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머신러닝 기반 MOF계 에너지 원천소재 개발
Development of Machine Learning Technology based MOFs Energy Core Materials 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 순천향대학교
SoonChunHyang University
연구책임자 안욱
참여연구자 정순기 , 조남철 , 이영우 , 조용현
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2020-02
과제시작연도 2019
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202300013302
과제고유번호 1711099408
사업명 집단연구지원(R&D)
DB 구축일자 2023-10-25
키워드 금속유기골격구조체.다원계 전이금속 복합체.양자계산.머신러닝.에너지소재.이차전지.전기화학촉매.축전식탈염기술.Metal Organic Frameworks.Multi-transition metal composite.Quantum mechanics.Machine learning.Energy Materials.Rechargeable Battery.Electrocatalysis.Capacitive Deionization.

초록

□ 연구개발 목표
○ 에너지 원천소재로서 MOF계 소재를 개발하고 차세대이차전지, 수소에너지, 축전식탈염기술 등의 응용분야 적용, 각 응용분야 소재로서의 전기화학특성 반응기구를 DFT(Density Functional Theory), MD(Molecular Dynamics)기반의 양자계산이론을 통하여 규명하고자 함
○ 본 연구에서 개발된 원천 소재는 양자계산이론을 바탕으로 머신러닝 데이터베이스화를 할 것이며, 에너지소재로서 단/다원계 금속원자를 포함한 MOF계 신규 소재 모델 예측 및 합성 기술 확보를 세계 최초로 고안하

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 국문 요약문 ... 2
  • 목차 ... 4
  • Ⅰ. 연구개발 과제의 개요 ... 5
  • 1. 과제개요 ... 5
  • 2. 연구목표 ... 8
  • Ⅱ. 연구개발 내용 및 성과 ... 12
  • 1. 연구개발과제의 수행 과정 및 내용 ... 12
  • 2. 연구개발과제의 목표 달성 정도 및 수행 결과 ... 17
  • 3. 연구개발성과 및 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 49
  • 4. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 50
  • Ⅲ. 기 타 ... 52
  • 1. 인력 현황 ... 52
  • 2. 시설장비 구축 현황 ... 52
  • Ⅳ. 참고문헌 ... 53
  • 끝페이지 ... 54

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참고문헌 (25)

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