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연합인증

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머신러닝을 통한 웹 기반 시뮬레이션 결과 예측
Prediction on Web-based simulation result through Machine learning 원문보기

한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회, 2019 Oct. 30, 2019년, pp.789 - 792  

김지수 (제주대학교 전산통계학과) ,  강민규 (제주대학교 컴퓨터공학과) ,  권훈 (제주대학교 컴퓨터공학과) ,  이정철 (한국과학기술정보연구원)

초록
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최근 IT 기술의 발전으로 웹 기반 시뮬레이션이 많은 연구에 도움을 주고 있다. EDISON은 그러한 시뮬레이션 환경을 제공해주는 플랫폼으로 전산열유체, 나노물리, 계산화학, 등 다양한 전문분야의 앱(이하 솔버)을 제공해준다. 이러한 솔버는 사용자가 그 솔버에 맞는 간단한 파라미터들만 입력하면 다양한 결과를 알아서 계산해 주는 편의를 제공해 주지만 입력 데이터에 따라 작업 시간이 상당히 혹은 무한히 걸릴 수 있기 때문에 언제 끝날지 모르는 작업의 완료 여부를 수시로 확인해야만 하는 불편함이 있다. 때문에 그 시간을 예측할 수 있다면 수시로 확인하는 불편함을 줄일 수 있다. 또한 오랜 시간이 걸리는 작업의 결과를 미리 알 수 있으면 사용자들에게 큰 도움이 될 것이다. 이런 점에서 본 논문에서는 시뮬레이션의 작업 결과와 수행 시간의 예측 모델을 적용해 보았다. 본 논문에서는 계산화학분야의 uChem 솔버의 결과 예측을 진행하였는데 uChem 솔버는 1주기 및 2주기 원자들로 이루어진 화합물의 최적화된 상태의 에너지 값과 구조를 보여주는 프로그램이다. 예측을 진행한 결과 에너지는 99%이상의 상당히 높은 정확도를 얻을 수 있었고 수행 시간의 경우 약 90%의 정확도를 얻었다. 이를 통해서 사용자로 하여금 더욱 편리한 서비스를 제공할 수 있을 것이다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

  • 잘못된 파라미터 값으로 인해서 작업이 실패한 것과 현재 진행중인 작업들도 있기 때문에 그 중 작업이 성공적으로 끝난 파일만 추출했다. 그리고 로그파일을 읽어와서 정규식을 이용해 목표변수인 분자 에너지 값을 추출했다.
  • 이는 한 번에 수십 개의 시뮬레이션을 돌릴 수 있게 해주는 자원으로 비교적 짧은 시간에 작업을 수행할 수 있었다. 그리고 전과 동일한 방법으로 작업 수행 결과를 받아와서 기존 데이터와 병합하였다. 그리고 다시 회귀분석을 진행하기에 앞서 설명변수 몇 개를 추가했다.
  • 본 논문에서는 지금까지 uChem 솔버 사용자들의 시뮬레이션 결과 데이터를 추출, 분석하여 첫 번째로는 최종 분자 에너지 예측, 두 번째로는 작업 수행 시간 예측 모델을 적용해 보았다.
  • 설명변수는 위와 동일하게 하여 전체 데이터를 8:2 비율로 train data와 test data로 나누었고, train data만으로 회귀분석을 진행하여 나온 선형 모델에 test data를 적용해 보았다. (그림 4)는 진행 결과 예측한 값이 실제 값과 얼마나 유사한지 알아보기 위해 plot을 찍어 가시화한 그림이다.
  • 이 파일을 파이썬 프로그램에서 ase 라이브러리를 사용해 xyz 파일로 변환하였고, 간단한 코드를 작성해서 xyz 파일을 uChem 솔버에 맞는 입력 데이터 형태로 변환시켰다. 이 데이터를 시뮬레이션 돌리는데 앞서 말했듯이 하나하나 전부 작업을 수행하려면 상당히 오랜 시간이 걸리기 때문에 클러스터 컴퓨팅 자원을 이용했다. 이는 한 번에 수십 개의 시뮬레이션을 돌릴 수 있게 해주는 자원으로 비교적 짧은 시간에 작업을 수행할 수 있었다.
  • POSCAR 파일이란 격자 정보와 이온들의 위치를 포함한 여러 화학정보를 담고잇는 파일로 많은 연구에 쓰이고 있다. 이 파일을 파이썬 프로그램에서 ase 라이브러리를 사용해 xyz 파일로 변환하였고, 간단한 코드를 작성해서 xyz 파일을 uChem 솔버에 맞는 입력 데이터 형태로 변환시켰다. 이 데이터를 시뮬레이션 돌리는데 앞서 말했듯이 하나하나 전부 작업을 수행하려면 상당히 오랜 시간이 걸리기 때문에 클러스터 컴퓨팅 자원을 이용했다.

데이터처리

  • 그렇게 Y를 분자 에너지 값, X를 각 원소들의 개수와 총 원자 개수로 두어서 R 프로그램을 이용하여 간단한 회귀분석을 진행하였고 결과는 아래의 (그림 1)과 같이 어떠한 변수도 유의하지 않게 나왔다. 문제를 찾기 위해서 에너지 값의 분포를 Box Plot을 통해 살펴보았는데, 몇 개의 이상점이 존재한다는 것을 알 수 있었다.
  • 5배 만큼보다 더 떨어진 값들을 이상점으로 판단하고 제거한 후의 Box Plot이다. 제거를 하고 나니 정상적인 box의 형태를 갖추었고 이를 바탕으로 다시 회귀분석을 진행 하였다.
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