KR102320824B1 - 입자들의 특성을 분석하는 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

입자들의 결정 구조에 관한 정보를 획득하여, 결정 구조 내에서의 입자들의 움직임 데이터를 획득하고, 상기 획득된 움직임 데이터의 분포가 신뢰 구간에 포함되는지 여부를 판단하여, 신뢰 구간에 포함되는 움직임 데이터의 분포를 이용하여, 결정 구조를 갖는 입자들의 특성을 결정하는 단계를 포함하는 입자들의 특성을 분석하는 입자들의 특성을 분석하는 장치가 개시된다.

Description

입자들의 특성을 분석하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR ANALYXING CHARATERS OF PARTICLES}
개시된 실시예들은 입자들의 특성을 분석하는 방법 및 입자들의 특성을 분석하는 장치에 관한 것이다.
에너지원으로서의 이차전지의 수요가 급격히 증가하고 있고, 그러한 이차전지 중 높은 에너지 밀도와 방전 전압의 이차 전지에 대해 많은 연구가 행해졌고 또한 상용화되어 널리 사용되고 있다. 이러한 이차전지의 전해질은 액체로 이루어진 액체 전해질, 액체 전해액이 겔과 같은 형태로 존재하는 겔형 전해질, 무기물 또는 폴리머로 이루어진 고체 전해질이 있다.
특히, 고체 전해질은 전극 및 전해질이 모두 고체 물질이기 때문에 안정성이 높고, 그 자체로 분리막의 역할이 가능하며, 전지의 형상을 초박화 및 경량화할 수 있는 장점을 가지고 있어서, 고체 전해질을 포함하는 이차전지에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 하지만, 고체 전해질의 특성을 갖는 입자들의 종류가 아직까지 많이 알려진 바 없어, 고체 전해질의 특성을 갖는 입자들을 발견하기 위한 노력이 지속적으로 이루어 지고 있다.
개시된 실시예에 따르면, 입자들의 특성을 분석하여, 사용자가 원하는 특성을 갖는 입자들을 검출하기 위한 입자들의 특성을 분석하는 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
일 실시예에 따른 입자들의 특성을 분석하는 방법은 입자들로 구성된 결정의 구조에 관한 정보를 획득하는 단계; 상기 결정 구조 내에서의 상기 입자들의 움직임 데이터를 측정하는 단계; 상기 획득된 움직임 데이터의 분포가 신뢰 구간에 포함되는지 여부를 판단하는 단계; 및 상기 신뢰 구간에 포함되는 움직임 데이터의 분포를 이용하여, 상기 결정 구조 내에서의 상기 입자들의 특성을 결정하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따른 입자들의 특성을 분석하는 방법은 상기 결정된 입자들의 특성이 상기 특성에 관한 임계 범위를 만족하는지 여부를 판단하는 단계; 및 상기 판단 결과에 기초하여, 상기 입자들을 검출하는 단계를 더 포함한다.
일 실시예에 따른 입자들의 특성을 분석하는 방법에 있어서, 상기 결정된 입자들의 특성은, 상기 결정된 입자들의 전도도(conductivity)를 포함한다.
일 실시예에 따른 입자들의 특성을 분석하는 방법에 있어서, 상기 판단하는 단계는, 상기 획득한 움직임 데이터를 기초로 스켈람(skellam) 분포 모델을 생성하는 단계; 및 상기 생성된 분포 모델에 우도 결정 방법을 적용하여 산출한 신뢰 구간에 상기 획득한 움직임 데이터의 상한값과 하한값이 포함되는지 여부를 판단하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따른 입자들의 특성을 분석하는 방법에 있어서, 상기 스켈람 분포는, 가우시안 노이즈(Gaussian noise) 환경에서 결정된다.
일 실시예에 따른 입자들의 특성을 분석하는 방법은, 상기 움직임 데이터의 분포가 상기 신뢰 구간에 포함되지 않는 경우, 상기 움직임 데이터를 재획득하는 단계를 더 포함한다.
일 실시예에 따른 입자들의 특성을 분석하는 방법은, 상기 신뢰 구간에 포함되는 움직임 데이터의 분포에 관한 정보를 디스플레이 하는 단계를 더 포함한다.
일 실시예에 따른 입자들의 특성을 분석하는 방법에 있어서, 상기 획득하는 단계는, 적어도 하나의 결정 구조에 관한 정보를 포함하는 결정 구조 데이터베이스로부터 선택된 결정 구조에 관한 정보를 획득한다.
일 실시예에 따른 입자들의 특성을 분석하는 장치는 입자들로 구성된 결정의 구조에 관한 정보를 획득하는 입력부; 상기 결정 구조 내에서의 상기 입자들의 움직임 데이터를 측정하는 데이터 획득부; 및 상기 획득된 움직임 데이터의 분포가 신뢰 구간에 포함되는지 여부를 판단하고 상기 신뢰 구간에 포함되는 움직임 데이터의 분포를 이용하여, 상기 결정 구조 내에서의 상기 입자들의 특성을 결정하는 제어부를 포함한다.
일 실시예에 따른 입자들의 특성을 분석하는 장치에 있어서, 상기 제어부는, 상기 결정된 입자들의 특성이 상기 특성에 관한 임계 범위를 만족하는지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 기초하여, 상기 입자들을 검출한다.
일 실시예에 따른 입자들의 특성을 분석하는 장치에 있어서, 상기 결정된 입자들의 특성은, 상기 결정된 입자들의 전도도(conductivity)를 포함한다.
일 실시예에 따른 입자들의 특성을 분석하는 장치에 있어서, 상기 제어부는, 상기 획득한 움직임 데이터를 기초로 스켈람(skellam) 분포 모델을 생성하고, 상기 생성된 분포 모델에 우도 결정 방법을 적용하여 산출한 신뢰 구간에 상기 획득한 움직임 데이터의 상한값과 하한값이 포함되는지 여부를 판단한다.
일 실시예에 따른 입자들의 특성을 분석하는 장치에 있어서, 상기 스켈람 분포는, 가우시안 노이즈(Gaussian noise) 환경에서 결정된다.
일 실시예에 따른 입자들의 특성을 분석하는 장치에 있어서, 데이터 획득부는, 움직임 데이터의 분포가 상기 신뢰 구간에 포함되지 않는 경우, 상기 움직임 데이터를 재획득한다.
일 실시예에 따른 입자들의 특성을 분석하는 장치는 상기 신뢰 구간에 포함되는 움직임 데이터의 분포에 관한 정보를 디스플레이 하는 출력부를 더 포함한다.
일 실시예에 따른 입자들의 특성을 분석하는 장치에 있어서, 상기 입력부는, 적어도 하나의 결정 구조에 관한 정보를 포함하는 결정 구조 데이터베이스로부터 선택된 결정 구조에 관한 정보를 획득한다.
도 1은 일 실시예에 따라 입자들의 특성을 분석하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 입자 분석 장치가 신뢰 구간을 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 입자 분석 장치가 획득한 움직임 데이터를 표시한 그래프이다.
도 4는 일 실시예에 따른 입자 분석 장치가 임계 범위를 기준으로 입자들의 특성을 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 일 실시예에 따라 입자 분석 장치가 입자들의 특성에 대한 정보를 표시한 그래프이다.
도 6 및 7은 일 실시예에 따른 입자 분석 장치의 블록도를 도시한 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 개시된 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 개시된 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 나타내고자 하는 실시예들은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 개시된 실시예들을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 개시된 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 일 실시예에 따라 입자들의 특성을 분석하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 110에서, 입자들의 특성을 분석하는 장치(이하, 입자 분석 장치)는 입자들로 구성된 결정의 구조에 관한 정보를 획득한다. 입자들로 구성된 결정의 구조는 입자들의 종류, 입자들의 개수 등에 따라 결정될 수 있다. 여기에서, 입자들은 분자, 원자 및 미립자 중 적어도 하나를 포함하는 개념이다. 또한, 적어도 하나의 종류의 입자들은 각각의 특성에 따라 입자 간에 형성되는 결합의 종류가 상이할 수 있다. 예를 들어, 각각의 입자들간의 결합은 포함하고 있는 전자 수, 양자 수 및 핵의 질량 등에 따라 상이할 수 있다.
일 실시예에 따른 입자 분석 장치는 적어도 하나의 결정 구조에 관한 정보를 포함하고 있는 결정 구조 데이터 베이스로부터 어느 하나의 결정 구조에 관한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 입자 분석 장치는 적어도 하나의 결정 구조를 선택하는 사용자의 입력에 따라 결정 구조 데이터 베이스로부터 선택된 결정 구조에 관한 정보를 획득할 수 있다. 다른 예에 따라, 입자 분석 장치는 결정 구조에서, 입자와 입자 간의 결합의 종류, 결합의 형태 및 결합의 세기에 관한 정보를 도출 가능한 구조 예측 알고리즘을 이용하여 입자들로 구성된 결정의 구조에 관한 정보를 획득할 수 있다.
단계 120에서, 입자 분석 장치는 결정 구조 내에서의 입자들의 움직임 데이터를 측정한다. 예를 들어, 입자 분석 장치는 결정 구조 내에서의 입자들의 움직임 데이터를 측정하기 위해 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 여기에서, 시뮬레이션은 기 설정된 조건의 가상 공간에서, 입자들이 움직이는 상황을 재현하는 방법을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 입자 분석 장치는 600K의 온도의 가상 공간을 설정한 후, 설정된 가상 공간에서의 입자들의 움직임 데이터를 측정할 수 있다.
입자들은 결정 구조에 따라 움직임이 상이할 수 있다. 입자 분석 장치는 입자들의 움직임 데이터를 측정하여, 선택된 결정 구조 내에서의 입자들의 확산 계수를 측정할 수 있다.
일 실시예에 따른 시뮬레이션은 분자동역학 시뮬레이션을 포함할 수 있다. 분자동역학 시뮬레이션은 어떤 한 순간에 계를 구성하는 입자에 작용하는 힘들을 주어진 물리법칙에 따라 결정하고 뉴턴의 운동방정식을 이용하여 각 입자들의 위치와 속도 변화를 계산한다.
입자 분석 장치는 위의 과정을 반복적으로 적용하면 계를 구성하는 모든 입자들의 시간에 따른 궤적을 계산할 수 있다. 이때 가속도는 퍼텐셜에너지의 거리에 대한 일차 미분인 힘으로부터 계산할 수 있으며 입자들 사이에 작용하는 상호작용은 원자와 분자의 구성에 따라 적절하게 선택하여 사용할 수 있다.
분자동역학 시뮬레이션 과정은 실제 실험실에서 이루어지는 실험과정과 아주 유사함으로써 실제 실험을 수행하지 않고도 계에서의 입자들의 특성에 관한 정보를 획득할 수 있다. 분자동역학 시뮬레이션을 구동하기 위해서는 입자들 간의 상호작용을 묘사해주는 힘장(force field) 혹은 원자간 포텐셜(interatomic potential)에 관한 정보를 설정해야 한다.
한편, 분자동역학 시뮬레이션의 종류는 사용자의 선택에 따라 다양할 수 있다. 예를 들어, 입자들의 움직임 데이터를 츠정하기 위해 AIMD(Ab initio molecular dynamics) 시뮬레이션을 수행할 수 있다. AIMD 시뮬레이션은 입자들의 퍼텐셜 면의 정밀도 문제를 해결하기 위하여 퍼텐셜 면을 전자 상태의 계산으로부터 구하는 방법이다.
단계 130에서, 입자 분석 장치는 시뮬레이션을 수행한 결과 획득된 움직임 데이터의 분포가 기 설정된 신뢰 구간에 포함되는지 여부를 판단한다. 입자 분석 장치는 획득된 움직임 데이터를 기초로 다양한 종류의 분포 모델을 생성할 수 있다. 예를 들어, 입자 분석 장치는 획득한 움직임 데이터를 이용하여 스켈람(skellam) 분포 모델을 생성할 수 있다.
또한, 입자 분석 장치는 움직임 데이터를 기초로 생성된 분포 모델에 우도 결정(Likelyhood) 방법을 적용하여, 신뢰 구간을 결정할 수 있다. 여기에서, 신뢰 구간은 입자 분석 장치가 시뮬레이션을 수행하는 횟수를 결정하는 기준이 될 수 있다.
입자 분석 장치는 획득한 움직임 데이터가 신뢰 구간을 만족하게 되면 시뮬레이션을 종료할 수 있다. 예를 들어, 획득한 움직임 데이터의 상한값과 하한값이 신뢰 구간에 포함되게 되면, 입자 분석 장치는 획득한 움직임 데이터의 신뢰도가 일정 수준을 만족했다고 판단하여 시뮬레이션을 종료할 수 있다.
단계 140에서, 입자 분석 장치는 신뢰 구간에 포함되는 움직임 데이터를 이용하여 결정 구조 내에서의 입자들의 특성을 결정할 수 있다. 예를 들어, 입자 분석 장치는 움직임 데이터를 이용하여, 입자들의 전도도(conductivity)를 결정할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 입자들의 특성이 전도도에 한정되는 것은 아니다.
입자 분석 장치는 움직임 데이터를 이용하여, 전도도를 산출할 수 있다. 입자 분석 장치는 산출된 입자들의 전도도가 기 설정된 임계 범위를 만족하는지 여부를 판단할 수 있다. 여기에서, 임계 범위는 입자 분석 장치가 특정 사용 목적에 따라 필요한 입자들의 특성에 따라 결정될 수 있다.
입자 분석 장치는 입자들이 기 설정된 임계 범위를 만족하는 경우, 검출할 수 있다. 입자 분석 장치는 검출된 입자들에 대해서 보다 정밀한 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 다른 예에 따라, 입자 분석 장치는 검출된 입자들과 검출되지 않은 입자들을 분류하여, 입자들을 특성에 따라 분류한 데이터 베이스를 생성할 수도 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 입자 분석 장치가 신뢰 구간을 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 210에서, 입자들의 특성을 분석하는 장치(이하, 입자 분석 장치)는 입자들로 구성된 결정의 구조에 관한 정보를 획득한다. 일 실시예에 따른 입자 분석 장치는 적어도 하나의 결정 구조에 관한 정보를 포함하고 있는 결정 구조 데이터 베이스로부터 어느 하나의 결정 구조에 관한 정보를 획득할 수 있다. 다른 예에 따라, 입자 분석 장치는 결정 구조에서, 입자와 입자 간의 결합의 종류, 결합의 형태 및 결합의 세기에 관한 정보를 도출 가능한 구조 예측 알고리즘을 이용하여 입자들로 구성된 결정의 구조에 관한 정보를 획득할 수 있다. 한편, 단계 210은 도 1을 참조하여 전술한 단계 110과 대응될 수 있다.
단계 220에서, 입자 분석 장치는 결정 구조 내에서의 입자들의 움직임 데이터를 측정한다. 예를 들어, 입자 분석 장치는 결정 구조 내에서의 입자들의 움직임 데이터를 측정하기 위해 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 여기에서, 시뮬레이션은 기 설정된 조건의 가상 공간에서, 입자들이 움직이는 상황을 재현하는 방법을 나타낼 수 있다. 한편, 단계 220은 도 1을 참조하여, 전술한 단계 120과 대응될 수 있다.
단계 230에서, 입자 분석 장치는 움직임 데이터로부터 결정되는 스켈람 분포 모델에 우도 결정 방법을 적용하여 신뢰 구간을 결정할 수 있다.
여기에서, 스켈람 분포 모델은 포아송 분포를 갖는 2개의 확률 변수간의 차이에 관한 특성을 나타낼 수 있다. 입자 분석 장치는 움직임 데이터에서 입자들의 특성을 결정할 수 있는 요소들을 확률 변수 값으로 선택하여, 스켈람 분포 모델을 생성할 수 있다.
한편, 입자 분석 장치는 생성된 스켈람 분포 모델에 우도 결정 방법을 적용하여, 신뢰 구간을 설정할 수 있다. 일 실시예에 따른 입자 분석 장치는 생성된 스켈람 분포 모델에 우도 결정 방법을 적용하여, 95퍼센트의 신뢰 구간을 결정할 수 있다.
단계 240에서, 입자 분석 장치는 획득한 움직임 데이터의 상한값과 하한값이 결정된 신뢰 구간에 포함되는지 여부를 판단할 수 있다.
입자 분석 장치는 획득한 움직임 데이터의 상한값 및 하한값을 결정할 수 있다. 입자 분석 장치는 결정된 움직임 데이터의 상한값 및 하한값이 신뢰 구간에 포함되는지 여부를 판단하여, 시뮬레이션을 다시 수행할 지 여부를 결정할 수 있다.
예를 들어, 입자 분석 장치는 기 설정된 신뢰 구간에 움직임 데이터의 상한값 및 하한값이 포함되는 경우, 시뮬레이션을 종료할 수 있다. 한편, 입자 분석 장치는 기 설정된 신뢰 구간에 움직임 데이터의 상한값 및 하한값이 포함되지 않는 경우, 시뮬레이션을 반복하여 수행함으로써, 움직임 데이터를 추가로 획득할 수 있다. 입자 분석 장치에서 수행되는 시뮬레이션의 횟수가 높아질수록 움직임 데이터가 수렴하는 값의 범위가 좁아질 수 있다.
단계 250에서, 입자 분석 장치는 신뢰 구간에 포함되는 움직임 데이터를 이용하여, 결정 구조 내에서의 입자들의 특성을 결정할 수 있다. 입자 분석 장치는 움직임 데이터를 이용하여, 전도도를 산출할 수 있다. 입자 분석 장치는 산출된 입자들의 전도도가 기 설정된 임계 범위를 만족하는지 여부를 판단할 수 있다. 여기에서, 임계 범위는 입자 분석 장치가 특정 사용 목적에 따라 필요한 입자들의 특성에 따라 결정될 수 있다.
한편, 단계 250은 도 1을 참조하여 전술한 단계 140과 대응될 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 입자 분석 장치가 획득한 움직임 데이터를 표시한 그래프이다.
입자 분석 장치는 획득한 움직임 데이터에 관한 그래프를 사용자 인터페이스 상에 출력할 수 있다. 또한, 입자 분석 장치는 획득한 움직임 데이터의 상한값 및 하한값을 그래프 상에 표시할 수 있다.
입자 분석 장치는 시간에 따라, 획득되는 움직임 데이터를 그래프로 표시하여, 시뮬레이션을 반복적으로 수행해야 하는 횟수에 대한 정보를 나타낼 수 있다.
입자 분석 장치는 시뮬레이션을 반복함에 따라 수렴하는 상한값과 하한값이 신뢰 구간에 포함되는지 여부를 판단할 수 있다. 입자 분석 장치는 상한값과 하한값이 신뢰 구간에 포함되는 시점에 시뮬레이션을 종료할 수 있다.
입자 분석 장치는 획득되는 움직임 데이터에 관한 그래프를 사용자 인터페이스 상에 출력함으로써, 사용자가 시뮬레이션을 계속적으로 수행할 지 여부에 대한 결정을 용이하게 내릴 수 있도록 한다.
일 실시예에 따른 입자 분석 장치는 시뮬레이션을 움직임 데이터가 신뢰 구간을 만족하는 때로 결정하여 반복적으로 수행함으로써, 시뮬레이션에 사용되는 시간 및 비용을 효율적으로 활용할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 입자 분석 장치가 임계 범위를 기준으로 입자들의 특성을 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 410에서, 입자들의 특성을 분석하는 장치(이하, 입자 분석 장치)는 입자들로 구성된 결정의 구조에 관한 정보를 획득한다. 일 실시예에 따른 입자 분석 장치는 적어도 하나의 결정 구조에 관한 정보를 포함하고 있는 결정 구조 데이터 베이스로부터 어느 하나의 결정 구조에 관한 정보를 획득할 수 있다. 다른 예에 따라, 입자 분석 장치는 결정 구조에서, 입자와 입자 간의 결합의 종류, 결합의 형태 및 결합의 세기에 관한 정보를 도출 가능한 구조 예측 알고리즘을 이용하여 입자들로 구성된 결정의 구조에 관한 정보를 획득할 수 있다. 한편, 단계 410은 도 1을 참조하여 전술한 단계 110과 대응될 수 있다.
단계 420에서, 입자 분석 장치는 결정 구조 내에서의 입자들의 움직임 데이터를 측정한다. 예를 들어, 입자 분석 장치는 결정 구조 내에서의 입자들의 움직임 데이터를 측정하기 위해 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 여기에서, 시뮬레이션은 기 설정된 조건의 가상 공간에서, 입자들이 움직이는 상황을 재현하는 방법을 나타낼 수 있다. 한편, 단계 420은 도 1을 참조하여, 전술한 단계 120과 대응될 수 있다.
단계 430에서, 입자 분석 장치는 시뮬레이션을 수행한 결과 획득된 움직임 데이터의 분포가 기 설정된 신뢰 구간에 포함되는지 여부를 판단한다. 입자 분석 장치는 획득된 움직임 데이터를 기초로 다양한 종류의 분포 모델을 생성할 수 있다. 예를 들어, 입자 분석 장치는 획득한 움직임 데이터를 이용하여 스켈람(skellam) 분포 모델을 생성할 수 있다.
한편, 단계 430은 도 1을 참조하여 전술한 단계 130과 대응될 수 있다.
단계 440에서, 입자 분석 장치는 신뢰 구간에 포함되는 움직임 데이터를 이용하여 결정 구조 내에서의 입자들의 특성을 결정할 수 있다. 예를 들어, 입자 분석 장치는 움직임 데이터를 이용하여, 입자들의 전도도(conductivity)를 결정할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 입자들의 특성이 전도도에 한정되는 것은 아니다.
한편, 단계 440은 도 1을 참조하여, 전술한 단계 140과 대응될 수 있다.
단계 450에서, 입자 분석 장치는 결정된 특성이 미리 설정된 임계 범위에 포함되는지 여부를 판단할 수 있다. 여기에서, 임계 범위는 입자 분석 장치가 특정 사용 목적에 따라 필요한 입자들의 특성에 따라 결정될 수 있다.
예를 들어, 입자 분석 장치는 움직임 데이터를 이용하여, 전도도를 산출할 수 있다. 입자 분석 장치는 연료 전지에 사용하기 위한 입자들을 검출하고자 하는 경우, 연료 전지에 적합한 전도도를 임계 범위로 결정할 수 있다. 입자 분석 장치는 획득된 움직임 데이터의 전도도가 x를 초과하는지 여부를 판단할 수 있다.
단계 460에서, 입자 분석 장치는 임계 범위를 만족하는 입자들을 검출할 수 있다.
입자 분석 장치는 기 설정된 임계 범위를 만족하는 입자들을 검출하여, 보다 정밀한 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 예를 들어, 입자 분석 장치는 연료 전지에 적합한 입자들의 전도도 조건을 만족하는 입자들을 검출한 후, 검출한 입자들에 대해 연료 전지로 사용되기 위해 필요한 다른 조건들을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다.
다른 예에 따라, 입자 분석 장치는 복수개의 종류의 입자들에 대해 각각 전술한 단계들을 적용하여, 각각의 종류의 입자들의 특성에 따라 입자들의 특성 데이터 베이스를 생성할 수도 있다. 입자 특성 데이터 베이스에는 입자들의 특성에 따라 입자들이 분류되어 저장될 수 있다. 예를 들어, 입자 특성 데이터 베이스에는 전도도에 따라서 적어도 하나의 종류의 입자들이 분류되어 저장될 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따라 입자 분석 장치가 입자들의 특성에 대한 정보를 표시한 그래프이다.
도 5를 참조하면, 그래프에는 온도 25도에서의 전도도에 관한 정보가 표시되어 있다. 입자 분석 장치는 하나의 종류의 입자들에 대해 환경 조건을 변경해 가면서 시뮬레이션을 수행할 수 있다.
예를 들어, 입자 분석 장치는 불순물이 포함된 경우의 입자들의 전도도에 관한 정보를 획득할 수 있다. 또한, 입자 분석 장치는 입자들의 합성에 이용된 온도를 서로 다르게 설정하여 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 예를 들어, 입자 분석 장치는 850도에서 형성되는 이온들의 결정구조와 950도에서 형성되는 이온들의 결정 구조를 설정한 뒤에, 각각의 결정 구조에서 나타나는 전도도의 특성에 관한 정보를 획득할 수 있다.
입자 분석 장치는 또한, 입자들을 선택된 결정 구조에 따라 결합시키는 시간을 다르게 설정할 수도 있다. 예를 들어, 입자 분석 장치는 5시간 동안 형성되는 이온들의 결정 구조와 12시간 동안 형성되는 이온들의 결정 구조를 설정한 뒤에, 각각의 결정 구조에서 나타나는 전도도의 특성에 관한 정보를 획득할 수 있다.
또한, 입자 분석 장치는 적어도 하나의 종류의 환경에서 획득된 시뮬레이션의 결과를 기초로 판단하여, 입자들의 특성이 임계 범위를 만족하는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 입자 분석 장치는 전도도가 0.0025 이상인
Figure 112014117395061-pat00001
입자를 검출할 수 있다.
도 6 및 7은 일 실시예에 따른 입자 분석 장치(600)의 블록도를 도시한 도면이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 일 실시예에 따른 입자 분석 장치(600)는, 입력부(610), 데이터 획득부(620) 및 제어부(630)를 포함할 수 있다. 그러나 도시된 구성요소 모두가 필수구성요소인 것은 아니다. 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 입자 분석 장치(600)가 구현될 수도 있고, 그보다 적은 구성요소에 의해서도 입자 분석 장치(600)는 구현될 수 있다.
예를 들어, 도 7에 도시된 바와 같이, 일 실시예에 따른 입자 분석 장치(600)는 입력부(610), 데이터 획득부(620) 및 제어부(630) 이외에 출력부(640) 및 메모리(650)를 더 포함할 수도 있다.
이하 상기 구성요소들에 대해 차례로 살펴본다.
입력부(610)는 입자들로 구성된 결정의 구조에 관한 정보를 획득한다. 입자들로 구성된 결정의 구조는 입자들의 종류, 입자들의 개수 등에 따라 결정될 수 있다. 적어도 하나의 종류의 입자들은 각각의 특성에 따라 입자 간에 형성되는 결합의 종류가 상이할 수 있다. 예를 들어, 각각의 입자들간의 결합은 포함하고 있는 전자 수, 양자 수 및 핵의 질량 등에 따라 상이할 수 있다.
입력부(610)는 적어도 하나의 결정 구조에 관한 정보를 포함하고 있는 결정 구조 데이터 베이스로부터 어느 하나의 결정 구조에 관한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 입력부(610)는 적어도 하나의 결정 구조를 선택하는 사용자의 입력에 따라 결정 구조 데이터 베이스로부터 선택된 결정 구조에 관한 정보를 획득할 수 있다. 다른 예에 따라, 입력부(610)는 결정 구조에서, 입자와 입자 간의 결합의 종류, 결합의 형태 및 결합의 세기에 관한 정보를 도출 가능한 구조 예측 알고리즘을 이용하여 입자들로 구성된 결정의 구조에 관한 정보를 획득할 수 있다.
데이터 획득부(620)에서, 입자 분석 장치는 결정 구조 내에서의 입자들의 움직임 데이터를 측정한다. 일 실시예에 따른 데이터 획득부(620)는 움직임 데이터를 측정하기 위한 시뮬레이션을 수행한다. 예를 들어, 데이터 획득부(620)는 600K의 온도의 가상 공간을 설정한 후, 설정된 가상 공간에서의 입자들의 움직임 데이터를 측정할 수 있다.
데이터 획득부(620)는 입자들의 움직임 데이터를 측정하여, 선택된 결정 구조 내에서의 입자들의 확산 계수를 측정할 수 있다.
일 실시예에 따른 시뮬레이션은 분자동역학 시뮬레이션을 포함할 수 있다. 분자동역학 시뮬레이션은 어떤 한 순간에 계를 구성하는 입자에 작용하는 힘들을 주어진 물리법칙에 따라 결정하고 뉴턴의 운동방정식을 이용하여 각 입자들의 위치와 속도 변화를 계산한다.
데이터 획득부(620)는 위의 과정을 반복적으로 적용하면 계를 구성하는 모든 입자들의 시간에 따른 궤적을 계산할 수 있다.
한편, 분자동역학 시뮬레이션의 종류는 사용자의 선택에 따라 다양할 수 있다. 예를 들어, 입자들의 움직임 데이터를 츠정하기 위해 AIMD(Ab initio molecular dynamics) 시뮬레이션을 수행할 수 있다. AIMD 시뮬레이션은 입자들의 퍼텐셜 면의 정밀도 문제를 해결하기 위하여 퍼텐셜 면을 전자 상태의 계산으로부터 구하는 방법이다.
제어부(630)는 시뮬레이션을 수행한 결과 획득된 움직임 데이터의 분포가 기 설정된 신뢰 구간에 포함되는지 여부를 판단한다. 제어부(630)는 획득된 움직임 데이터를 기초로 다양한 종류의 분포 모델을 생성할 수 있다. 예를 들어, 제어부(630)는 획득한 움직임 데이터를 이용하여 스켈람(skellam) 분포 모델을 생성할 수 있다.
또한, 제어부(630)는 움직임 데이터를 기초로 생성된 분포 모델에 우도 결정(Likelyhood) 방법을 적용하여, 신뢰 구간을 결정할 수 있다. 여기에서, 신뢰 구간은 입자 분석 장치가 시뮬레이션을 수행하는 횟수를 결정하는 기준이 될 수 있다.
제어부(630)는 획득한 움직임 데이터가 신뢰 구간을 만족하게 되면 시뮬레이션을 종료할 수 있다. 예를 들어, 획득한 움직임 데이터의 상한값과 하한값이 신뢰 구간에 포함되게 되면, 입자 분석 장치는 획득한 움직임 데이터의 신뢰도가 일정 수준을 만족했다고 판단하여 시뮬레이션을 종료할 수 있다.
제어부(630)는 신뢰 구간에 포함되는 움직임 데이터를 이용하여 결정 구조 내에서의 입자들의 특성을 결정할 수 있다. 예를 들어, 제어부(630)는 움직임 데이터를 이용하여, 입자들의 전도도(conductivity)를 결정할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 입자들의 특성이 전도도에 한정되는 것은 아니다.
제어부(630)는 움직임 데이터를 이용하여, 전도도를 산출할 수 있다. 제어부(630)는 산출된 입자들의 전도도가 기 설정된 임계 범위를 만족하는지 여부를 판단할 수 있다.
제어부(630)는 입자들이 기 설정된 임계 범위를 만족하는 경우, 검출할 수 있다. 제어부(630)는 검출된 입자들에 대해서 보다 정밀한 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 다른 예에 따라, 제어부(630)는 검출된 입자들과 검출되지 않은 입자들을 분류하여, 입자들을 특성에 따라 분류한 데이터 베이스를 생성할 수도 있다.
출력부(640)는 데이터 획득부(620)에서 시뮬레이션을 수행한 결과 획득한 움직임 데이터에 관한 그래프를 사용자 인터페이스 상에 출력할 수 있다. 또한, 출력부(640)는 획득한 결정 구조에 관한 정보를 사용자 인터페이스 상에 출력할 수도 있다.
메모리(650)는 제어부(630)에서 검출된 입자들의 특성에 관한 정보를 저장할 수 있다. 또한, 다른 예에 따라, 메모리(650)응 제어부(630)에서 생성된 입자들을 특성에 따라 분류한 데이터 베이스를 저장할 수 있다.
이상 설명된 실시예는 컴퓨터 상에서 다양한 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있으며, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다. 나아가, 매체는 네트워크 상에서 전송 가능한 형태로 구현되는 무형의 매체를 포함할 수 있으며, 예를 들어 소프트웨어 또는 애플리케이션 형태로 구현되어 네트워크를 통해 전송 및 유통이 가능한 형태의 매체일 수도 있다.
한편, 상기 컴퓨터 프로그램은 개시된 실시예들을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.
설명되는 특정 실행들은 일 실시 예들로서, 어떠한 방법으로도 개시된 사상의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, “필수적인”, “중요하게” 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 개시된 실시예들의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.
따라서, 개시된 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 개시된 실시예들의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
600: 입자 분석 장치
610: 입력부
620: 데이터 획득부
630: 제어부
640: 출력부
650: 메모리

Claims (19)

  1. 입자들로 구성된 결정의 구조에 관한 정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 결정의 구조에 관한 정보에 기초하여, 결정 구조 내에서의 상기 입자들의 움직임 데이터를 측정하는 단계;
    상기 획득된 움직임 데이터의 분포가 신뢰 구간에 포함되는지 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 신뢰 구간에 포함되는 움직임 데이터의 분포를 이용하여, 상기 결정 구조 내에서의 상기 입자들의 특성을 결정하는 단계를 포함하는 입자들의 특성을 분석하는 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 결정된 입자들의 특성이 상기 특성에 관한 임계 범위를 만족하는지 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 판단 결과에 기초하여, 상기 입자들을 검출하는 단계를 더 포함하는 입자들의 특성을 분석하는 방법.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 결정된 입자들의 특성은,
    상기 결정된 입자들의 전도도(conductivity)를 포함하는 입자들의 특성을 분석하는 방법.
  4. 제 1항에 있어서, 상기 판단하는 단계는,
    상기 획득한 움직임 데이터를 기초로 스켈람(skellam) 분포 모델을 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 분포 모델에 우도 결정 방법을 적용하여 산출한 신뢰 구간에 상기 획득한 움직임 데이터의 상한값과 하한값이 포함되는지 여부를 판단하는 단계를 포함하는 입자들의 특성을 분석하는 방법.
  5. 제 4항에 있어서, 상기 스켈람 분포 모델은,
    가우시안 노이즈(Gaussian noise) 환경에서 결정되는 입자들의 특성을 분석하는 방법.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 움직임 데이터의 분포가 상기 신뢰 구간에 포함되지 않는 경우, 상기 움직임 데이터를 재획득하는 단계를 더 포함하는 입자들의 특성을 분석하는 방법.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 신뢰 구간에 포함되는 움직임 데이터의 분포에 관한 정보를 디스플레이 하는 단계를 더 포함하는 입자들의 특성을 분석하는 방법.
  8. 제 1항에 있어서, 상기 획득하는 단계는,
    적어도 하나의 결정 구조에 관한 정보를 포함하는 결정 구조 데이터베이스로부터 선택된 결정 구조에 관한 정보를 획득하는 입자들의 특성을 분석하는 방법.
  9. 제 1항에 있어서, 상기 움직임 데이터를 측정하는 단계는,
    상기 결정 구조에 대한 시뮬레이션을 수행하여, 상기 입자들의 움직임 데이터를 측정하는 입자들의 특성을 분석하는 방법.
  10. 입자들로 구성된 결정의 구조에 관한 정보를 획득하는 입력부;
    상기 획득된 결정의 구조에 관한 정보에 기초하여, 결정 구조 내에서의 상기 입자들의 움직임 데이터를 측정하는 데이터 획득부; 및
    상기 획득된 움직임 데이터의 분포가 신뢰 구간에 포함되는지 여부를 판단하고 상기 신뢰 구간에 포함되는 움직임 데이터의 분포를 이용하여, 상기 결정 구조 내에서의 상기 입자들의 특성을 결정하는 제어부를 포함하는 입자들의 특성을 분석하는 장치.
  11. ◈청구항 11은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 10항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 결정된 입자들의 특성이 상기 특성에 관한 임계 범위를 만족하는지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 기초하여, 상기 입자들을 검출하는 입자들의 특성을 분석하는 장치.
  12. ◈청구항 12은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 10항에 있어서, 상기 결정된 입자들의 특성은,
    상기 결정된 입자들의 전도도(conductivity)를 포함하는 입자들의 특성을 분석하는 장치.
  13. ◈청구항 13은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 10항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 획득한 움직임 데이터를 기초로 스켈람(skellam) 분포 모델을 생성하고, 상기 생성된 분포 모델에 우도 결정 방법을 적용하여 산출한 신뢰 구간에 상기 획득한 움직임 데이터의 상한값과 하한값이 포함되는지 여부를 판단하는 입자들의 특성을 분석하는 장치.
  14. ◈청구항 14은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 13항에 있어서, 상기 스켈람 분포 모델은,
    가우시안 노이즈(Gaussian noise) 환경에서 결정되는, 입자들의 특성을 분석하는 장치.
  15. ◈청구항 15은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 13항에 있어서, 상기 데이터 획득부는,
    상기 움직임 데이터의 분포가 상기 신뢰 구간에 포함되지 않는 경우, 상기 움직임 데이터를 재획득하는 입자들의 특성을 분석하는 장치.
  16. ◈청구항 16은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 10항에 있어서,
    상기 신뢰 구간에 포함되는 움직임 데이터의 분포에 관한 정보를 디스플레이 하는 출력부를 더 포함하는 입자들의 특성을 분석하는 장치.
  17. ◈청구항 17은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 10항에 있어서, 상기 입력부는,
    적어도 하나의 결정 구조에 관한 정보를 포함하는 결정 구조 데이터베이스로부터 선택된 결정 구조에 관한 정보를 획득하는 입자들의 특성을 분석하는 장치.
  18. ◈청구항 18은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 10항에 있어서, 상기 데이터 획득부는,
    상기 결정 구조에 대한 시뮬레이션을 수행하여, 상기 입자들의 움직임 데이터를 측정하는 입자들의 특성을 분석하는 장치.
  19. ◈청구항 19은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 의한 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113053466B (zh) * 2021-03-03 2022-03-04 华南农业大学 三元特征向量方法表征双乳液体系中脂肪晶体分布位点的方法
CN113688498B (zh) * 2021-07-08 2023-05-23 北京航空航天大学 一种飞行器结构可信区间响应确定方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6366873B1 (en) 1999-01-20 2002-04-02 The Regents Of The University Of California Dopant profile modeling by rare event enhanced domain-following molecular dynamics
US6721664B1 (en) 2000-02-25 2004-04-13 The Regents Of The University Of California Maximum likelihood density modification by pattern recognition of structural motifs
JP2007248456A (ja) 2006-02-20 2007-09-27 Kyoto Univ クラスタ、クラスタ生成装置及び該方法、クラスタ又は分子電気伝導特性測定装置及び該方法、並びに、クラスタ又は分子電気伝導特性演算プログラム及び記録媒体
JP2007248273A (ja) 2006-03-16 2007-09-27 Toshiba Corp 物性値評価方法、物性値評価装置および物性値評価プログラム
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101214903B1 (ko) * 2011-03-04 2012-12-24 (주)에프엑스기어 입자간의 상호 작용을 이용한 유체 시뮬레이션 시스템 및 방법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6366873B1 (en) 1999-01-20 2002-04-02 The Regents Of The University Of California Dopant profile modeling by rare event enhanced domain-following molecular dynamics
US6721664B1 (en) 2000-02-25 2004-04-13 The Regents Of The University Of California Maximum likelihood density modification by pattern recognition of structural motifs
JP2007248456A (ja) 2006-02-20 2007-09-27 Kyoto Univ クラスタ、クラスタ生成装置及び該方法、クラスタ又は分子電気伝導特性測定装置及び該方法、並びに、クラスタ又は分子電気伝導特性演算プログラム及び記録媒体
JP2007248273A (ja) 2006-03-16 2007-09-27 Toshiba Corp 物性値評価方法、物性値評価装置および物性値評価プログラム
US8121431B2 (en) 2007-01-15 2012-02-21 Korea Advanced Institute Of Science And Technology Method and apparatus for detecting edge of image and computer readable medium processing method

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