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머신러닝기반 제일원리동역학 데이터를 활용한 칼륨이온 전극소재 설계연구
First-principles dynamics study for design of potassium-ion battery electrode materials via machine learning 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 동국대학교
DongGuk University
연구책임자 한영규
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2022-03
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.

초록

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

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 7
  • (1) 칼륨이온 삽입에 따른 비정질 전환메커니즘 계산법 연구 ... 7
  • (2) 칼륨이온 전지용 음극소재 개발에 필요한 주요 물성 계산법 정립 연구 ... 8
  • (3) 효과적인 머신러닝을 위한 최적 계산 시스템, 조성 선정 연구 ... 9
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 15
  • 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 15
  • 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 15
  • 3) 목표 달성 수준 ... 15
  • 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 16
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 16
  • 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 17
  • 6. 참고문헌 ... 19
  • [붙임1] 세부 정량적 연구개발성과 ... 21
  • [붙임2] 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 25
  • 끝페이지 ... 40

표/그림 (15)

참고문헌 (25)

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