AI/ML-assisted Multi-Physics Optimization Platform for On-Demand Semiconducting Polymer Hydrogels for Bioelectronic Applications
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사후국외연수
2026년
2340063754
교육부
한국연구재단
포항공과대학교
정세인
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
6,000만원
6,000만원
기초연구
대학
경상북도 포항시
재료 > 고분자재료 > 전기/전자정보용 소재기술
... '온디맨드(On-Demand) 반도체성 고분자 하이드로겔'의 구조 설계 및 다중 물리 특성 최적화 플랫폼을 구축하는 것이다. 기존의 정적(static) 소재는 제조 시점에 성능과 구조가 고정되어 생체조직의 ... 첨단 산업에서 요구하는 이온·전자 복합 전도 소재의 탐색 속도를 비약적으로 향상시키고, 기술적 선점을 위한 데이터 중심의 지능형 소재 개발 체계를 확립하는 것이 궁극적인 목표이다.
... 변수 공간에서 다중 물리 특성을 동시 달성하는 조건을 도출한다.3단계 순환 구조를 통한 AI/ML 플랫폼 고도화 및 역설계 시스템 구현이다. 과제 개시 전 구축된 HSP 기반 3D 설계 공간에서 출발하여, 1단계에는 혼화성이 극대화된 조건(RED 데이터를 확보해 초기 ML 모델을 구축한다. 2단계에서는 최적 부분 상 분리 영역(RED 0.6~0.8)의 OECT ...
... 모듈러스가 유사한 저탄성(수~수십 kPa) 특성을 바탕으로 웨어러블 및 부착형 생체신호 센서 플랫폼에 핵심 소재로 활용된다. 1V 미만의 낮은 구동 전압과 높은 트랜스 컨덕턴스를 통해 심전도, ... 본 과제를 통해 생성되는 '단량체-gCP-용매 조합에 따른 OECT 다중 물성-성능 매핑 데이터베이스'는 향후 K-MDS 플랫폼과 연계하여 국가적 활용도를 극대화할 수 있다. 실험실 규모에서 ...