Development of a PGNN-based multimodal model for predicting PFAS adsorption-desorption behavior
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113195
과학기술정보통신부
한국연구재단
서울시립대학교
오희경
7명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
6,467만원
6,467만원
개발연구
대학
서울특별시 동대문구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
... 개발 ○ 단일 입자 수준 흡착 기작을 입상 컬럼 단계로 해석 연계 가능한 다중스케일 모델로 발전시켜 흡착 공정에서의 PFAS 흡·탈착 거동 예측 정확도 향상 ○ 실험·문헌·시뮬레이션 데이터 기반 멀티모달을 학습한 PGNN 모델을 개발하고 실험-모델 상호 검증·보정함으로써 고정확도 예측이 가능한 피드백 기반 통합 모델 구축 ○ 새로운 흡착제 구성 및 조합에 대한 성능을 예측하는 ...
2) 연구과제의 내용○ 1차년도 연구과제의 내용 및 범위● 연구 목표- PFAS-흡착제의 물리·화학적 특성과 물리적 모델 DB화 및 데이터 표준화 체계 마련- 초기 학습용 PFAS 흡착 실험 데이터 확보 및 흡착제 특성별 데이터베이스 구축● 연구 내용 및 범위- 수집 데이터의 표준화(단위·명명법·스케일) 및 데이터 통합을 위한 정제 체계 수립- PFAS 흡착 ...
... 효과를 나타낼 수 있음. 또한, 모델 기반 흡착능 예측으로 신규 소재에 대한 빠른 성능 비교로 국내 PFAS 제거 흡착제 개발 및 상용화를 촉진 시킬 수 있음● 국내·외 문헌 및 실험 데이터를 통합하여 생성한 PFAS 흡착 빅데이터와 PGNN 모델은 향후 정수처리 연구자, 실무자가 활용할 수 있는 PFAS 흡착 데이터 모델 인프라로 활용 가능함● 개발된 정량 기반 예측 모델은 ...