초록 ▼

연구개발 목표 및 내용
최종 목표
양자역학적 계산과 수학적 심층 신경망 모델을 이용한 고분자의 용해도 파라미터를 예측하고 상호작용 파라미터를 계산하고자 함.
전체 내용
고분자의 자기조립은 고분자와 주변 환경의 용매 혹은 다른 고분자와의 용해도의 차이에 기인함. 이에 고분자의 용해도 파라미터를 파악하는 것은 중요하며 고분자를 직접 합성하지 않아도 알 수 있다면 매우 효율적인 연구가 가능할 것임. 이에 본 연구에서는 수학적 모델인 심층 신경망을 이용한 기계학습을 통해 고분자 반복 단위에 따른 용해도 파라미터를 예측

연구개발 목표 및 내용
최종 목표
양자역학적 계산과 수학적 심층 신경망 모델을 이용한 고분자의 용해도 파라미터를 예측하고 상호작용 파라미터를 계산하고자 함.
전체 내용
고분자의 자기조립은 고분자와 주변 환경의 용매 혹은 다른 고분자와의 용해도의 차이에 기인함. 이에 고분자의 용해도 파라미터를 파악하는 것은 중요하며 고분자를 직접 합성하지 않아도 알 수 있다면 매우 효율적인 연구가 가능할 것임. 이에 본 연구에서는 수학적 모델인 심층 신경망을 이용한 기계학습을 통해 고분자 반복 단위에 따른 용해도 파라미터를 예측하는 모델을 구축하고 최종적으로 상호작용 파라미터를 구해 고분자의 거동을 파악하고자 함.

연구개발성과
고분자의 반복 단위에서 기인하는 고분자 용해도 파라미터 차이를 예측할 수 있는 심층 신경망 모델을 구축함.

연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
고분자를 직접 합성하지 않아도 용해도 파라미터를 예측할 수 있기에 원하는 범위의 용해도 파라미터에 해당하는 고분자만을 합성하는 효율적인 연구가 이루어 질 수 있을 것으로 기대함.

(출처 : 요약문 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 최종보고서 ... 2
• 요 약 문 ... 3
• 목차 ... 4
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 5
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 8
• 1) 연구수행 결과 ... 8
• 2) 목표 달성 수준 ... 13
• 4. 목표 미달 시 원인분석 ... 14
• 5. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 14
• 6. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 14
• 끝페이지 ... 15