**1. 서론: 화학 평형 상수와 반응 메커니즘의 심층적 연결성 탐구** 화학 평형 상수(K)는 화학 반응에서 평형 상태의 상대적인 농도 또는 압력을 정량화하는 중요한 지표입니다. 이는 반응의 방향성과 정도를 예측하는 데 필수적이며, 화학 공학, 재료 과학, 환경 과학 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. 본 연구는 화학 평형 상수를 결정하는 데 있어 *반응 메커니즘*과 *촉매 작용*이라는 두 가지 핵심 요소 간의 복잡한 상호 작용을 심층적으로 분석하는 데 초점을 맞춥니다.

**1. 서론** 고체 핵자기 공명 (Solid-state Nuclear Magnetic Resonance, ssNMR) 분광법은 고체 물질의 구조, 조성, 동적 특성 분석에 강력한 도구로 활용되고 있다. 특히 역방향 박리 크로마토그래피 (Reverse Phase Liquid Chromatography, RPLC)로 분리된 다성분 혼합물의 분석은 제약, 식품, 재료 과학 분야에서 중요한 응용 가치를 지닌다. 그러나 고체 ssNMR은 샘플의 낮은 감도, 넓은 선폭, 복잡한 스핀 네트워크 등으로 인해 분석의 어려움을 겪는다. 본 연구는 펄스 필드 그라디언트 (Pulse Field Gradient, pFG) 기술을 활용하여 RPLC 분리된 다성분 혼합물의 ssNMR 분석을 위한 새로운 동적 위상 변화 모델링 전략을 제시한다.

### 초록 본 연구에서는 자기 지도 학습(Self-Supervised Learning, SSL)을 기반으로 복잡한 다중 물리 현상을 효과적으로 모델링하고 연산 속도를 획기적으로 향상시키는 새로운 프레임워크를 제시한다. 제안하는 프레임워크는 기존 시뮬레이션 방식의 한계를 극복하고, 고비용 연산 없이도 정확도 높은 예측을 가능케 하여 에너지, 화학, 재료 과학 등 다양한 분야에서 혁신적인 발전을 가져올 것으로 기대된다. 특히, 위상 최적화 문제에 대한 연산 시간을 기존 방식 대비 50배 이상 단축하는 것을 목표로 하며, 실제 산업 현장에서 필요로 하는 실시간 제어 및 예측 시스템 구축에 기여할 수 있도록 설계되었다.

**초록** 본 연구는 자율적인 메타 물질 설계 과정을 혁신하기 위해 베이즈 최적화(Bayesian Optimization)와 준지도 학습(Semi-Supervised Learning)을 결합한 새로운 프레임워크를 제안한다. 제한적인 실험 데이터와 시뮬레이션 데이터를 효과적으로 활용하여 메타 물질의 광학적 특성을 예측하고, 사용자의 요구에 부합하는 최적의 설계를 자동으로 탐색하는 것이 목표이다. 특히, 능동적으로 학습 데이터를 선택하는 액티브 러닝(Active Learning) 전략을 통합하여 실험 비용을 최소화하면서도 모델의 예측 정확도를 극대화한다. 본 프레임워크는 재료 과학, 광학 공학, 나노 기술 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 실험 및 시뮬레이션 데이터의 효율적인 통합을 통해 메타 물질 설계의 혁신적인 발전을 가능하게 할 것으로 기대된다.