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최근 딥러닝의 발전으로 다양한 분야에서 인공지능을 활용하는 사례가 많아지고, 새로운 문제를 해결할 수 있게 되었다.
이미지 캡셔닝(Image Captioning)과 같이 기존의 문제가 확장하여 컴퓨터 비전 분야와 NLP (Natural Language Processing) 분야가 합쳐진 새로운 task도 생겼다. 또한 딥러닝의 발전은 기존의 연구 분야 이외에도 다양한 영역에서 활용하여 활발하게 연구되고 있으며, 그 중 화학이나 약학 분야에서는 새로운 재료를 탐색하거나 분자 구조로부터 물성을 예측하는 연구에 인공지능을 활용하고 있다. 분자 구조와 이에 따른 물성 정보 데이터를 기반으로 분자구조와 화합물의 물성간의 관계를 이해함으로써, 새로운 분자 구조에 대한 물성을 예측하거나 목표 물성에 맞는 새로운 화합물을 설계할 수 있다.
인공지능을 활용함으로써 목표에 맞는 재료와 물성을 스크리닝하여 개발 시간을 단축할 수 있다. 기본적으로 분자 구조 이미지나 ...
저자 | 김수진 |
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학위수여기관 | 한양대학교 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 인공지능학과 |
지도교수 | 김태현 |
발행연도 | 2023 |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T16665106&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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