다시보기 준비중

[한국정보디스플레이학회] AI 기반 발광재료 개발 : 4월 15일 (목) 웨비나

Methodology : Materials Informatics, Crystallography, DFT calculations, Artificial Intelligence. Metaheuristic

Materials : Cathode Materials for Battery, Solid State Electrolyte, Luminescent materials for LED

최근 인공지능을 이용한 소재개발이 매우 중요한 이슈로 부각됨에 따라 소재연구 분야에서도 많은 관심을 받고 있으며, 동시에 논란도 일으키고 있다. 인공지능이란 그 범위가 매우 방대하며, 그 정의도 비전문가들 사이에서 제 각각으로 왜곡되고 있는 실정이라 한마디로 설명할 는 없으나, 딥러닝(기계학습), 강화학습, 메타휴리스틱스, 확률적 생성모델 기술 등을 기반으로 기존의 이론 중심의 연구 개발론을 배제하고 단순히 데이터만으로부터 소재정보를 추출하는 것을 말한다. 본 발표에서는 소재공학 전반에 걸쳐 연구실 또는 산업현장에서 매일 마주치는 일반적인 문제이며, 가장 골치 아픈 난제인 신규 소재개발에 초점을 맞추고자 한다.

우선 본 발표의 서두에서는 결정구조 데이터베이스 마이닝을 다루고, 딥러닝을 이용하여 XRD 결과를 분석할 수 있는 새로운 개념의 소재 분석 기술을 설명하고, 중반부에서는 딥러닝과 강화학습을 기반으로 하는 인공지능기술을 금속합금 역설계 기술에 적용하여 성공한 실례를 바탕으로, 메타휴리스틱스기반 소재 개발 및 조성 최적화 설계에 대해 자세히 소개하고, 소재공학일반에 걸쳐 가장 중요한 이슈인 미세조직 이미지분석에 인공지능이 이용될 수 있는 실례를 소개한다. 또한 최근 인공지능 분야에서 가장 큰 주목을 받고 있는 확률적생성모델인 VAE(Variational Auto Encoder)와 GAN (Generative adversarial network)을 소재개발에 이용하고자 하는 새로운 접근을 소개한다. 또한 후반부에서는 일반 촉각센서 개발에 기존의 센서 패턴 방식이 아닌 딥러닝 기반으로 접근하는 방식도 소개한다. 마지막으로 인공지능기반 자연어 처리 알고리즘(BERT)에 의한 논문 읽기가 가능한 지 살펴본다. 결론적으로 본 발표에서는 인공지능이 소재공학 전반에 걸쳐 미래기술로 자리매김할 수 있을지에 대해 실례를 통해 알아본다.

◆ 웨비나 생중계 시청 방법

– 본 웨비나 페이지 우측 ‘사전등록’ 버튼을 클릭하고 정보를 입력합니다.
– 웨비나 시작 30분전 ‘시청하기’ 버튼 클릭, 사전등록시 입력하신 이름/이메일 입력 후 ‘입장하기’ 버튼을 클릭하면 시청하실 수 있습니다.
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◆ 유의사항

– 사전 등록을 진행해주신 분에 한하여 행사 참여가 가능합니다.
– 방송은 크롬에 최적화되어 있으며, 시청을 위해서 Chrome(크롬) 설치가 필요합니다.
– 방송 화면이 끊기면 새로고침 혹은 재접속 바랍니다.
– 중복 접속은 허용되지 않습니다.
– 4월 18일 (일)까지 다시보기 서비스 제공합니다.
– 본 웨비나는 발표자료를 제공하지 않으며 발표와 관련된 궁금하신 사항은 kids3@k-ids.or.kr 로 문의주시길 바랍니다.

세션 소개

2021년 4월 15일

시간 주제 자료 다시보기
15:00~16:00

AI 기반 발광재료 개발

세종대학교 공과대학 나노신소재공학과 손기선 교수

연사 소개

프로필 소개

손기선 | 세종대학교 공과대학 나노신소재공학과 교수

1986.03-1990.02 연세대학교 공과대학 금속공학과 학사
1990.03-1996.02 포항공과대학교 재료금속공학과 석사, 박사
1996.03-1997.02 University of London, Postdoctoral Researcher
1998.03-2001.02 한국화학연구원 선임연구원
2001.03-2009.02 국립순천대학교 재료금속공학과 교수
2009.03-2013.03 국립순천대학교 인쇄전자공학과 교수
2013.04-present 세종대학교 공과대학 나노신소재공학과 교수