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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
남충희 (한남대학교)
저널정보
한국자기학회 한국자기학회지 한국자기학회지 제32권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
246 - 252 (7page)
DOI
10.4283/JKMS.2022.32.6.246

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머신러닝을 이용한 재료의 설계는 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 밀도범함수 이론을 통해서 계산된 소재의 특성과 함께, 파이썬 모듈인 M atminer를 이용하여 소재의 화학조성비만으로 특성인자를 생성하여 머신러닝에 적용하였다. 164개의 자성소재로 이루어진 데이터를 기반으로 3가지 모델인 support-vector-machine, RandomForest, XGBoost 회귀분석을 통해서 포화자화값을 예측하였다. 교차검증과 hyper-parameter tuning을 통해서 모델 최적화를 거쳤으며, 3가지 모델 중에서 XGBoost 가 가장 우수한 예측 성능을 나타내었다. 성능지표로는 회귀분석에서 주로 사용되는 R² 값과 root-mean-square-error를 사용하여 모델의 성능을 비교 분석하였다. 마지막으로, 데이터베이스에 없는 Fe 물질에 대한 예측을 진행하였으며, 머신러닝에서 특성인자가 많을수록 더 좋은 성능을 보여준다는 것을 확인하였다.
#machine learning #saturation magnetization #magnetocaloric material #머신러닝 #포화자화값 #자기냉각물질

목차

I. 서론
II. 실험 방법
III. 실험 결과 및 토의
IV. 결론
References

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