Information Display (인포메이션 디스플레이)

The Korean Infomation Display Society (한국정보디스플레이학회)
권호 표지

Smart Design for Simulation Based Al

  • Published : 2023.12.31
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Abstract

지금까지 시물레이션 기반의 인공지능을 활용한 디스플레이 응용 프로그램이 소개하였다. AI와 시뮬레이션 기술이 어떻게 융합되어 적용되는지, 그리고 디스플레이 연구 및 개발 분야에 어떻게 활용할 수 있는지 설명하였다. [11, 12] 앞서 언급한 대로, 최근 하드웨어의 발전 속도는 매우 빠르며, 이러한 발전은 비용 절감과 함께 고성능 하드웨어에 접근하는 것이 매우 쉬워지고 있다. 게다가, 디스플레이 산업의 역사를 통해 40년 이상 누적된 방대한 양의 관련 데이터가 존재한다. 그리고 수학적 물리학의 발전과 함께 거의 모든 주요 방정식에 대한 수치 해석 모델이 개발되고 있다. 지금은 디스플레이 분야의 전문가들이 대학과 대학원에서 공부한 관련 지식에만 국한되지 않다. 이제는 이렇게 빠르게 발전하는 하드웨어 기술, 물리학과 수학을 기반으로 한 데이터 과학, 그리고 디스플레이 분야 지식을 조화롭게 결합하여 적용하는 것이 중요하다. 뿐만 아니라, 이러한 융합 기술을 사용하여 디자인 최적화가 이루어져야만 앞으로 시장에서 성공할 제품을 만들 수 있을 것으로 판단된다.

Keywords

References

  1. Gomez-Bombarelli R, Wei J. N, Duvenaud D, Hernandez-Lobato J, Sanchez-Lengeling B, et al. Automatic Chemical Design Using a Data-Driven Continuous Representation of Molecules, ACS Cent. Sci., 4, 268-276, 2018  https://doi.org/10.1021/acscentsci.7b00572
  2. Lowe D. M, Patent reaction extraction: download; Available from https://bitbucket.org/dan2097/patent-reaction-extraction/downloads 2014.
  3. ChaeY, ChaeG. S, YounY. O, WooS, ShinS. H, Lee J, Optimal Design of Thickness and Young's Modulus of Multi-Layered Foldable Structure Considering Bending Stress, Neutral Plane and Delamination under 2.5 mm Radius of Curvature, International Journal of Precision Engineering and Manufacturing, 19, 1143-1154, 2018  https://doi.org/10.1007/s12541-018-0135-7
  4. Lee H, Chae H. S, Joo W. S, Lee J, Multi-objective design of thickness and curvature of a bendable structure considering delamination and strength characteristics, Journal of Computational Design and Engineering, 6(1), 60-69, 2019  https://doi.org/10.1016/j.jcde.2018.03.001
  5. Sepp H, Jurgen S, Long short-term memory, Neural Computation 1997;9(8);1735-1780.  https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735
  6. Cho K, van Merrienboer B, Culcehre C, Bahdanau D, Bougares F, Schewnk H, et al. Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation, arXiv: 1406.1078, 2014 
  7. ZHU, Jun-Yan, et al. Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. In: Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. 2017. p. 2223-2232.
  8. P. Kordt, J. M. van der Holst, M. Al Helwi, W. Kowalsky, F . May, A. Badinski, C. Lennartz, D. Andrienko, Modeling of organic light emitting diodes: from molecular to device properties, Adv. Fund Mater., 25, 1955-1971,2015  https://doi.org/10.1002/adfm.201403004
  9. Y. Won, O. Cho, et al. Highly efficient and stable InP/ZnSe/ZnS quantum dot light-emitting diodes, Nature 575, 634-638, 2019  https://doi.org/10.1038/s41586-019-1771-5
  10. Hyung Uk Cho, Bowoon Kim, et al. Prediction Methodology for the Optical Properties of QDs with Arbitrary 3D Shape, SID Symposium Digest of Technical Papers 53(1), 1338-1339, 2022  https://doi.org/10.1002/sdtp.15758
  11. Yongjo Kim, Seungin Baek, et al. Simulation Based Artificial Intelligence for Displays, SID Symposium Digest of Technical Papers 52(1), 206-209, 2021  https://doi.org/10.1002/sdtp.14648
  12. Hyung Uk Cho, Ja Hoon Koo, et al. Enhancement of Current Efficiency for OLED Devices Using Meta-Heuristic Algorithm, SID Symposium Digest of Technical Papers 52(1), 204-205, 2021 https://doi.org/10.1002/sdtp.14647