions are available for undergraduate interns, graduate students (M.S., Ph.D., and Integrated M.S./Ph.D. candidates), and postdoctoral researchers. Prospective applicants with backgrounds or interests in advanced imaging (TEM, AFM, and X-ray CT), polymers, composite materials, machine learning, or related disciplines are encouraged to reach out.

Graduate & Postdoc Applicants: Please email your CV to Prof. An (hsan[at]hanyang[dot]ac[dot]kr).
Undergraduate Intern Applicants: Please email your unofficial transcript along with a brief introduction to Prof. An (hsan[at]hanyang[dot]ac[dot]kr).

Frequently Asked Questions (FAQ)

Q. Can I still apply if I lack background knowledge in related fields (imaging, machine learning, etc.)?

A. Absolutely, that is not a problem at all! Curiosity and a passion for learning new things matter far more than pre-existing knowledge. Our lab's research is inherently interdisciplinary, so nobody starts out knowing everything. As long as you have the drive to learn, we can build the fundamentals together step by step.

1. Is prior programming experience strictly required?

A. It is helpful, but definitely not required. We have powerful AI collaboration tools like Gemini and Claude at our fingertips, and I myself did not start coding until after my postdoc!

2. Do I need prior experience in microscopic imaging?

A. Not at all. Don’t worry—our lab has plenty of step-by-step tutorials designed to help you follow along easily right from the basics.

3. What do you expect most from your students?

A. Proactive and frequent communication. During my own graduate studies and postdoc, sharing quick updates and asking questions frequently with my advisors significantly boosted my research productivity. I encourage you to share your progress without hesitation, and I am fully committed to supporting you with prompt, actionable feedback.

EST. 2021