<사진1- 기계공학부 4학년 윤종훈 학생>

 

기계공학부 4학년 윤종훈 학생(제1저자), 최은성 학생이 연구한 <무기 결정 고체의 깁스 자유에너지 예측 및 검증에 대한 적응학습 프레임워크>가 화학분야 세계 최대 학술기관인 미국화학회(ACS, American Chemistry Society)의 ‘저널 오브 피지컬 케미스트리 에이 (Journal of Physical Chemistry A, 피인용지수 2.781)’에 11월 12일 게재됐다.

 

윤종훈, 최은성 학생은 기하급수적으로 늘어나는 신소재 데이터베이스 양에 비해 깁스 에너지 데이터는 제한적인 상황에서 머신러닝 기법을 활용해 ‘열역학 모델링 데이터’를 예측하는 모델을 개발했다. 깁스 에너지는 물질의 합성가능성, 안정성을 나타내는 물성으로, 온도의 변화에 따른 물질의 에너지 변화를 의미한다. 윤종훈, 최은성 학생은 훈련한 머신러닝 모델을 이용하여 약 40,000개의 데이터 예측을 진행하고 전자구조 계산을 통해 573개 데이터를 검증했다.

 

윤종훈 학생은 “긴 시간 동안 이끌어주시고 격려해주신 민경민 교수님께 감사드린다”며 “흔치 않은 연구 경험을 통해 많은 것을 배우고 느꼈다. 본 연구가 열역학 기초 데이터 확보를 위한 기반이 되길 바라며 앞으로 더 훌륭한 연구를 통해 4차 산업혁명 시대에 걸맞은 AI 융합 엔지니어로 발전할 것”이라고 전했다.

 

연구책임자 민경민 교수는 “물질의 열역학적인 안정성을 예측하여 신소재 개발 프로세스를 획기적으로 단축할 수 있는 방법론을 구축한 의미 있는 연구 결과”라며 연구의 의의를 전했다.

 

<그림1- 깁스 자유 에너지를 예측하기 위한 기계 학습 플랫폼의 순서도>

 

<그림2- 개발한 머신러닝 모델의 깁스 자유 에너지 예측 정확도>

 

 

 

홍보팀(pr@ssu.ac.kr)