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저자정보
김태현 (숭실대학교) 김민선 (숭실대학교) 김은송 (숭실대학교) 홍은화 (숭실대학교) 민경민 (숭실대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2022년 학술대회
발행연도
2022.11
수록면
1,483 - 1,486 (4page)

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In the field of materials science, research is actively underway to search for materials that satisfy certain target properties. Although consideration is simple when there is one target property, it is difficult to consider in the case of multi target properties, which is most of the actual reality problems. Therefore, there is a need for a multi-objective optimization (MOO) algorithm with good performance that can consider several targets at the same time. In this study, we verify the performance of the active learning process through the MOO methods by applying the MOO methods to two-dimensional materials database. In the future, verification results for another database will be obtained, and verification results will be expanded to general materials. Through performance verification, efficient MOO guidelines can be presented.
#다목적 최적화(Multi-objective optimization) #능동적 학습(Active learning) #물질 탐색(Material search) #획득 함수(Acquisition function) #예상 하이퍼볼륨 개선(Expected hypervolume improvement)

목차

Abstract
1. 서론
2. 방법론
3. 결과 및 분석
4. 결론
참고문헌

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