2019년 추계 학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
시뮬레이션 비용을 줄이기 위한 머신러닝을 활용한 결과 및 시간 예측 |
| 영문제목(English Title) |
Predict results and time using Machine Learning to reduce simulation costs |
| 저자(Author) |
강민규
김지수
권 훈
이정철
Mingyu Kang
Ji-su Kim
Hoon Kwon
Jeongcheol Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 26 NO. 02 PP. 0785 ~ 0788 (2019. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 계산과학 분야에서 시뮬레이션을 활발하게 이용하고 있다. 그리고 IT 기술의 발전에 힘입어 이제는 시뮬레이션을 별도의 복잡한 절차 없이 온라인으로 할 수 있게 되었다. LCAODFTLab은 EDISON플랫폼에서 제공하는 나노물리 분야의 시뮬레이션 프로그램이다. LCAODFTLab은 온라인 환경에서 사용자에 의해 주어진 원자구조에 대한 전자구조 시뮬레이션을 제공한다. 이처럼 실제로 실행하기 어려운 실험을 간단히 행하는 시뮬레이션은 얼마나 정밀하고 복잡한가에 따라 비용이 발생한다. 이러한 비용은 대체로 사용자에게 부담이 되고, 따라서 시뮬레이션의 수행비용을 줄이는 것은 아주 중요한 요소이다. 따라서 본 논문에서는 EDISON 플랫폼 사용자의 데이터와 머신러닝을 활용하여 시뮬레이션 비용을 줄이는 방법을 소개한다. 이를 통해 사용자는 큰 비용을 지불하지 않고 결과를 예측할 수 있고, 대략적인 수행시간을 알 수 있다.
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영문내용
(English Abstract) |
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