세션 트랙

Th16C

인공지능/머신러닝(III)

좌장 : 김흥수(동국대)

Th16C-1

기계 학습을 통한 새로운 가넷형 고체 전해질 후보 발견 가속화

선지원, 강승표, 김준철, 민경민(숭실대학교)

Th16C-2

다목적 최적화 방법을 통한 유망한 물질의 신속한 발견을 위한 능동적 학습 과정 검증

김태현, 김민선, 김은송, 홍은화, 민경민(숭실대학교)

Th16C-3

데이터 최적화 기법을 도입한 기계적 물성치 예측 모델과 새로운 2차원 소재의 발견

이인효(숭실대 공대 기계공학과), 김준철, 김태현, 민경민(숭실대학교)

Th16C-4

기계 학습을 적용한 나트륨 초 이온 전고체(NASICON) 전해질 탐색 방법

김주오(숭실대 공대 기계공학과), 강승표(숭실대학교 기계공학과), 민경민(숭실대학교)

Th16C-5

금속자기기억 신호의 이미지 특성 네트워크를 활용한 송전용 관형 지지물 용접부의 결함 검출 분석

황미경, 배성찬, 김용권, 박태성, 조기현(한전KPS)