간행물
한국화상학회지 KCI 등재후보 Journal of Korean Society for Imaging Science and Technology
- 발행기관 한국화상학회
- 자료유형 학술지
- 간기 계간
- ISSN 1226-0517 (Print)2288-9604 (Online)
- 수록기간 1995 ~ 2026
- 주제분류 공학 > 전자/정보통신공학 공학 분류의 다른 간행물
- 십진분류KDC 569DDC 629
권호리스트/논문검색
제28권 제1호 (2022년 3월) 2건
1.
2022.03
구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
김승주, 이규철
용액 공정에 기반한 공액 고분자 재료들은 경량성, 유연성, 높은 가격경쟁력으로 주목받고 있다. 하지만 여전 히 유기 소재의 안정성 향상은 중요한 연구 주제로써 상용화를 위해 반드시 극복해야 할 사항이다. 따라서 다양한 물 리적 광학적 조성을 가진 유기 고분자 재료들의 지속적인 개발은 필수적이다. 본 연구에서는 기존에 태양전지용 공액 고분자로 사용되고 있는 BDT-S-TPD를 azido functionalization을 통해 성공적으로 아자이드 사슬로 변환시켰고 이를 NMR과 IR 스펙트럼을 통해 증명하였다. 또한 합성된 고분자로 열 또는 광 가교결합을 진행 후 내용제성 평가를 실 시하였고 아자이드 함량이 증가함에 따라 내용제성이 향상됨을 확인할 수 있었다.
4,000원
2.
2022.03
구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
이종민, 진송, 황지민, 서민호
범밀도이론함수(Density Functional Theory, DFT) 기반의 제일원리전산모사는 기저상태의 DFT 에너지를 구하는데 많은 시간소요 및 전산자원을 소모하였다. 이러한 막대한 전산자원의 소모는 DFT 계산에서 고려할 원자수를 수 백개 이 하로 제한되게 되었으며, 이를 해결하기 위해서는 전자구조 계산이 아닌 원자의 환경 내에 원자간 상호작용을 정의 (Force Field, 힘장)하고 이를 통해 주어진 조성 혹은 구조에 따른 에너지를 빠르게 예측 할 수 있어야 한다. 본 논문에서 는 Behler-Parrinello가 제시한 인공신경망 모델을 활용해 인공지능 다원계 힘장을 개발하고 코발트-구리 산화물의 조성에 따른 에너지를 예측하고 안정한 구조를 탐색하는 연구를 수행하였다. 인공신경망 기술로 부터 구리-코발트 산화물에 대 해 15.7 meV/atom의 에너지 오차와 단위거리당 힘 103.6 meV/Å의 정확도를 가지는 인공신경망 포텐셜을 개발하였다. 이 방법으로 빠르고 정확하게 CuCoO 표면구조의 산소 결함률에 따른 생성에너지를 계산할 수 있었고, 에너지 컨벡스 홀을 도시 조성에 따른 안정한 구조를 예측하였다.
4,000원
