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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국재료연구원 Korea Institute of Materials Science |
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연구책임자 | 김세종 |
참여연구자 | 이호원 , 최진우 , 이승건 , 오창석 , 박지원 , 오재철 , 이재욱 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-12 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100000195 |
과제고유번호 | 1711120210 |
사업명 | 재료연구소연구운영비지원(R&D)(주요사업비) |
DB 구축일자 | 2021-05-15 |
키워드 | 인공지능.전자현미경.후방산란전자.기계적 물성.복합재.AI.SEM.EBSD.mechanical properties.composite. |
1. 머신 러닝을 이용한 저 Si형 TRIP강의 공정 변수에 따른 기계적 물성 예측 모델 개발
- 연구자 보유 공정 변수 별 기계적 물성데이터와 열역학 계산 데이터 기반
- 고려 인자 중 유효 인자 도출
2. 인공지능을 이용한 SEM 이미지 자동 보정 모델
- SEM의 초점이 맞은 이미지와 같은 위치에서 다양한 초점거리 이미지를 기반으로 학습
- ResNet을 이용하여 모델 설계
- 다양한 초점 거리 이미지에 대한 보정 성능 확인
3. 인공지능을 이용한 EBSD 데이터 자동 보정
Ⅳ. R&D results
- 1 technology transfer
· Program for automatic correction of EBSD data, POSCO, KRW 23.8million
- 1 paper presentation
· statisticl analysis of EBSD data to predict potential abormal grain growth in 3.0 wt% Si grain-orientated electrical steel, Materials Characterization
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