재료과학 머신러닝 기반 물성 예측 모델 연구

1. 서론

재료의 물성 예측은 재료 과학 및 공학 분야의 핵심 과제다 새로운 소재 개발이나 기존 소재의 성능 개선을 위해서는 다양한 물성을 정확하게 파악해야 하며 이를 위해서는 많은 시간과 비용을 필요로 하는 실험적 분석이 필수적이다 그러나 실험적 접근은 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라 특정 조건에 국한되어 측정이 어려운 경우가 많다 특히 고차원적인 물성 예측이나 복잡한 상호작용을 고려해야 하는 경우에는 실험만으로는 효율적인 연구가 어렵다 이러한 한계를 극복하기 위해 머신러닝 기법을 활용한 물성 예측 모델이 주목받고 있다 머신러닝은 방대한 데이터를 학습하여 복잡한 비선형 관계를 파악하고 실험으로는 얻기 어려운 정보를 예측하는 데 효과적이다 본 연구는 기존 연구에서 제시된 한계를 극복하고 더욱 정확하고 효율적인 재료 물성 예측 모델을 개발하는 것을 목표로 한다 다양한 재료 데이터셋을 활용하여 최적의 머신러닝 알고리즘을 선정하고 모델의 성능을 향상시키기 위한 전처리 기법 및 최적화 전략을 적용하여 실험적 한계를 극복하고 재료 개발 과정의 효율성을 높이고자 한다 이는 궁극적으로 새로운 소…