공학적 이유
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[개념] 전위? Edge and screw dislocations
Просмотров 4512 месяца назад
Edge and screw dislocations에 대한 기본적인 개념을 설명합니다. #dislocation #material #solidmechanics 00:00 기본 개념 01:20 Edge dislocation 04:55 Screw dislocation
[논문리뷰] 우주선 열보호 시스템 시뮬레이션
Просмотров 732 месяца назад
우주선 열보호 시스템과 관련된 Kinetic Monte Carlo 시뮬레이션에 대해서 논문을 읽고 논의해 봅니다. 00:00 시작 00:45 열보호 시스템? 02:45 시뮬레이션 06:20 탄소 섬유? 17:52 논문 리뷰 #논문 #열보호 #탄소섬유 #공학 #과학 #시뮬레이션
[논문리뷰] 원자 시뮬레이션에서 온도는 어떻게 표현될까
Просмотров 863 месяца назад
분자 동역학 시뮬레이션에서 온도가 어떻게 표현되는지, 온도는 어떻게 제어되는지 알아봅니다. #시뮬레이션 #논문 #공학 00:00 시작 05:52 고전역학에서의 온도 10:40 시뮬레이션에서의 온도 17:35 온도의 제어는? 28:10 논문 리뷰
[논문리뷰] 스트레인 엔지니어링: 소재 혁신의 비밀
Просмотров 2383 месяца назад
Strain engineering: 재료의 변형을 통해 특성을 컨트롤 하는 혁신 기법에 대해서 이야기 해 봅니다. #재료공학 #논문 #변형 #반도체
[논문리뷰] 초전도체가 되는 비틀린 그래핀
Просмотров 4123 месяца назад
초전도체 현상을 발생시키는 비틀린 이중 그래핀(Twisted bilayer graphene)에 대해서 알아보고 이것을 어떻게 역학적으로 해석하는지 알아봅니다. #그래핀#논문#공학#역학#재료역학 00:00 실험 논문 리뷰 시작 13:12 역학 논문 리뷰 시작
[논문리뷰] AI는 "구체적으로" 재료 시뮬레이션에 어떻게 쓰일까 -2-
Просмотров 964 месяца назад
이전 편에서 설명한 AI를 이용한 interatomic potential를 개발하는 논문을 살펴봅니다. #재료공학#AI#논문
[논문리뷰] AI는 "구체적으로" 재료 시뮬레이션에 어떻게 쓰일까 -1-
Просмотров 2344 месяца назад
여러 재료 시뮬레이션 (Solid mechanics 중심)이 어떻게 연구가 이루어지고 있는지, AI는 어떻게 사용되는지 알아봅니다. #논문#재료역학#재료 00:00 재료 파괴 01:30 스케일에 따른 시뮬레이션 07:50 DFT와 MD 시뮬레이션 26:30 Neural network의 사용 32:20 Graph Neural Network의 사용
[논문리뷰] 전기차 발전이 배터리 개발과 직결되는 이유?
Просмотров 1684 месяца назад
전기차(EV) 발전이 배터리 개발과 직결되는 이유를 논문을 통해 알아 봅니다. #논문#배터리#전기차 00:00 시작 01:24 기본적인 전기차(EV) 의 특징 02:55 연료별 비용절감 차이 05:10 전기자동차 분류? 08:47 국가별 EV점유율 12:21 배터리 용량의 발전 13:45 배터리 종류 및 차이
[논문리뷰] 전고체 배터리 개발의 난제는?
Просмотров 3,2 тыс.5 месяцев назад
Nature energy에 발표된 논문을 통해 전고체 배터리의 개발과 관련된 난제는 어떤 것이 있는지 자세하게 살펴봅니다 #논문#전고체배터리#논문리뷰#2차전지 00:00 시작 00:49 전고체 배터리? 02:22 전고체 배터리 장점 04:07 논문 리뷰 시작 19:16 전해질 차이 28:06 난제와 해결책
실험실 고기(배양육) 에 대한 공학박사들의 공학적 설명
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실험실에서 만드는 고기? 배양육에 대해서 완벽하게 설명해 드립니다. 00:00 시작 00:48 왜 배양육이 필요한가 03:11 기존 산업의 환경오염 04:27 고기의 구성성분 06:12 배양육이 만들어지는 과정 09:40 최근 승인 된 회사들 11:10 전망? #배양육#논문#공학#리뷰#실험실고기
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Комментарии

  • @migno9148
    @migno9148 5 дней назад

    너무 어려웠는데 이해가 조금 되는거 같아요, 감사합니다!

  • @jinjan-qd9si
    @jinjan-qd9si 24 дня назад

    도그초보가 보기에 단어는 이해 안되지만 재미 있네요.

  • @dolljong
    @dolljong Месяц назад

    영상 잘 봤습니다. 저도 엔지니어링 분야 실무에서 LLM을 어떻게 이용할 것인가를 고민해봤는데 말씀하신대로 수식인식은 어느정도 해결된 것 같은데. 도면(?)의 문제는 쉽지 않을 것 같다는 생각입니다. 현재 인공지능은 일반적인 이미지들로 학습되서 사물을 인식하고 생성하는 능력은 상당히 높은 수준인데 1. 엔지니어링도면은 한번 추상화단계를 거친 것 (2D도면의 경우) 2.학습데이터가 많지 않아서(인터넷에 엔지니어링 도면 거의 없음). 그래서 도면인식을 시키려면 각 분야별로 상당히 많은 데이터를 입력해서 훈련을 시켜야 하는데 도면의 특성상 보안 때문에 빅테크에 제공하지는 않을 것 같고 결국 각 분야에서 데이터를 수집하고 훈련을 시켜야 하는데 과연 충분한 데이터를 수집할 수 있을 지, 또한 그만한 자금을 투입할 가치가 있을지도 의뮨입니다. 저는 도면 인식의 문제를 이렇게 봅니다. 초등학생들 정도면 대부분의 사물을 구분할 수 있지만 특정 분야의 도면은 그 분야 사람들이 아니면 알아볼 수 없습니다. 그 분야 사람들도 단순히 그 분야를 전공했다고 알 수 있는 것은 아니고 그 분야에서 다년간 경험을 해야 알 수 있는 것처럼 인공지능도 분야별로 다량의 데이터를 제공하고 훈련을 시켜야 할 것 같습니다. 물론 엄청난 속도로 발전하고 있는 인공지능을 보면 충분히 가능할 것 같기도 합니다.

    • @Godjunpyo.TechFocus
      @Godjunpyo.TechFocus Месяц назад

      의견 감사합니다. 동의합니다. 공학을 공부하는 입장에서 도형으로 이루어진 그림을 이해하고 또한 생성해 내는것이 정말 필요한데, 현재 일반적인 이미지를 인식하는 CNN 기법으로는 한계가 있는 것 같습니다. 하지만 이부분 또한 계속되는 알고리즘의 개선으로 충분히 가능 하다고 생각합니다.

  • @Haio-e3m
    @Haio-e3m 2 месяца назад

    서적으로 재료 공부하면서도 버거스 벡터 개념이 늘 헷갈렸는데, 이해하기 쉽도록 굉장히 직관적인 설명이네요. 잘들었습니다

    • @Haio-e3m
      @Haio-e3m 2 месяца назад

      다만 마지막 부분에 동영상 추천 때문에 가려져서 잘 안보이네요

    • @Godjunpyo.TechFocus
      @Godjunpyo.TechFocus 2 месяца назад

      알려주셔서 감사합니다. 동영상 추천 카드 위치를 이동 했습니다.

    • @mohanvk1810
      @mohanvk1810 4 дня назад

      ANY INDIANS HERE

  • @soulmate0210
    @soulmate0210 3 месяца назад

    안녕하세요. 박사님! 영상 너무 잘봤습니다. 혹시 영상이 원래 37분짜리인건지, 아니면 풀버전이 있는건지 궁금합니다! 혹시 풀버전이 있다면 업로드 해주실 의향이 있는지도 여쭤봅니다!

    • @Godjunpyo.TechFocus
      @Godjunpyo.TechFocus 3 месяца назад

      안녕하세요. 편집을 크게 하지 않은 영상이라 풀버전 이라고 생각하시면 됩니다.

  • @람-k4i
    @람-k4i 3 месяца назад

    돈 그림에서 액체전해질은 동전으로, 고체전해질은 지폐와 함께 표현했는데요, '동전보다 지폐가 부피에 비해 돈 액수는 높으니, 결국 지폐가 밀도가 높다. 이처럼 액체전해질보다 고체전해질이 에너지 밀도가 크다'라는 의미인 것으로 받아들여지네요. 고체전해질에서 지폐만 하지 않고 동전도 같이 그려둔 이유는 왼쪽 액체전해질보다 화폐로서의 절대적 액수가 크다는 말을 의미하는것 같아요. 왜냐면 오른쪽에 지폐만 그려두면 왼쪽 동전 여러개보다 액수가 큰지 작은지 알 수 없으니까요.

  • @oofcyberschool
    @oofcyberschool 3 месяца назад

    재미나게 잘 보았습니다 감사합니다. 편안한 시간되세요 ❤❤❤

  • @정원-x5q
    @정원-x5q 3 месяца назад

    전고체전지에 대한 유익한 콘텐츠를 만들어 주셔서 감사합니다.

    • @Godjunpyo.TechFocus
      @Godjunpyo.TechFocus 3 месяца назад

      시간의 문제와 전공이 일치하는 전문가가 아니라 설명이 부족했는데 이렇게 상세한 답변 정말 감사드립니다.

  • @정원-x5q
    @정원-x5q 3 месяца назад

    4. 그림5에서 양/음극 입자의 부피변화는 충,방전 과정에서 양/음극활물질내 리튬이온의 'intercalation' 에 따라 팽창, 수축이 반복되는걸 말합니다. 이런 물리적 변화의 영향은 입자들이 접촉하고 있는 표면의 접촉점들에서 부터 스트레스가 쌓이기 시작하고, contact 'loss'가 일어나게 됩니다. 따라서, 활물질 자체가 충,방전 과정에서 부피변화가 적게 일어나는 방향의 연구들도 되고있습니다. (물론 온도에 따라 소재를 구성하는 원자의 움직임이 변하면서 부피변화도 있을수 있겠지만, 고체에서의 온도에 따른 부피변화는 지배적 요인이 아닙니다.)

  • @정원-x5q
    @정원-x5q 3 месяца назад

    3. 그림4는 소재적 측면에서 분석하고 있기때문에, '돈'그림은 소재 안에 리튬이온의 밀도가 높아지면 결국 리튬소스를 많이 사용하면서 소재가격이 높아지는걸 의미할 가능성이 높아보입니다. 현재 황화물 소재가 이온전도도(소재 내 리튬농도와도 연관성 있음)는 타 소재대비 평균적으로 높지만, 가격이 매우비싸 논문 초록 부분에서 표현한 'viability'측면에서 의구심을 사고 있는것도 사실입니다.

  • @정원-x5q
    @정원-x5q 3 месяца назад

    2. 전고체전지에서 리튬메탈을 음극으로 적용하고자 하는 이유는, 전압을 높일 수 있고( '표준환원전위'표를 보시면 카운터 전극소재 중 전위차를 가장 많이 줄 수 있는 소재가 리튬메탈), 리튬소스가 타 소재에 비해 풍부하기 때문입니다. 따라서 음극부피를 줄이고 양극활물질량을 높여 에너지밀도, 출력을 향상시킬 수 있습니다. 더불어, 출력은 전해질의 전도도와 밀접한 관계가 있습니다. 양(both)극에서 일어나는 산화,환원 반응에 의한 전자의 이동 속도와 이온의 이동속도가 발맞추지 못한다면 '저항'으로 작용하기 때문이죠. 그런측면에서 최근 십여년 사이에 일부 '황화물 소재'가 액체전해질 수준만큼의 이온 이동속도가 확보됐기 때문에 그림에서 황화물, 폴리머, 산화물 순으로 표시가 된것입니다.

  • @정원-x5q
    @정원-x5q 3 месяца назад

    1. 액체전해질보다 고체전해질이 양극활물질과 접촉면적이 줄어들기 때문에 더 효율적인 이온이동을 하는건 아닙니다. 그림1에서 보면 고체전해질 크기가 csthode와separator에서 다르게 표현되어 있는데, 양극활물질과의 접촉면적을 높이기 위해서 양극층에 들어가는 고체전해질의 입자 사이즈를 줄이는 것을 표현한 것 입니다. 그리고 이 그림1에서는 음극을 리튬메탈로 상정하고 나타냈고, 음극도 고체 입자형태를 가진 소재의(흑연,실리콘) 경우 양극과 비슷하게 고체전해질과 섞여있는 그림으로 나타낼 수 있겠습니다. 그림에서는 고체전해질이 기성LIB에서 사용되던 분리막 역할을 동시에 한다는 '역할'관점으로 표현됐습니다.

  • @miraclevictory
    @miraclevictory 4 месяца назад

    😊

  • @francais9704
    @francais9704 6 месяцев назад

    좋은 영상 감사합니다 ㅎㅎ