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학술대회자료
저자정보
이인효 (숭실대학교) 김주오 (숭실대학교) 민경민 (숭실대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2023년 학술대회
발행연도
2023.11
수록면
1,125 - 1,128 (4page)

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Van der Waals (VdW) heterostructures hold immense potential as materials with versatile applications. Considerable research is underway to investigate their unique electronic and structural properties. However, conventional trial-anderror methods and density functional theory (DFT) calculations are inefficient in exploring the extensive materials space of VdW-heterostructures. Thus, this study aims to develop a machine learning interatomic potentials model for both Twodimensional (2D) materials structures and VdW heterostructure. To accomplish this goal, new VdW heterostructure data was created using the previously reported Two-dimensional materials database and DFT calculation. The development of MLIPs and the constructing of a heterostructure database can be widely used in the materials study field.
#헤테로 구조(hetero structure) #기계학습 기반 원자간 포텐셜 모델(Machine learning interatomic potentials) #밀도범함수 이론(Density functional theory)

목차

Abstract
1. 서론
2. 방법론
3. 결론
참고문헌

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