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2018년 1/2월 27권 1/2호
표지설명
물리학에서의 기계학습 II / 실험과 시뮬레이션을 이용한 소재 정보 생산의 효율이 날로 향상됨에 따라 재료 연구 분야에서 기계 학습의 활용 사례가 급증하고 있다. 빅데이터 구축과 재료 지문화 및 기계 학습 훈련을 통해 얻은 물성 예측 모델은 신 재료 설계를 위한 연구 효율을 효과적으로 높일 수 있다.
(그림 작성 및 설명: Georgia Institute of Tech- nology 김치호 박사)
회장 신년사
특집
- 물리학에서의 기계학습 II
- 기계학습에 기반을 둔 소재물성 예측 - 현윤경 PDF 다운로드
- 현대의 유전 알고리듬 - 이인호 PDF 다운로드
- 기계 학습 이론을 활용한 재료 연구: 현황과 전망 - 김치호 PDF 다운로드
물리학과 첨단기술의 세계
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- [현장의 물리교육] 제48회 국제물리올림피아드 참관기 - 이무희 PDF 다운로드
- [크로스로드] 나는 과학자인 엄마다 - 황정아 PDF 다운로드
- [학회 참가기] 제20회 제일원리 전자구조 계산 아시안 워크숍 참가기 - 이인호 PDF 다운로드
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- [Physics Plaza] 응집물질물리(자성물리)이론 학자 김덕주 교수 - 민병일 PDF 다운로드
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- [물리이야기] 1911년 가을, 브뤼셀의 과학자들 - 이강영 PDF 다운로드
- [화제의 물리학자] 박제근 교수 PDF 다운로드
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- 편집후기 - 장현주 PDF 다운로드
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