2794 편의 논문
물질 과학과 응집물질 물리학은 우리 주변의 고체와 액체가 어떻게 작동하는지를 탐구하는 분야입니다. 이 영역에서는 전기가 어떻게 흐르고, 자석은 왜 자성을 띠며, 새로운 재료가 어떤 특성을 가지는지 등 일상생활을 바꾸는 기초 원리를 연구합니다.
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본 연구는 원자로 환경에서 사용되는 오스테나이트계 및 페라이트/마르텐사이트계 강재의 피로 수명을 예측하기 위해 물리 법칙을 손실 함수에 통합한 물리 정보 신경망 (PINN) 프레임워크를 제안하고, 기존 기계학습 모델 대비 우수한 성능과 해석 가능성을 입증했습니다.
이 논문은 위상장 시뮬레이션을 통해 얼음 템플링 과정 중 층상 얼음 구조의 성장 방향 선택이 자발적 패리티 깨짐 (spontaneous parity breaking) 메커니즘으로 설명될 수 있음을 규명하고, 이를 통해 실험적 관측을 해석하는 이론적 기반을 제시합니다.
이 논문은 얼음 - 물 계면의 높은 이방성 특성을 반영한 정량적 위상장 모델을 개발하여 동결 주조 공정 중 발생하는 부분적으로 면화된 얼음 시트의 자발적 대칭성 깨짐과 측면 이동 메커니즘을 규명하고, 수치 시뮬레이션의 정량적 신뢰성을 입증했습니다.
이 논문은 기존 방법보다 2~3 배 빠른 속도로 단일 엔드 - 투 - 엔드 확산 과정을 통해 유효한 무기 결정성 물질을 생성하는 새로운 생성 모델 'DiffCrysGen'을 제안하고, 이를 통해 희토류가 없는 고성능 자성 소재 등 기능성 물질의 설계 가속화를 입증했습니다.
이 논문은 무질서와 상호작용이 존재하는 일반적 양자 기하학 틀을 도입하여 본질적 비선형 홀 효과가 단일 밴드 구조의 특수성이 아닌 다체 바닥상태의 기하학적 응답임을 규명하고, 이를 통해 기존 블로흐 기하학 결과를 간결하게 유도하는 새로운 이론적 체계를 제시합니다.
이 논문은 탄성 재료 내의 구멍이 전체 강성을 저하시키는 것을 방지하기 위해 구멍 주변의 쉘 두께를 조절하여 기계적 특성을 유지하는 '기계적 은폐' 개념을 연속체 역학과 분자동역학 시뮬레이션을 통해 입증하고 경량 구조 설계에의 적용 가능성을 제시합니다.
이 논문은 콜모고로프-아르놀드 네트워크 (KAN) 를 활용한 물리 기반 대조 학습 프레임워크인 XCCP 를 제안하여, XRD 패턴과 결정 구조를 정렬함으로써 기존 방식의 한계를 극복하고 고처리량 및 자율 실험 환경에 적합한 빠르고 정확한 결정 구조 식별을 가능하게 합니다.
이 논문은 하이브리드 밀도 범함수 이론을 통해 질화규소 내의 음전하 NV 결함이 가시광선 영역의 밝은 양자 방출과 높은 드바이-월러 인자의 기원임을 규명함으로써, 결정적 단결정 통합 실리콘 질화물 양자 광학의 길을 열었다고 요약할 수 있습니다.
이 논문은 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 아크릴레이트 기반 유전 엘라스토머의 실험 데이터를 수집하고 대규모 사전 학습된 고분자 표현을 활용한 멀티모달 학습 프레임워크를 제안하여, 소량의 데이터로도 고희전 상수와 낮은 영률 특성을 동시에 갖는 소재를 효율적으로 발견할 수 있도록 합니다.
이 논문은 FEniCSx 기반의 경량 위상장 대리 모델을 제안하여, 온도 의존적 열화 지수 및 소성-탄성 결합 메커니즘을 통해 77~293K 온도 범위에서 체심입방격자 구조물의 연성 - 취성 전이 거동을 효율적으로 모사하고 있음을 보여줍니다.