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저자정보
김성덕 (삼성종합기술원)
저널정보
한국고분자학회 한국고분자학회 학술대회 연구논문 초록집 한국고분자학회 2021년도 추계학술대회 연구논문 초록집 제46권 제2호
발행연도
2021.10
수록면
41 - 41 (1page)

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본 발표는 전자재료로 사용되는 고분자와 고분자 첨가물의 물성 예측과 합성 방법론에 대한 최근 연구 결과를 실예를 통해 소개하고자 한다. 수 백개 물질의 polarizability 를 양자계산(density functional theory)한 결과는 실험값 예측이 DFT 를 통해 가능함을 보였으나, 한 물질당 계산 시간이 supercomputer 로도 수일까지 걸려 새로운 계산 방법/modeling 을 도입하게 된 계기가 되었다. 전통적인 QSPR 방법과 SVM, decision tree, graph neural network 등의 machine learning(ML) 모델링 방법을 비교한 결과 polar ... 전체 초록 보기

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