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분자 상 분류 장치의 동작 방법으로서, 학습 데이터로 입력된 분자들의 위치 정보에 기초하여 분자마다 특징 벡터를 생성하고, 상기 분자 사이의 연결 정보에 기초하여 이웃행렬을 생성하여, 상기 특징 벡터와 상기 이웃행렬로 형성된 그래프 데이터로 변환하는 단계, 그리고 상기 그래프 데이터에 대응하는 분자 상을 분류하도록 그래프 컨볼루션 모델을 학습시키는 단계를 포함하는 동작 방법
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제1항에서,상기 학습시키는 단계는, 온도, 압력이 상이한 조건에 의해 형성되는 다수 개의 결정 구조를 가지는 분자의 상을 분류하도록 상기 그래프 컨볼루션 모델을 학습시키는 동작 방법
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제1항에서,상기 학습시키는 단계는, 고체와 상기 고체에 인접하여 나노 단위의 두께를 가지는 준액체층이 공존하는 상황에서 상기 고체와 상기 준액체층을 분류하도록 상기 그래프 컨볼루션 모델을 학습시키는 동작 방법
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제1항에서,상기 학습시키는 단계는, 분자동역학 시뮬레이션을 수행하여 시뮬레이션 중간에 분자들의 위치 정보를 담은 스냅샷을 변환한 그래프 데이터를 입력 값으로 설정하고, 해당 그래프 데이터에 대해 출력하고자 하는 분자의 상을 출력 값으로 매칭하여 입력된 그래프 데이터에 대해 매칭된 상기 분자의 상이 출력되도록 상기 그래프 컨볼루션 모델을 학습시키는 동작 방법
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제1항에서, 상기 학습시키는 단계는, 분자동역학 시뮬레이션을 통해 확보한 다수개의 분자들의 위치 정보를 변환한 다수 개의 그래프 데이터를 압축과 복원을 반복하는 과정에서 데이터 구분과 관련도가 임계치 이상의 성분들을 추출하고 상기 성분들을 학습시키는 동작 방법
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분자 상 분류 장치로서,명령어들을 포함하는 메모리, 그리고 상기 명령어들을 실행하여 입력된 분자들의 위치 정보에 대한 분자 상을 분류하는 프로세서는 포함하고, 상기 프로세서는, 입력된 분자들의 위치 정보에 기초하여 분자의 위치와 분자간의 연결 정보를 포함하는 그래프 데이터로 변환하고, 변환된 상기 그래프 데이터를 학습이 완료된 그래프 컨볼루션 모델에 입력하여, 다수 개의 결정 구조를 가지는 분자 상 중에서 하나의 분자 상으로 분류하거나 고체와 상기 고체에 인접하여 나노 단위의 두께를 가지는 준액체층을 분류하는, 분자 상 분류 장치
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제6항에서,상기 프로세서는, 분자들의 위치 정보에 기초하여 분자마다 특징 벡터를 생성하고, 상기 분자 사이의 연결 정보에 기초하여 이웃행렬을 생성하여, 상기 특징 벡터와 상기 이웃행렬로 형성된 그래프 데이터로 변환하는, 분자 상 분류 장치
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제6항에서,상기 프로세서는, 학습 데이터로 입력된 분자들의 위치 정보에 기초하여 분자마다 특징 벡터와, 상기 분자 사이의 연결 정보에 기초하여 이웃행렬을 생성하여, 상기 특징 벡터와 상기 이웃행렬로 형성된 그래프 데이터로 변환하고, 변환된 상기 그래프 데이터에 대응하는 분자 상을 분류하도록 그래프 컨볼루션 모델을 학습시키는, 분자 상 분류 장치
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제8항에서,상기 프로세서는, 분자동역학 시뮬레이션을 수행하여 시뮬레이션 중간에 분자들의 위치 정보를 담은 스냅샷을 변환한 그래프 데이터를 입력 값으로 설정하고, 해당 그래프 데이터에 대해 출력하고자 하는 분자의 상을 출력 값으로 매칭하여 입력된 그래프 데이터에 대해 매칭된 상기 분자의 상이 출력되도록 상기 그래프 컨볼루션 모델을 학습시키는, 분자 상 분류 장치
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제8항에서,상기 프로세서는, 분자동역학 시뮬레이션을 통해 확보한 다수개의 분자들의 위치 정보를 변환한 다수 개의 그래프 데이터를 압축과 복원을 반복하는 과정에서 데이터 구분과 관련도가 임계치 이상의 성분들을 추출하고 상기 성분들을 학습시키는, 분자 상 분류 장치
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