| 학회 | 한국공업화학회 |
| 학술대회 | 2022년 봄 (05/11 ~ 05/13, 제주국제컨벤션센터(ICC JEJU)) |
| 권호 | 26권 1호 |
| 발표분야 | 포스터-나노 |
| 제목 | 인공지능의 머신러닝 기법을 적용한 자동차 내장 소재용 고내광 염료조합 최적화 연구 |
| 초록 | 자동차 내장재는 장시간 빛에 노출됨으로 인해 광 퇴색이 일어나게 되므로 초기의 색상을 잘 유지하도록 염색 시 고내광성 염료를 선별하여 사용하고 있지만 더 우수한 내광성이 요구되고 있다. 특정 색상으로 섬유를 염색시킬 때 염료는 수백 가지 방법으로 조합될 수 있고, 조합에 따라서 광 퇴색 정도가 다르게 나타나므로 우수한 내광성을 가지는 특정 조합을 찾는 것이 유의미할 것이다. 하지만 각 색상별로 존재하는 수백 가지 조합 전체에 대해 실험데이터를 확보하고 내광성을 조사하기에는 시간과 비용이 많이 소모되는 작업이다. 이 경우에 AI가 데이터를 학습하고 패턴과 답을 찾아내는 머신러닝 기법을 적용하여 모든 데이터를 확보하지 않고도 일부를 통해 전체를 예측하도록 하고, 개별 염료 및 특정 조합이 내광성에 미치는 영향을 조사하여 고내광성을 염료 조합을 탐색하였다. |
| 저자 | 박남주, 이준헌, 김두영, 김소영, 김태경 |
| 소속 | 경북대 |
| 키워드 | 머신러닝; 일광견뢰도; 고내광; 자동차내장재 |
