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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 1,166 - 1,169 (4page)
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Demand for developing sustainable battery technology is rapidly growing. Lithium- and sodium-ion batteries are secondary batteries that have advantages of high-power, high-energy density, and long life and are critical elements of energy storage devices. However, due to the high-price and environmental problems of Co and Ni, which are core elements of battery cathode materials, it is necessary to develop next-generation cathode materials that can replace them without scarifying the performance. However, testing and calculating thousands of new cathode candidates satisfying the ideal performance criteria requires extreme resources. Therefore, in this study, we create a model to predict the capacity, operating voltage, and structural stability of cathode materials using machine learning and develop a platform to screen next-generation cathode materials.
목차
Abstract
1. 서론
2. 방법론 및 결과
3. 결론
참고문헌
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