액정 재료는 고체와 액체의 이중 특성으로 인해 재료 과학 및 응용 분야에서 독특한 장점을 가지고 있습니다. 최근 몇 년간 데이터 기반 방법은 액정 상 분류, 재료 설계 및 성능 예측, 센서 기술 등의 연구에서 널리 활용되고 있습니다. 기계 학습과 같은 데이터 기반 기술을 통해 액정 상변이 예측, 물리화학적 성능 평가 및 센서 성능 최적화 연구에서 눈에 띄는 발전이 이루어졌습니다. 이러한 연구는 액정 재료의 성능을 향상시켰을 뿐만 아니라 지능형 센서, 가스 감지, 환경 모니터링 및 바이오 센서 등 다양한 분야에서의 응용 가능성을 확대했습니다. 본 논문은 데이터 기반 액정 재료의 국내외 연구 현황을 정리하고, 액정 재료 설계, 최적화 및 응용에 대한 전망을 탐구하며, 미래 액정 재료 과학의 발전 방향을 제시합니다.

데이터 기반;기계 학습;액정;재료 과학