| 학회 | 한국공업화학회 |
| 학술대회 | 2022년 봄 (05/11 ~ 05/13, 제주국제컨벤션센터(ICC JEJU)) |
| 권호 | 26권 1호 |
| 발표분야 | 포스터-고분자 |
| 제목 | 기계학습을 이용한 고분자 복합수지의 물성 예측 정확도 향상을 위한 연구 |
| 초록 | 본 연구에서는 실험을 기반으로 한 데이터를 이용하여 고분자 복합수지의 물성을 예측하는 기계학습 모델을 개발하고, 개발된 모델의 예측 정확도를 높이기 위한 연구를 진행하였다. 학습 데이터로는 조성정보(고분자 매트릭스, 필러, 첨가제의 배합비 등)와 공정조건정보(압출/사출공정 조건 등), 그리고 물성정보(굴곡강도, 굴곡탄성율, 밀도, 항복강도, 열전도도, 열변형온도, 아이조드 충격강도, 용융지수 등)로 구성되어 있다. 앙상블 기반 모델인 XGBoost를 활용하여 예측 모델을 생성하였고, R2값을 이용하여 예측 정확도를 평가하였다. 학습 시 각 조성정보와 공정조건정보의 유무에 따른 물성 예측 정확도를 비교함으로써 고분자 복합수지 물성의 예측 정확도를 높이기 위한 요인을 분석하였다. |
| 저자 | 한요셉, 조남정, 안현정, 박재성, 최우진, 김인 |
| 소속 | 한국화학(연) |
| 키워드 | 고분자 복합수지; 인공지능; 예측 |
