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포스터 세션 P9
기계학습을 이용한 나노 산화아연의 양극산화 최적화
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- 발행기관
- 한국퇴적환경준설학회(구 한국환경준설학회) 바로가기
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- 간행물
- 한국퇴적환경준설학회 학술대회 초록집(구 한국환경준설학회 학술대회 논문집) 바로가기
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- 통권
- 2023년 한국퇴적환경준설학회 추계 학술대회 초록집 (2023.11)바로가기
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- 페이지
- pp.232-232
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A438190
원문정보
초록
- 한국어
- 본 연구는 양극산화를 이용하여 Zn판 표면에 나노 ZnO를 합성하고, Machine Learning을 적용하여 양극산화 조건을 최적화하는 목표를 가지고 있다. 양극산화를 통해 Zn판 표면에 나노 ZnO를 생성하고, 넓은 밴드갭(3.10~3.37eV)의 반도체인 ZnO는 높은 전자이동도, 강한 광발광, 우수한 광촉매 활성 등 물리화학적 특성을 보여준다. 이러한 특성으로 ZnO는 광촉매, 가스 감지, 에너지 저장 등 다양한 응용 분야에서 유망한 소재가 되고 있다. 전압, 시간, 전해질 조성 등 양극산화 조건을 최적화하기 위해 SVM(Support Vector Machine) 회귀 알고리즘을 사용하여 실험 데이터를 체계적으로 분석하고, 최적의 나노 ZnO 특성을 보여주는 조건을 찾아낸다. 본 연구의 결과는 우수한 ZnO 기반 재료의 개발을 발전시킬 뿐만 아니라 재료 합성 공정 최적화를 위해 SVM Machine Learning을 사용하는 것의 효과를 강조한다.
키워드
양극산화 광촉매 산화아연 기계학습저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국퇴적환경준설학회(구 한국환경준설학회) [Korean Society of Sediment Environment and Dredging]
- 설립연도
- 2011
- 분야
- 자연과학>해양학
- 소개
- 본 학회는 저수지, 호소, 하천, 연안해역의 환경개선을 위한 준설공사에 관련된 연구를 촉진하고 국내•외의 관련 연구, 교육 및 산업기관과의 교류를 도모하여 지속 가능한 수 환경 퇴적물관리에 관한 과학기술 진전에 기여함을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국퇴적환경준설학회 학술대회 초록집(구 한국환경준설학회 학술대회 논문집)
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2012~2026
- 십진분류
- KDC 539 DDC 628
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