초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
머신러닝 학습을 위한 소재 데이터베이스 구축

◼ 전체 내용
• 논문으로부터 데이터를 추출하여 이차전지 소재 데이터베이스 구축
• 신경망 모델 학습 및 정확도 검증

□ 연구개발성과
• TDM을 통한 소재 합성법 제안 모델 개발
• 데이터베이스를 활용하여 머신러닝 모델을 구축하고 이차전지 소재의 물성 예측
• DFT 계산을 통해 예측 소재의 물성 검증
• 새로운 Mg-ion 이차전지 소재 제안 (논문 게재 및 특허 등록 완료)<

□ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
머신러닝 학습을 위한 소재 데이터베이스 구축

◼ 전체 내용
• 논문으로부터 데이터를 추출하여 이차전지 소재 데이터베이스 구축
• 신경망 모델 학습 및 정확도 검증

□ 연구개발성과
• TDM을 통한 소재 합성법 제안 모델 개발
• 데이터베이스를 활용하여 머신러닝 모델을 구축하고 이차전지 소재의 물성 예측
• DFT 계산을 통해 예측 소재의 물성 검증
• 새로운 Mg-ion 이차전지 소재 제안 (논문 게재 및 특허 등록 완료)
• 고속 스크리닝을 통해 lightweight high-entropy alloys(LWHEAs)를 제안하고 DFT 계산을 통해 기계적 물성 계산 및 LWHEAs 데이터베이스 확보

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
• Post-Li 이차전지인 Mg-ion 양극재 개발에 활용 가능
• 새로운 LWHEAs 개발에 활용
• 신소재 탐색을 위한 머신러닝 모델 활용

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요 약 문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 2.1 데이터베이스 구축 ... 5
• 2.2 TDM을 이용한 소재 합성법 제안 ... 7
• 2.3 공개 데이터베이스를 활용한 ML 모델 학습 및 예측 ... 8
• 2.4 Mg-ion 양극재 소재 스크리닝 ... 11
• 2.5 경량 고엔트로피 합금 ... 13
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 16
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 16
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 16
• 3) 목표 달성 수준 ... 16
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 17
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 17
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 18
• 6. 참고문헌 ... 18
• 끝페이지 ... 30