| 연구목표 |
본 연구에서는 제1원리(ab initio) 양자화학계산에서 얻은 데이터를 이용해 분자 시스템의 구조와 에너지와의 상관성을 학습하여 분자 시스템의 포텐셜에너지 (Potential Energy), 진동 에너지, 화학반응속도 등을 산출할 수 있는 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 구축하여, 이를 우주비행체 주위유동 등 화학반응... |
| 연구내용 |
인공신경망 설계 및 학습용 데이터베이스 구축 1. 기존 인공신경망 모델, 학습법 및 학습용 라이브러리의 조사 및 평가문헌조사, 학회 참석, 교육 프로그램 청강, 타 연구그룹과의 교류, 전문가 활용 등을 통해 인공신경망 모델, 학습법, 및 학습용 라이브러리의 유형, 장단점을 조사 및 평가 2. 화학반응속도 산출용 인공신경망 및 학습기 설계오픈소스 인공신경망... |
| 기대효과 |
본 연구의 결과로 최신의 양자화학 계산 방법론과 인공신경망을 적용하여 반응속도를 높은 정확도로 보다 빠르게 계산할 수 있을 것으로 기대된다. 따라서, 극초음속유동 CFD 해석을 위한 열화학 모델의 정확도를 개선할 수 있을 뿐 아니라 새로운 열화학 모델 개발에 도움이 되어 한국형 발사체 등 한국의 우주개발 사업에 큰 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다. ... |
| 키워드 |
양자화학,인공신경망,화학반응유동,화학반응속도,열화학특성량,전산유체역학 |