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NTIS 바로가기주관연구기관 | 동국대학교 DongGuk University |
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연구책임자 | 한영규 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200014539 |
과제고유번호 | 1711126550 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-11-09 |
키워드 | 제일원리.범밀도함수이론.머신러닝.이차전지.음극소재.first-principles.density functional theory.machine learning.secondary battery.anode materials. |
연구개요
본 과제에서는 칼륨이온 이차전지 음극소재에 대한 제일원리 분자동역학 계산 기술을 정립하고, 쉘 스크립트 코딩을 통해 계산 자동화 및 데이터베이스 시스템을 구축한 후, 머신러닝 기술을 활용하여 전지특성이 우수한 차세대 이차전지 음극소재를 제시한다. 실험연구자들이 수월하게 활용할 수 있는 머신러닝 기반 이차전지 음극소재 스크리닝 플랫폼을 구현한다.
연구 목표대비 연구결과
1차년도 - 칼륨이온 이차전지 음극소재 개발용 머신러닝 모델 정립을 위한 소재계산 기술 (결과) 비정질 음극소재 계산법 정립, 칼륨이온
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