세션 트랙
10월 29일 (목요일)
P24
인공지능재료과학
P24-1
VAE (Variational autoencoder)와 시계열 이미지 변환을 이용한 다이캐스팅 제품 불량 검출 모듈 개발
이정수, 이영철, 김정태(한국생산기술연구원)
P24-2
Prediction of Thermal Property and Inverse Design of Ni-based Amorphous using Artificial Neural Network
Junhyub Jeon, Gwanghun Kim, Seunggyu Choi, Namhyuk Seo, Seung Bae Son, Seok-Jae Lee(Jeonbuk National University)
P24-3
Deep-Learning for Classification of Space Groups of Materials in Electron Diffraction.
SooYeon Lim, MinA Lim, Byeong-Hyeon Lee, SooHyung Park, Hong-Kyu Kim(Korea Institute of Science and Technology (KIST))
P24-4
Development of machine learning model for x-ray photoelectron spectroscopy spectra analysis
MinA Lim, SooYeon Lim, Byeong-hyeon Lee, Hong-Kyu Kim, Soohyung Park*(Korea Institute of Science and Technology)
P24-5
중수로 압력관 직경평가 모델 파라미터에 대한 시계열 데이터 최적화 기법 적용
이경근, 안동현, 진형하, 김성수, 임상엽, 류이슬(한국원자력연구원)
P24-6
Slab Graph Convolutional Neural Network Accelerating Catalysts Design of Proton Exchange Membrane Fuel Cell
Youngtae Park(KAIST), Donghun Kim, Sang Soo Han(KIST), Hyuck Mo Lee(KAIST)
P24-7
머신러닝을 이용한 F70 플랜지의 온도 이력 기반의 국부적 물성 예측 모델 비교
조해주, 강문석, 박건우(한국생산기술연구원), 김권일((주)C51), 최창용, 박희상((주)팰릭스테크), 김병준(한국생산기술연구원), 안용식(부경대학교 재료공학과), 전종배(한국생산기술연구원)