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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : 강호성 ( Hoseong Kang ) (검색결과 1 건)
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      • 에너지 분야의 전산모사 연구와 머신러닝

        강호성 ( Hoseong Kang ),서영진 ( Young Jin Seo ),고지은 ( Ji Eun Ko ),박치훈 ( Chi Hoon Park ) 한국공업화학회 2022 공업화학전망 Vol.25 No.5

        최근들어 머신러닝 기술이 다양한 분야에서 획기적인 성과를 내며 많은 주목을 받고 있다. 이러한 발전에는 컴퓨터 기술의 급격한 발달과 딥러닝으로 대표되는 다양한 알고리즘의 등장이 그 배경에 있다. 이 중 컴퓨터 기술의 발달은 또 다른 컴퓨터 활용 분야인 전산모사 분야에도 큰 영향을 미쳐 기존에는 계산하기 어려웠던 크고 복잡한 구조의 모사가 가능해 졌고, 이에 따라 전산모사 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 두 분야 모두 컴퓨터에 기반하고 있기 때문에, 최근 들어 이들 두 분야를 접목하여 전산모사-머신러닝 융합연구를 진행하고자 하는 시도들이 나타나고 있다. 이중에는 데이터베이스에 기반한 머신러닝 기법을 바탕으로 소재 개발을 수행하던 연구분야에서 기존에 저장된 데이터베이스가 아닌 전산모사에서 얻어진 결과를 입력 변수로 활용하고자 하는 시도들이 있고, 반대로 머신러닝을 통해서 얻어진 결과들을 전산모사 계산에 입력 변수로 활용하기 위한 시도들도 있다. 본 총설에서는 우선 에너지 소재 분야에 초점을 맞춰서 관련 전산모사 기술을 소개하고, 현재 진행되고 있는 전산모사-머신러닝 융합 연구 동향에 대하여 소개하고자 한다.

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