| 연구목표 |
본 연구는 다공성 소재 (예: 제올라이트, MOF, COF) 문서에서 텍스트/표/그래프/이미지 데이터를 추출할 수 있는 기술 개발을 목표로 함. 이러한 목표를 달성하기 위해 다양한 알고리즘 (예: 룰베이스드, 머신 러닝)을 성립하고 오프 소스 코드를 개발해서 수집된 데이터를 토데로 다공성 소재 논문 데이터베이스(DB)를 구축할 예정임. 마지막으로 수집된... |
| 연구내용 |
o 1단계:- 다공성 소재 문서로부터 텍스트에서 물성치 추출 코드 개발- 데이터 증폭을 이용한 기계학습 데이터셋 확보- 수집된 (S)TEM 이미지의 원본 복구를 위한 AI 기술 개발 o 2단계- 다공성 소재 문서로부터 합성 조건 추출 코드 개발- 다공성 소재 문서로부터 그래프 형태의 데이터 추출 알고리즘 및 코드 개발 - 수집된 텍스트/표/그래프/이미지 ... |
| 기대효과 |
- 활용 계획: 본 연구과제에서 수집된 텍스트와 이미지 데이터를 이용하면 나노 다공성 소재의 물성을 예측하는 머신러닝/딥러닝 모델들을 쉽게 개발할 수 있음. 이러한 인공지능 개발의 이점을 바탕으로 원하는 물성을 가지는 소재를 역설계하는 목표까지 쉽게 이어질 수 있음. 또한, 본 연구과제에서 사용한 인공지능/시뮬레이션 코드는 github와 같은 오픈소스 플랫... |
| 키워드 |
다공성 물질,텍스트 마이닝,이미지 마이닝,머신러닝,빅데이터,물성 특성,인공 신경망,논문 문서 |