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Machine Learning Enabled High-Throughput Screening of Solid Electrolytes for Lithium-Ion Batteries
김종승, 백서인
한국화학공학회 2022년 봄 학술대회 |
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Deep learning-based molecular design
김우연
한국화학공학회 2022년 봄 학술대회 |
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Direction-based Crystal Graph Convolutional Neural Network to Accelerate Catalyst Discovery for Inverse Design
목동현, 김종승, 백서인
한국화학공학회 2022년 봄 학술대회 |
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Closing the loop: Actor-Critic deep reinforcement learning for surface charge density-based solvent design through graph neural networks
Hormazabal Rodrigo, 양대륙, 강정원
한국화학공학회 2021년 봄 학술대회 |
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Crystal structure prediction using machine learning potentials
한승우
한국재료학회 2021년 봄 학술대회 |
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원자 레벨 시뮬레이션을 통한합리적인 전기화학 촉매 설계
백서인
한국화학공학회 2020년 봄 학술대회 |
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In silico method of endocrine-disrupting chemicals (EDCs) prediction in chemical space
서명원, 김선미, 최지원, 나민주, 김종운
한국공업화학회 2020년 봄 학술대회 |
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기계학습을 통한 고체화학 물질공간 탐색 Exploring solid-state chemical space by machine learning
정유성, 노주환, 구근호, 김성원, 임주형, 김주환
한국화학공학회 2019년 가을 학술대회 |
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Synthesis and capacitance property of metal organic framework containing cobalt and aluminum hetero-bimetallic elements
홍지화, 김석
한국공업화학회 2018년 가을 학술대회 |
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Design and synthesis of cyclic peptide-peptoid hybrid macrocycles
이동재, 서지원
한국공업화학회 2017년 봄 학술대회 |
