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NTIS 바로가기주관연구기관 | 성균관대학교 SungKyunKwan University |
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연구책임자 | 허준석 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300008106 |
과제고유번호 | 1711161169 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-09-26 |
키워드 | 수소저장물질.딥러닝.생성모델.밀도범함수이론.2차원 소재.Hydrogen storage material.Deep learning.Generative model.Density Functional Theory.Two-dimensional material. |
□ 연구개요
본 연구실에서는 전산모사 및 딥러닝 기술을 기반으로 효율적인 소재 탐색 기술을 2차원 소재에 적용하여 기존의 데이터베이스에 존재하지 않는 새로운 2차원 수소 저장 물질을 제안하고자함. (1) 여러 결정 구조 DB로부터 2차원 물질 구조 정보 추출을 통해 이 2차원 소재 결정구조 데이터베이스를 구축하고, (2) 2차원 결정 구조 물질에 적용 가능한 기존 결정 구조 표현자의 성능 비교 및 그래프 기반 표현자를 연구개발하며, (3) 뉴럴 네트워크 기반의 생성 모델을 데이터에 적용시켜 관심 물성 최적화가 가능한 역설계 모
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