인공지능은 데이터의 효율적 처리, 정밀한 예측, 자동화된 작업 수행 및 개인 맞춤형 서비스 등을 통해 인간의 생산, 생활 및 과학 연구에 큰 편리함을 제공한다. 머신러닝과 고처리량 계산이 재료 분야에 광범위하게 침투하고 성공적으로 적용되면서, 알고리즘을 통한 효율적 데이터 발굴과 대규모 데이터 처리를 통해 신소재의 선별과 설계를 가속화하고, 재료의 혁신적 발견 및 응용 과정을 촉진하는 새로운 경로를 열었다. 본 논문은 최근 데이터 기반 발광 재료 연구의 최신 동향을 관련 연구 사례를 바탕으로 전 과정을 체계적으로 정리하고, 발광 재료 연구에서 데이터 수집 단계의 중요성과 실행 전략을 상세히 설명하며, 재료 성능을 나타내는 핵심 특성 추출 방법을 분석하고, 발광 재료 분야에 적합한 모델 선택 및 최적화 방안도 논의한다. 마지막으로, 높은 품질의 데이터 부족과 복잡한 구조-성능 연관 모델 구축의 어려움 같은 현재 데이터 기반 발광 재료 연구가 직면한 문제들을 해결하기 위해, 발광 재료 데이터베이스 플랫폼 구축, 고처리량 실험 수행 및 관련 데이터 생산 표준 수립 등 방안을 제안한다.

데이터 기반;발광 재료;머신러닝;고처리량 계산;발광 재료 데이터 팩토리