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영구자석 설계의 중요 파라미터, 인공지능에 물어보다
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영구자석 설계의 중요 파라미터, 인공지능에 물어보다

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
박현규 (서울대학교) 이재혁 (서울대학교) 이제현 (한국에너지기술연구원) 김상국 (서울대학교)
저널정보
한국자기학회 한국자기학회 학술연구발표회 논문개요집 2021년도 한국자기학회 동계학술대회
발행연도
2021.11
수록면
120 - 120 (1page)

이용수

표지
📌
연구주제
본 연구는 미소자기전산모사 데이터를 기반으로 한 인공지능 분석 방법을 제안하여, Nd 자석의 미세구조와 성능을 단기간 내에 연구할 수 있는 방안을 모색한다.
📖
연구배경
지구 평균 온도가 증가함에 따라 환경 문제가 대두되고 있으며, 전기차 보급을 위한 정책이 시행되고 있다. 그러나 Nd 자석의 핵심 재료인 중희토류 원소의 가격과 공급이 불안정하여, 중희토류 없이 고성능 Nd 자석을 설계하는 것이 시급하다.
🔬
연구방법
하이퍼파라미터 최적화 과정에서 기존의 완전 탐색 알고리즘을 담금질에 기반한 휴리스틱 알고리즘으로 대체하고, 다양한 통계적 분석 방법을 활용하여 모델의 품질을 검증하였다.
🏆
연구결과
훈련된 인공지능 모델을 통해 보자력에 영향을 미치는 파라미터의 우선 순위를 결정할 수 있었으며, 미소자기전산모사와 인공지능 분석이 다양한 자성 재료 개발에 기여할 것으로 기대된다.
영구자석 설계의 중요 파라미터, 인공지능에 물어보다
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20세기부터 지구 평균 온도가 점진적으로 증가하면서 환경 문제가 대두되고 있으며, 그 원인은 산업 발달에 따른 온실 가스 농도의 증가와 지구 온난화로 귀인되고 있다. 우리나라는 2015년 파리 협정에서 온실가스의 자발적인 감축 의무를 협약한 이래로 부분적인 수정과 목표 상향을 거치고 있으며, 이를 이행하기 위한 정책의 일환으로 전기차 보급을 전폭적으로 지원하고 있다. 그러나 전기차의 모터의 핵심 재료인 Nd 자석에 가격 및 공급이 불안정한 중희토류 원소가 전통적으로 쓰여오고 있기 때문에, 중희토류 없이도 미세구조와 같은 결정질 재료의 내재적 특성만을 이용해서 고성능의 Nd 자석을 설계하는 것이 시급하다. Nd 자석이 발명된 이래 수십 년간 실험과 시뮬레이션을 통해 미세구조와 내재적 특성 사이의 상관 관계를 물리적으로 설명하는 많은 기저 연구와 이를 실험으로 증명하는 연구들이 이루어져 왔다. 최근 컴퓨터의 발달로 미소자기전산모사를 이용하면 비교적 빠르게 대 ... 전체 초록 보기

AI 요약

연구주제

본 연구는 미소자기전산모사 데이터를 기반으로 한 인공지능 분석 방법을 제안하여, Nd 자석의 미세구조와 성능을 단기간 내에 연구할 수 있는 방안을 모색한다.

연구배경

지구 평균 온도가 증가함에 따라 환경 문제가 대두되고 있으며, 전기차 보급을 위한 정책이 시행되고 있다. 그러나 Nd 자석의 핵심 재료인 중희토류 원소의 가격과 공급이 불안정하여, 중희토류 없이 고성능 Nd 자석을 설계하는 것이 시급하다.

연구방법

하이퍼파라미터 최적화 과정에서 기존의 완전 탐색 알고리즘을 담금질에 기반한 휴리스틱 알고리즘으로 대체하고, 다양한 통계적 분석 방법을 활용하여 모델의 품질을 검증하였다.

연구결과

훈련된 인공지능 모델을 통해 보자력에 영향을 미치는 파라미터의 우선 순위를 결정할 수 있었으며, 미소자기전산모사와 인공지능 분석이 다양한 자성 재료 개발에 기여할 것으로 기대된다.

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