초록 ▼

□ 연구개요
본 연구에서는 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 이용해 제1원리(ab initio) 양자화학계산 데이터 기반 분자의 포텐셜에너지표면 (Potential Energy Surface, PES)의 구축, 진동 에너지 및 화학반응속도를 산출하는 분자동역학해석에 ANN의 응용 등 화학반응유동장의 열화학적 특성량을 효율적으로 예측하기 위한 수치해석 기술을 연구한다.

□ 연구 목표대비 연구결과
o 인공신경망 설계 및 학습용 데이터베이스 구축
- 기존 인공신경망 모델,

□ 연구개요
본 연구에서는 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 이용해 제1원리(ab initio) 양자화학계산 데이터 기반 분자의 포텐셜에너지표면 (Potential Energy Surface, PES)의 구축, 진동 에너지 및 화학반응속도를 산출하는 분자동역학해석에 ANN의 응용 등 화학반응유동장의 열화학적 특성량을 효율적으로 예측하기 위한 수치해석 기술을 연구한다.

□ 연구 목표대비 연구결과
o 인공신경망 설계 및 학습용 데이터베이스 구축
- 기존 인공신경망 모델, 학습법 및 학습용 라이브러리의 조사 및 평가
- 화학반응속도 산출용 인공신경망 및 학습기 설계
- 학습용 데이터베이스 구축을 위한 ab initio 계산
o 화학반응속도 산출용 인공신경망 학습 데이터 생산
- 인공신경망 PES 학습용 ab initio 데이터 보완
- 인공신경망 PES 개선: 활성화 함수가 인공신경망 PES 정확도에 주는 영향 연구
- 인공신경망 PES를 이용한 Quasi-Classical-Trajectory(QCT) 코드 구축 및 관련 기술 연구
o 화학반응속도 산출용 인공신경망 학습 및 검증
- 준위간 천이속도 도출 인공신경망 구축
- Heat Bath 문제 해석을 위한 0차원 Rate Equation Solver 개발
- 열완화속도 및 화학반응속도 열화학모델링을 위한 체계 구축
- 열화학모델의 검증을 위한 CFD 예비 계산

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성)
본 연구의 결과로 최신의 양자화학 계산 방법론과 인공신경망을 적용하여 반응속도를 높은 정확도로 보다 빠르게 계산할 수 있을 것으로 기대된다. 따라서, 극초음속유동 CFD 해석을 위한 열화학 모델의 정확도를 개선할 수 있을 뿐 아니라 새로운 열화학 모델 개발에 도움이 되어 한국형 발사체 등 한국의 우주개발 사업에 큰 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
또한, 이러한 반응속도의 산출법이 확립되면 극초음속유동 뿐 아니라 다른 화학반응 유동에서도 적용 할 수 있다. 예를 들어, 이산화탄소에 관한 반응경로 해석을 수행하여 화성 대기 돌입 등 타행성에서 의 유동해석을 위한 열화학 모델 개발도 가능하며, 핵융합 분야 삼중수소에 적용하면 증식재에서 증식된 삼중수소의 추출, 회수의 모델링 등 증식블랑켓 연료주기에도 활용할 수 있는 기술이다. 특히, 새로운 재료를 개발할 때 확립된 인공신경망을 활용하여 화학적으로 다양한 분자 구성 제안 및 그 특성평가를 할 수 있을 것으로도 기대되는 등 항공 우주, 핵융합, 소재 분야를 망라한 다양한 분야의 핵심기술로 활용할 수 있다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 14
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 14
• 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) ... 17
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 17
• 6. 자체점검표 ... 18
• 7. 참고문헌 ... 18
• 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 19
• 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 22
• 끝페이지 ... 26