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태양열 흡수체의 딥러닝 역설계 및 실험적 검증
대표 URL https://doi.org/10.1038/s41598-019-51407-2
작성자 관리자 게시일 2020.12.14 조회수 716

논문명 : Design of a Broadband Solar Thermal Absorber Using a DNN and Experimental Demonstration of Its Performance

 

KAIST 기계공학과 이봉재교수, 고려대 신소재공학과 이헌교수 연구팀은 태양열 에너지 시스템의 설계를 위해 태양열 흡수체의 딥러닝 역설계 연구를 수행했다. 태양 복사의 최대 변환 효율을 얻기 위해 가시광및 근적외선 영역의 광대역의 복사 스펙트럼을 흡수할 수 있는 구조체를 역설계 하였으며, 연구에서 제안된 구조는 4층 구조의 gratin의 Unit cell을 설계 하였다. 딥러닝은 RCWA 시뮬레이션에서 무수한 계산이 필요했던 것에 비해 더 적은 계산 시간동안 더 높은 추정 정확도를 유지하였고, 직관을 넘어서는 예측을 구현하였다. 입력으로 5개의 Design paramete와 Output으로써 태양열의 흡수율 데이터셋을 사용하였으며, 총 1566개의 데이터셋으로도 RMSE값 0.003 을 달성하였다. 또한 다른 머신러닝 회귀 모델에 비해 딥러닝 모델이 더 높은 정확도를 보여주었음을 검증하였다.

 

담당 : 정이교 (leekyoj@kimm.re.kr, 내선전화 : 7823)

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