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최근 들어 학계 및 산업계에서는 데이터 사이언스를 이용한 물질 분석 및 신물질 디자인이 중요한 연구 주제로 떠오르고 있으며, 이를 위한 필수 요소 중 하나는 실험적 분광학 결과 및 제일원리 전자구조계산 결과에 대한 고속대량 데이터 스크리닝 작업이다. 이러한 작업에는 대량의 실험적 분광학 데이터와 제일원리 전자구조계산 결과들로부터 유용한 정보들을 최소한의 인간의 개입만으로 추출할 수 있는 기계학습 기반 방법론이 필수적이다. 이를 위하여, 본 연구에서는 1차원 진동수 영역에서의 광전자 분광학 (photoemission spectroscopy, PES) 실험 결과들을 입력받아, 이로부터 전자의 여기 에너지, 여기 상태의 수 및 각 PES 피크의 에너지 폭을 얻어 내는 심층 신경망 모델을 만들고 훈련시켜 보았다. 본 모델에서는 1차원 합성곱 신경망 (convolution neural network, CNN) 을 완전연결 신경망 (fully-connected layers, FCL) 과 조합하여 사용하였으며, 훈련된 모델은 Poly(3-hexylthiophene) (P3HT) 분자 내 황의 2p 상태 및 인듐 주석 산화물 내 산소의 1s 상태로부터의 PES 스펙트럼을 분석하는데 사용되었다. 마지막으로 현재의 모델을 보다 개선하기 위한 방법에 대한 논의를 덧붙인다.
목차
I. 서 론
II. 본론: 계산 방법론, 결과 및 논의
III. 결 론
REFERENCES
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