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인공신경망-기계학습방법을 이용하여, 반도체내 원자간 상호작용에너지를 도출하는 연구를 하였다. 분자동역학계산으로 원자구조와 총에너지에 대한 빅데이타를 만들고, 이를 이용한 지도학습과정으로 C, Si, Ge 반도체내에서 원자간 거리 변화에 따른 에너지변화와 결합각의 변화에 따른 에너지 변화를 기술하는 인공신경망을 최적화 시켰다. 최적화된 인공신경망을 이용 결합거리와 결합각의 함수로써 원자간 상호작용에너지를 추축하였다. 이들 반도체내 최적 결합각 상호작용에너지 함수를 통해 고해진 최적의 결합각이, s-궤도와 p-궤도의 원자 에너지준위 차이에 따라, 이상적 사면체 구조의 결합학보다 작아지는 것을 알 수 있었다.
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구방법
Ⅲ. 연구결과 및 논의
Ⅳ. 결론
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