| 학회 |
한국화학공학회 |
| 학술대회 |
2017년 봄 (04/26 ~ 04/28, ICC 제주) |
| 권호 |
23권 1호, p.1287 |
| 발표분야 |
Separation & thermodynamic technology symposium: Lab to industry(특별 심포지엄)(분리기술/열역학부문위원회) |
| 제목 |
양자역학 및 QSPR기반의 케미칼 데이터베이스 및 지성네트워크 플랫폼 (Intelligence Networking Platform) |
| 초록 |
화합물의 열역학 데이터는 공정설계 및 최적화 등에 사용되는 필수정보로서 전통적으로 실험을 통해 결정되어왔다. 이러한 실험적 방법은 소요되는 비용 및 시간이 과도하거나 독성 등으로 제약이 많아 필요한 데이터가 없는 경우가 많다. 이에 대한 대안으로서 그룹기여방법 등과 같은 기존의 예측방법은 시행착오를 기반으로 하는 경험적 방법으로 예측 정확도가 높지 않거나 예측자체가 불가능한 경우가 자주 발생한다. 좀 더 분석적이고 정확한 예측이 가능한 방법으로서 화합물의 양자역학 계산을 선행하고 이를 통한 분자의 근원적 분석을 토대로 물성구조상관기법 (Quantitative Structure–Property Relationships; QSPR) 및 인공신경회로망 (Artificial Neural Network) 등이 접목된 모델링 방법 및 그 적용 결과를 제시하고, 이 방법을 통해 구축한 상용 데이터베이스를 소개한다. 이렇게 구축된 데이터베이스 및 화학•화공분야 전반에 필요한 정보나 소프트웨어 등 추가 컨텐츠를 기반으로, 단순히 정보의 조회 및 획득에서 나아가 유저들이 직접 참여하여 자신의 연구개발 활동 및 그 결과물을 공유하고 이에 대해 논의하며 난제를 해결하는 등 인터넷 상에서 전세계의 전문가들이 연구 협업이 가능한 지성 네트워크 플랫폼을 소개한다. |
| 저자 |
박태윤 |
| 소속 |
주식회사 켐에쎈 |
| 키워드 |
케미칼 데이터베이스 (Chemical Database); 양자역학 (Quantum Mechanics); 물성구조상관기법 (QSPR); 인공신경회로망 (Artificial Neural Network); 지성 네트워크 플랫폼 (Intelligence Networking Platform)
|
| E-Mail |
|
| VOD |
VOD 보기 |
| 원문파일 |
초록 보기 |
