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[국가R&D연구보고서] 강화기계학습을 이용한 촉매 화학반응 시스템 모델링 및 최적 촉매 반응 시스템 설계 방법론 개발
Development of reinforcement learning based platform for modeling and design of complex catalytic reaction systems 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 성균관대학교
SungKyunKwan University
연구책임자 김지용
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2022-03
과제시작연도 2021
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
연구관리전문기관 한국연구재단
National Research Foundation of Korea
등록번호 TRKO202200016314
과제고유번호 1711146389
사업명 개인기초연구(과기정통부)(R&D)
DB 구축일자 2022-11-22
키워드 반응 설계.빅데이터.기계학습.강화학습.촉매 설계.Catalytic reaction design.Big data.Machine learning.Reinforcement learning.Catalyst design.

초록

□ 연구개요
본 연구는 촉매 화학반응 예측 및 최적 촉매 반응시스템 설계를 위한 빅데이터 기반 강화기계학습 플랫폼 개발하고, 이를 실제 반응 공정에 적용함으로써 실증적 성과도출를 목표로 한다.
현재 신 촉매 및 반응 개발은 기존 연구 결과 학습을 포함한 전문가의 지식과 경험에 의존하여 진행되는 상황임. 또한 촉매의 성능을 검증하기 위하여 반복 실험을 통한 전통적 try-and-error 방식에 의존함. 더욱이, 새로이 개발된 촉매의 상용화 및 실제 화학 공정에의 적용은 scale-up 단계의의 다양한 시행착오를 수반함으로

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 1.1 연구 목표 ... 4
  • 1.2 연차별 연구내용 ... 4
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
  • 2.1 1차년도 수행 내용 ... 6
  • 2.2 2차년도 수행 내용 ... 8
  • 2.3 3차년도 수행 내용 ... 11
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 12
  • 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 12
  • 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 12
  • 3) 목표 달성 수준 ... 12
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 13
  • 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 13
  • 6. 참고문헌 ... 14
  • 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 15
  • 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 16
  • 끝페이지 ... 22

표/그림 (13)

참고문헌 (25)

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