3525 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 논문은 실험 데이터를 기반으로 한 가우시안 프로세스 회귀 (GPR) 기반 지식 증류 프레임워크를 개발하여, 다양한 단량체와 경화제로 구성된 에폭시 수지의 물리적 및 기계적 특성을 동시에 정확하게 예측하고 신소재 설계 속도를 가속화하는 방법을 제시합니다.
이 논문은 기계 지능을 활용하여 2 차원 ReSe2 덴드라이트 합성의 전 과정을 지원하며, 능동 학습을 통한 최적 공정 탐색, 데이터 증강 및 머신러닝 기반의 맞춤형 합성, 그리고 해석 가능한 모델과 도메인 지식을 결합한 메커니즘 규명까지 이루어낸 연구 성과를 제시합니다.
이 논문은 나노다공성 실리카에서 나노기공 계면의 국소적 전자기장 증폭이 매트릭스의 급격한 붕괴를 유발하여 균일한 실리카보다 훨씬 빠른 시간 척도에서 고압 결정상인 스티쇼바이트의 형성을 촉진한다는 다중 규모 시뮬레이션 결과를 제시합니다.
이 논문은 액정의 나이트릭 탄성 개념을 일반화하여 비가역적 상호작용을 설명하는 '기이한 나이트릭 탄성 (odd nematic elasticity)'을 도입하고, 이를 통해 도메인 벽의 자발적 운동과 결함의 회전 및 와류 유동 등 활성 나이트릭과 구별되는 새로운 역학적 현상을 규명했습니다.
이 논문은 그래핀으로 코팅된 귀금속 이종구조에서 그래핀의 전자 상태를 통한 공명 터널링으로 인해 전류 - 전압 특성이 조절 가능한 비단조적 거동을 보임을 이론적으로 규명하여, 이를 통해 공기 채널 필드 방출 나노전자소자의 실용적 구현 경로를 제시합니다.
이 논문은 자율 현미경과 이중 신규성 딥 커널 학습 (DN-DKL) 및 이중 변분 오토인코더 (Dual-VAE) 를 통합한 멀티모달 머신러닝 프레임워크를 제시하여 할로겐화 페로브스카이트 필름의 나노 구조와 기능적 특성 간의 관계를 자동으로 탐구하고 가속화하는 새로운 전략을 제안합니다.
이 논문은 다중 입자 프란틀-톰린슨 시스템, 끝에서 구동되는 프렌켈-콘토로바 사슬, 균일하게 구동되는 프렌켈-콘토로바 사슬이라는 세 가지 최소 마찰 모델을 통해 시스템 크기, 온도, 구동 속도 및 하중 기하학에 따라 국소 핀닝, 탄성 결합 및 접촉 구조의 상호작용을 통해 다양한 물리적 메커니즘이 거시적 마찰력 억제 현상을 유도할 수 있음을 보여줍니다.
이 논문은 2 차원 반도체에서 원자 공공 (vacancy) 이 국소적 결합 상태와 장거리 무질서를 동시에 유도하여 전자적 재구성을 일으키고, 이를 통해 자발적으로 양자 스핀 홀, 양자 이상 홀, 웨이얼 반금속 위상과 같은 위상 양자 상을 안정화시킬 수 있음을 보여줍니다.
이 논문은 레이저 충격 압축 실험을 통해 산화철 (FeO) 이 지구 핵 - 맨틀 경계 조건을 넘어 광범위한 압력 범위에서 연속적인 스핀 천이를 겪으며 고스핀 상태가 유지됨을 규명하여 행성 내부 모델에 중요한 실험적 제약을 제공했다고 요약할 수 있습니다.
이 논문은 산화실리콘 웨이퍼에 (100) 단결정 다이아몬드 박막을 직접 접합하여 기록적인 전단 강도를 달성하고, 이를 통해 양자 광전자 소자 및 다양한 첨단 기술 분야에 적용 가능한 확장 가능한 나노포토닉 플랫폼 제조 공정을 제시합니다.