mwirth-epo/epo-nmt-datasets huggingface dataset:
例えば、ニューロンの活性化は、同じ層の他のニューロンの活性化の大きさと比べて高い又は低いと見なされる。
In this way, as described above with respect to system 100, a particular portion of data is identified that has features in common with (e.g. similarities to) the first portion of data, which, despite the common features, was given a different classification (by the model) to the first portion of data.
いくつかの実施形態では、ニューロンは、ニューロンの活性化値（例えば、数値出力）が同じ層の他のニューロンの活性化値と比較して統計的に範囲外にある場合、高度に活性化されていると見なされる。
This can be used to provide information to a user to help the user understand why the first portion of data was classified in the way that it was.
統計的な外れ値は、当業者には理解されるような多くの異なるやり方で定義される。
The user may be able to look for differences between the first portion of data and the particular portion of data to see how the model distinguished between them.
一例として、ニューロンは、活性化値が、同じ層のニューロンの平均活性化値から数ｘの標準偏差よりも大きい場合、統計的に範囲外にある活性化値を有する。
This helps to provide more clarity to the user as to the classification methodology of the model, thus improving user confidence in the model's accuracy and reliability.
当業者は、統計的な外れ値を決定する他のやり方をよく知っているであろう。
As described above with respect to system 100, the first portion of data may comprise any data that can be processed by the model (e.g. any combination of images, values and/or alpha-numeric strings, including but not limited to medical images, medical records and/or sensor readings, or any other type of data that can be processed by the model).
いくつかの例では、ニューロンの活性化の範囲（例えば、ニューロンによって出力される数値範囲）は、そのニューロンによって実行される数学的演算のタイプに依存する。
The model may be any type of model that can be used for classifying the first portion of data.
あるニューロン（例えば、シグモイド関数を利用するニューロン）は、０と１との間で活性化され（例えば、出力を生成し）、一方、他のものは、無限の活性化値を有する（例えば、−∞と＋∞との間のどこかで出力を生成する）。
In some embodiments, the model may be a model for use in classifying the first portion of data as one or more types of data (e.g. classifying a portion of data as a particular type of medical data, such as a medical record).
本明細書のいくつかの例では、ニューラルネットワーク入力ｄｉが画像を含み、ニューラルネットワークが画像の内容を分類するためのものである場合、ニューラルネットワークの各ニューロンは、画像の画素（又は３次元ではボクセル）値の重み付き線形和とそれに続く非線形変換を含む数学的演算を含む。
In some embodiments, the model may be a model for use in classifying the first portion of data according to content.
ニューラルネットワークで使用される非線形変換の例には、シグモイド関数、双曲線正接関数、及び正規化線形関数が含まれる。
For example, in embodiments where the first portion of data is an image, the model may classify the image according to what is shown in the image (e.g. "heart" or "lung").
ニューラルネットワークの各層のニューロンは、一般に、単一のタイプの変換の異なる重み付き組合せ（例えば、同じタイプの変換、シグモイドなどであるが、異なる重み付け）を含む。
In some embodiments, the model may classify the first portion of data according to an interpretation of the contents (for example, a structure in an image may be classified as "cancerous" or "non-cancerous").
当業者にはよく知られているように、いくつかの層では、同じ重みが、線形和において各ニューロンによって適用され、これは、例えば、畳み込み層の場合に該当する。
In some embodiments, the model may be a hard-coded model comprising a set of hard-coded rules.
各ニューロンの出力は数値であり、ニューロンの数値出力の大きさは、画像を分類するために使用されるニューロン活性化パターンを形成する。
In some embodiments, the model may be a machine learning model.
本発明は、ニューラルネットワーク出力ｄｏを生成するためのニューラルネットワーク入力ｄｉの処理が不正確に実行されたかどうかの識別を支援するための概念を提案する。
In some embodiments the model maybe an artificial neural network.
言い換えれば、この概念は、ニューラルネットワーク出力が誤っているかどうかを予測することを提案する。
In some embodiments the model may be a deep neural network.
この概念は、以下で説明するように、コンピュータ実施方法、システム、又はコンピュータプログラム製品によって実現される。
Artificial neural networks or, simply, neural networks, will be familiar to those skilled in the art, but in brief, a neural network is a type of model that can be used to classify data (for example, classifying image data).
発明者等は、類似しているニューラルネットワーク出力ｄｏに関連するニューラルネットワーク入力ｄｉはニューラルネットワークによって同様のやり方で処理されるべきであることを認識した。
The structure of a neural network is inspired by the human brain.
したがって、異なるニューラルネットワーク入力に関連するニューラルネットワーク出力間に十分な類似性がある場合、異なるニューラルネットワーク入力の処理の間、ニューロンの活性化値間にも類似性があるべきであることが認識された。
Neural networks are comprised of layers, each layer comprising a plurality of neurons.
非類似性は、ニューラルネットワーク入力のうちの１つの不正確な処理を示す。
Each neuron comprises a mathematical operation.
発明者等は、単一層のニューロンのサブセットのみの選択により（異なるニューラルネットワーク入力間のニューロンの活性化値を比較するために）、あり得る不正確がどこで生じたかに関する追加の情報と、それによって、ニューラルネットワークのあり得る制限とが明らかになることも認識した。
In the process of classifying a portion of data, the mathematical operation of each neuron is performed on the portion of data to produce a numerical output, and the outputs of each layer in the neural network are fed into the next layer sequentially.
例えば、特定の層の特定のニューロンは、特定の識別プロセスをさらに表すことができ、その結果、ニューラルネットワークプロセスのどの部分が不正確であるかに関してより正確に識別することができる。
The magnitude of the numerical output of a neuron (when classifying a portion of data) is often referred to as the "activation level" of that neuron.
例えば、ニューラルネットワークが肺ＣＴ画像の潜在的な悪性結節の識別を実行するように構成されている場合、層のニューロンの第１のサブセットは結節の場所（悪性度の一因となる）の識別に関連し、一方、ニューロンの第２の異なるサブセットは結節の形状（同様に、悪性度の一因となる）の識別に関連する。
In some neural networks, such as convolutional neural networks, lower layers in the neural network (i.e. layers towards the beginning of the series of layers in the neural network) are activated by (i.e. their output depends on) small features or patterns in the portion of data being classified, while higher layers (i.e. layers towards the end of the series of layers in the neural network) are activated by increasingly larger features in the portion of data being classified.
したがって、層のすべてのニューロンの活性化値を折り畳むと（例えば、比較のために単一の値に）、情報が失われる。
As an example, where the first portion of data comprises an image and the model comprises a neural network, lower layers in the neural network are activated by small features (e.g. such as edge patterns in the image), mid-level layers are activated by features in the image, such as, for example, larger shapes and forms, whilst the layers closest to the output (e.g. the upper layers) are activated by entire objects in the image.
ニューロンのサブセットのみを選択することにより、最も重要なニューロンのみ（例えば、ニューラルネットワーク入力の処理に最も貢献するもの）を識別することもできる。
Portions of data of different classifications create different activation patterns (e.g. have different activation signatures in the network).
これにより、２つのニューラルネットワーク入力の活性化値のセットが類似しているか又は類似していないかを決定するのに、重要でないニューロンが過度に影響を与えるのを避けることができる。
For example, images of hearts produce different activation patterns to images of lungs.
ユーザは、モデルがどのように第１のニューラルネットワーク入力と第２のニューラルネットワーク入力とを区別したかを調べるためにそれらの間の違いを探すことができる。
A neural network thus classifies portions of data according to the activation patterns they produce in the neural network.
これは、モデルの分類方法に関してユーザに一層の明確さをもたらし、それにより、モデルの確度及び信頼性へのユーザの信用が改善されるのを助ける。
In general, as will be described in more detail below, a neuron may be considered to have a "high" or "strong" activation if the mathematical operation produces an output outside of a range that is normal (e.g. statistically average, or approximately average) for that neuron.
単一層３の１つ又は複数のニューロンのサブセット３１が選択されている。
Conversely, a neuron may be considered to have a "low" or "weak" activation if the mathematical operation produces an output that falls within a range that is normal (e.g. statistically average, or approximately average) for that neuron.
サブセット３１は、単一層に位置している一部のニューロン３ａ、３ｂのみからなる（すなわち、ニューロンの層全体を含まない）。
A normal range may be defined statistically (for example, a certain number of standard deviations from an average activation level for the neuron when the neuron classifies portions of data).
ニューロンがニューラルネットワーク入力を処理しているときにニューロンのサブセットの活性化値を決定することによって、活性化値のセットが形成される。
Another way of comparing activation levels of neurons is to compare the activation level of a neuron to other neurons on the neural network.
したがって、ニューラルネットワーク入力ｄｉは、ニューロン３ａ、３ｂのサブセット３１の活性化値のセット（図示せず）に関連づけられるとともに、これらのニューロン３ａ、３ｂは、ニューラルネットワーク入力の処理の間にニューラルネットワーク入力ｄｉを処理している。
For example, an activation of a neuron may be considered high or low when compared to the magnitudes of activations of other neurons in the same layer.
類似しているニューラルネットワーク出力に関連しているが、互いに類似していない活性化値のセットを有する（又はその逆である）２つのニューラルネットワーク入力を識別する目的が提案される。
In some embodiments, a neuron may be considered to be highly activated if the activation level of the neuron (e.g. the numerical output) is statistically outlying compared to the activation levels of other neurons in the same layer.
したがって、ニューラルネットワークの確度へのユーザ主導の調査があり得る。
A statistical outlier may be defined in many different ways, as will be appreciated by the person skilled in the art.
他の実施形態は、ニューロンの適切なサブセット３１を自動的に選択する。
As an example, a neuron may have an activation level that is statistically outlying if its value is more than a number, x, standard deviations from the average activation level of neurons in the same layer.
図３は、一実施形態によるデータを処理するためのコンピュータ実施方法３００を示す。
The person skilled in the art will be familiar with other ways of determining a statistical outlier.
図示の方法３００は、一般に、システムのプロセッサ（後で説明するものなど）の制御によって又はその制御下で実行される。
In some examples, a range of activation of a neuron (e.g. a numerical range output by the neuron) may depend on the type of mathematical operation performed by that neuron.
この際、使用されるポリエチレン及びポリプロピレンは、前述したようなものである。
Herein, polyethylene and polypropylene are the same as described above.
また、前記多孔性高分子基材は、ポリオレフィンの外に、ポリエチレンテレフタレート（ｐｏｌｙｅｔｈｙｌｅｎｅｔｅｒｅｐｈｔｈａｌａｔｅ）、ポリブチレンテレフタレート（ｐｏｌｙｂｕｔｙｌｅｎｅｔｅｒｅｐｈｔｈａｌａｔｅ）、ポリエステル（ｐｏｌｙｅｓｔｅｒ）、ポリアセタール（ｐｏｌｙａｃｅｔａｌ）、ポリアミド（ｐｏｌｙａｍｉｄｅ）、ポリカーボネート（ｐｏｌｙｃａｒｂｏｎａｔｅ）、ポリイミド（ｐｏｌｙｉｍｉｄｅ）、ポリエーテルエーテルケトン（ｐｏｌｙｅｔｈｅｒｅｔｈｅｒｋｅｔｏｎｅ）、ポリエーテルスルホン（ｐｏｌｙｅｔｈｅｒｓｕｌｆｏｎｅ）、ポリフェニレンオキシド（ｐｏｌｙｐｈｅｎｙｌｅｎｅｏｘｉｄｅ）、ポリフェニレンスルフィド（ｐｏｌｙｐｈｅｎｙｌｅｎｅｓｕｌｆｉｄｅ）、ポリエチレンナフタレン（ｐｏｌｙｅｔｈｙｌｅｎｅｎａｐｈｔｈａｌｅｎｅ）などを各々単独でまたはこれらを混合した高分子で形成し得る。
In addition, the porous polymer substrate may be formed of polyethylene terephthalate, polybutylene terephthalate, polyester, polyacetal, polyamide, polycarbonate, polyimide, polyetherether ketone, polyether sulfone, polyphenylene oxide, polyphenylene sulfide, or polyethylene naphthalene, alone or in combination, besides the above-mentioned polyolefins.
前記多孔性高分子基材が前述の改善したレオロジー特性を有するためには、多孔性高分子基材をなす高分子が所定のＺ平均分子量、溶融流れ指数（Ｍｅｌｔ Ｉｎｄｅｘ）及び分枝含量を有することが要求される。
It is required for the polymer forming the porous polymer substrate to have a predetermined Z average molecular weight, melt index (MI) and branch content so that the porous polymer substrate may have the above-described improved rheological properties.
本発明の一実施例によれば、前記高分子のＺ平均分子量Ｍｚは、５００，０００〜２，０００，０００、詳しくは、６００，０００〜１，８００，０００、より詳しくは、８００，０００〜１，３００，０００であり得る。
According to an embodiment of the present disclosure, the polymer may have a Z average molecular weight (Mz) of 500,000-2,000,000, 600,000-1,800,000, or 800,000-1,300,000.
前記多孔性高分子基材の厚さは特に制限されないが、詳しくは１〜１００μｍ、より詳しくは５〜５０μｍであり、多孔性高分子基材に存在する気孔サイズ及び気孔度も特に制限されないが、各々０．
Although there is no particular limitation in the thickness of the porous polymer substrate, the porous polymer substrate has a thickness of 1-100 µm, particularly 5-50 µm.
０１〜５０μｍ及び１０〜９５％であることが望ましい。
Although there is no particular limitation in the size of the pores present in the porous polymer substrate and porosity, the pore size and porosity may be 0.01-50 µm and 10-95%, respectively.
本発明の一具現例によれば、前記有機／無機複合分離膜は、前記多孔性高分子基材の少なくとも一面の上に位置し、複数の無機物粒子と、前記無機物粒子の表面の一部または全部に位置して前記無機物粒子同士を連結及び固定するバインダー高分子と、を含む多孔性コーティング層をさらに含み得る。
According to an embodiment of the present disclosure, the organic/inorganic composite separator may further include a porous coating layer formed on at least one surface of the porous polymer substrate, and including a plurality of inorganic particles and a binder polymer positioned on the whole or a part of the surface of the inorganic particles to connect the inorganic particles with each other and fix them.
前記多孔性コーティング層の形成に用いられるバインダー高分子としては、当業界で多孔性コーティング層の形成に通常使用される高分子を用い得る。
The binder polymer used for forming the porous coating layer may be one used currently for forming a porous coating layer in the art.
特に、ガラス転移温度（ｇｌａｓｓ ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，Ｔｇ）が−２００〜２００℃である高分子を用い得、これは、最終的に形成される多孔性コーティング層の柔軟性及び弾性などのような機械的物性を向上させることができるためである。
Particularly, a polymer having a glass transition temperature (Tg) of -200 to 200°C may be used.
このようなバインダー高分子は、無機物粒子同士を連結及び安定的に固定するバインダーの役割を果たすことで、多孔性コーティング層が導入された分離膜の機械的物性の低下防止に寄与する。
Such a binder polymer functions as a binder which connects and stably fixes the inorganic particles with each other, and thus contributes to prevention of degradation of mechanical properties of a separator having a porous coating layer.
また、前記バインダー高分子は、イオン伝導能力を必ずしも有さなくてもよいが、イオン伝導能力を有する高分子を用いる場合、電気化学素子の性能をさらに向上させることができる。
In addition, it is not essentially required for the binder polymer to have ion conductivity.
したがって、前記バインダー高分子は、可能な限り誘電率定数が高いものを用いることが望ましい。
However, when using a polymer having ion conductivity, it is possible to further improve the performance of an electrochemical device.
実際に、電解液における塩の解離度は、電解液溶媒の誘電率定数によるため、前記バインダー高分子の誘電率定数が高いほど電解質における塩の解離度を向上させることができる。
Therefore, a binder polymer having a dielectric constant as high as possible may be used.
このようなバインダー高分子の誘電率定数は１．
In fact, since the dissociation degree of a salt in an electrolyte depends on the dielectric constant of the solvent for the electrolyte, a binder polymer having a higher dielectric constant can improve the salt dissociation degree in an electrolyte.
０〜１００（測定周波数＝１ｋＨｚ）の範囲のものが使用可能であり、特に、１０以上であり得る。
The binder polymer may have a dielectric constant ranging from 1.0 to 100 (measured at a frequency of 1 kHz), particularly 10 or more.
前述した機能の外に、前記バインダー高分子は、液体電解液の含浸時、ゲル化することで高い電解液膨潤度（ｄｅｇｒｅｅ ｏｆ ｓｗｅｌｌｉｎｇ）を示すことができる特徴を有する。
In addition to the above-mentioned function, the binder polymer may be characterized in that it is gelled upon the impregnation with a liquid electrolyte and thus shows a high degree of swelling.
これによって、前記バインダー高分子の溶解度指数、即ち、ヒルデブランド溶解パラメーター（Ｈｉｌｄｅｂｒａｎｄ ｓｏｌｕｂｉｌｉｔｙ ｐａｒａｍｅｔｅｒ）は、１５〜４５ＭＰａ１／２または１５〜２５ＭＰａ１／２及び３０〜４５ＭＰａ１／２の範囲である。
Thus, the binder polymer has a solubility parameter (i.e., Hildebrand solubility parameter) of 15-45 MPa1/2 or 15-25 MPa1/2 and 30-45 MPa1/2.
したがって、ポリオレフィン類のような疎水性高分子よりは多い極性基を有する親水性高分子がさらに使用可能である。
Therefore, hydrophilic polymers having many polar groups may be used more frequently as compared to hydrophobic polymers, such as polyolefins.
前記溶解度指数が１５ＭＰａ１／２未満または４５ＭＰａ１／２を超過する場合、通常の電池用液体電解液によって膨潤（ｓｗｅｌｌｉｎｇ）しにくいことがあるためである。
When the solubility parameter is less than 15 MPa1/2 and more than 45 MPa1/2, it is difficult for the binder polymer to be swelled with a conventional liquid electrolyte for a battery.
このようなバインダー高分子の非制限的な例としては、ビニリデンフルオライド−ヘキサフルオロプロピレン共重合体（ｐｏｌｙｖｉｎｙｌｉｄｅｎｅ ｆｌｕｏｒｉｄｅ−ｃｏ−ｈｅｘａｆｌｕｏｒｏｐｒｏｐｙｌｅｎｅ）、ビニリデンフルオライド−トリクロロエチレン共重合体（ｐｏｌｙｖｉｎｙｌｉｄｅｎｅ ｆｌｕｏｒｉｄｅ−ｃｏ−ｔｒｉｃｈｌｏｒｏｅｔｈｙｌｅｎｅ）、ポリメチルメタクリレート（ｐｏｌｙｍｅｔｈｙｌｍｅｔｈａｃｒｙｌａｔｅ）、ポリブチルアクリレート（ｐｏｌｙｂｕｔｙｌａｃｒｙｌａｔｅ）、ポリアクリロニトリル（ｐｏｌｙａｃｒｙｌｏｎｉｔｒｉｌｅ）、ポリビニルピロリドン（ｐｏｌｙｖｉｎｙｌｐｙｒｒｏｌｉｄｏｎｅ）、ポリビニルアセテート（ｐｏｌｙｖｉｎｙｌａｃｅｔａｔｅ）、エチレン酢酸ビニル共重合体（ｐｏｌｙｅｔｈｙｌｅｎｅ−ｃｏ−ｖｉｎｙｌ ａｃｅｔａｔｅ）、ポリエチレンオキシド（ｐｏｌｙｅｔｈｙｌｅｎｅ ｏｘｉｄｅ）、ポリアリレート（ｐｏｌｙａｒｙｌａｔｅ）、セルロースアセテート（ｃｅｌｌｕｌｏｓｅ ａｃｅｔａｔｅ）、セルロースアセテートブチレート（ｃｅｌｌｕｌｏｓｅ ａｃｅｔａｔｅ ｂｕｔｙｒａｔｅ）セルロースアセテートプロピオネート（ｃｅｌｌｕｌｏｓｅ ａｃｅｔａｔｅ ｐｒｏｐｉｏｎａｔｅ）、シアノエチルプルラン（ｃｙａｎｏｅｔｈｙｌｐｕｌｌｕｌａｎ）、シアノエチルポリビニルアルコール（ｃｙａｎｏｅｔｈｙｌｐｏｌｙｖｉｎｙｌａｌｃｏｈｏｌ）、シアノエチルセルロース（ｃｙａｎｏｅｔｈｙｌｃｅｌｌｕｌｏｓｅ）、シアノエチルスクロース（ｃｙａｎｏｅｔｈｙｌｓｕｃｒｏｓｅ）、プルラン（ｐｕｌｌｕｌａｎ）及びカルボキシルメチルセルロース（ｃａｒｂｏｘｙｌ ｍｅｔｈｙｌ ｃｅｌｌｕｌｏｓｅ）などが挙げられるが、これらに限定されない。
Non-limiting examples of the binder polymer include but are not limited to: polyvinylidene fluoride-co-hexafluoropropylene, polyvinylidene fluoride-co-trichloro ethylene, polymethyl methacrylate, polybutyl acrylate, polyacrylonitrile, polyvinyl pyrrolidone, polyvinyl acetate, polyethylene-co-vinyl acetate, polyethylene oxide, polyarylate, cellulose acetate, cellulose acetate butyrate, cellulose acetate propionate, cyanoethylpullulan, cyanoethylpolyvinylalchol, cyanoethyl cellulose, cyanoethyl sucrose, pullulan and carboxymethyl cellulose.
前記無機物粒子とバインダー高分子との重量比は、例えば、０：５０〜９９：１、詳しくは７０：３０〜９５：５である。
The weight ratio of the inorganic particles to the binder polymer may be 50:50-99:1, particularly 70:30-95:5.
バインダー高分子に対する無機物粒子の含量比が前記範囲を満す場合、バインダー高分子の含量が多くなり、形成されるコーティング層の気孔サイズ及び気孔度が減少する問題を防止することができ、バインダー高分子の含量が少ないため、形成されるコーティング層の耐剥離性が弱くなる問題も解消することができる。
When the weight ratio of the inorganic particles to the binder polymer satisfies the above-defined range, the problem of a decrease in pore size and porosity of the resultant coating layer caused by an increased content of the binder polymer may be solved, and also the problem of degradation of peeling resistance of the resultant coating layer caused by a decreased content of binder polymer may be solved.
本発明の一面による分離膜は、多孔性コーティング層の成分として前述した無機物粒子及び高分子に加え、その他の添加剤をさらに含み得る。
The separator according to an embodiment of the present disclosure may further include other additives as ingredients of the porous coating layer, besides the inorganic particles and binder polymer.
本発明の無機物粒子として、誘電率定数が５以上、詳しくは１０以上である高誘電率無機物粒子、リチウムイオン伝達能力を有する無機物粒子またはこれらの混合物が挙げられる。
According to the present disclosure, the inorganic particles may be inorganic particles having a dielectric constant of 5 or more, particularly 10 or more, inorganic particles having lithium ion transportability or a mixture thereof.
前記誘電率定数が５以上である無機物粒子の非制限的な例には、ＢａＴｉＯ３、Ｐｂ（Ｚｒ，Ｔｉ）Ｏ３（ＰＺＴ）、Ｐｂ１−ｘＬａｘＺｒ１−ｙＴｉｙＯ３（ＰＬＺＴ）、ＰＢ（Ｍｇ１／３Ｎｂ２／３）Ｏ３−ＰｂＴｉＯ３（ＰＭＮ−ＰＴ）、ハフニア（ＨｆＯ２）、ＳｒＴｉＯ３、ＳｎＯ２、ＣｅＯ２、ＭｇＯ、ＮｉＯ、ＣａＯ、ＺｎＯ、ＺｒＯ２、Ｙ２Ｏ３、Ａｌ２Ｏ３、ＡｌＯ（ＯＨ）、Ａｌ２Ｏ３・Ｈ２Ｏ、ＴｉＯ２、ＳｉＣまたはこれらの混合物などが挙げられる。
The inorganic particles having a dielectric constant of 5 or more may include any one selected from the group consisting of BaTiO3, Pb(Zr,Ti)O3 (PZT), Pb1-xLaxZr1-yTiyO3 (PLZT), Pb(Mg3Nb2/3)O3PbTiO3 (PMN-PT), hafnia (HfO2), SrTiO3, SnO2, CeO2, MgO, NiO, CaO, ZnO, ZrO2, Y2O3, Al2O3, AIO(OH), Al2O3.H2O, TiO2, SiC, or a mixture of two or more of them.
本明細書において、「リチウムイオン伝達能力を有する無機物粒子」とは、リチウム元素を含みながらもリチウムを保存せず、かつリチウムイオンを移動させる機能を有する無機物粒子をいい、リチウムイオン伝達能力を有する無機物粒子の非制限的な例には、リチウムホスフェート（Ｌｉ３ＰＯ４）、リチウムチタンホスフェート（ＬｉｘＴｉｙ（ＰＯ４）３、０＜ｘ＜２、０＜ｙ＜３）、リチウムアルミニウムチタンホスフェート（ＬｉｘＡｌｙＴｉｚ（ＰＯ４）３、０＜ｘ＜２、０＜ｙ＜１、０＜ｚ＜３）、１４Ｌｉ２Ｏ−９Ａｌ２Ｏ３−３８ＴｉＯ２−３９Ｐ２Ｏ５などのような（ＬｉＡｌＴｉＰ）ｘＯｙ系ガラス（０＜ｘ＜４、０＜ｙ＜１３）、リチウムランタンチタネート（ＬｉｘＬａｙＴｉＯ３、０＜ｘ＜２、０＜ｙ＜３）、Ｌｉ３．
As used herein, 'inorganic particles having lithium ion transportability' refers to inorganic particles containing a lithium element and transporting lithium, not storing lithium.
７５Ｓ４などのようなリチウムゲルマニウムチオホスフェート（ＬｉｘＧｅｙＰｚＳｗ、０＜ｘ＜４、０＜ｙ＜１、０＜ｚ＜１、０＜ｗ＜５）、Ｌｉ３Ｎなどのようなリチウムニトライド（ＬｉｘＮｙ、０＜ｘ＜４、０＜ｙ＜２）、Ｌｉ３ＰＯ４−Ｌｉ２Ｓ−ＳｉＳ２などのようなＳｉＳ２系ガラス（ＬｉｘＳｉｙＳｚ、０＜ｘ＜３、０＜ｙ＜２、０＜ｚ＜４）、ＬｉＩ−Ｌｉ２Ｓ−Ｐ２Ｓ５などのようなＰ２Ｓ５系ガラス（ＬｉｘＰｙＳｚ、０＜ｘ＜３、０＜ｙ＜３、０＜ｚ＜７）またはこれらの混合物などがある。
Non-limiting examples of the inorganic particles having lithium ion transportability include lithium phosphate (Li3PO4), lithium titanium phosphate (LixTiy(PO4)3, 0 < x < 2, 0 < y < 3), lithium aluminum titanium phosphate (LixAlyTiz(PO4)3, 0 < x < 2, 0 < y < 1, 0 < z < 3), (LiAlTiP)xOy-based glass (1 < x < 4, 0 < y < 13) such as 14Li2O-9Al2O3-38TiO2-39P2O5, lithium lanthanum titanate (LixLayTiO3, 0 < x < 2, 0 < y < 3), lithium germanium thiophosphate (LixGeyPzSw, 0 < x < 4, 0 < y < 1, 0 < z < 1, 0 < w < 5) such as Li3.25Ge0.25P0.75S4, lithium nitride (LixNy, 0 < x < 4, 0 < y < 2) such as Li3N, SiS2-based glass (LixSiySz, 0 < x < 3, 0 < y < 2, 0 < z < 4) such as Li3PO4-Li2S-SiS2 and P2S5-based glass (LixPySz, 0 < x < 3, 0 < y < 3, 0 < z < 7) such as LiI-Li2S-P2S5, or a mixture thereof.
本発明の一実施例によれば、前記無機物粒子の平均粒径は、０．
According to another embodiment of the present disclosure, the inorganic particles may have an average particle diameter of 0.05-3 µm, particularly 0.1-2.7 µm, and more particularly 0.5-2.5 µm.
前記多孔性コーティング層の厚さは特に制限されないが、詳しくは１〜１０μｍ、より詳しくは１．
Although there is no particular limitation in the thickness of the porous coating layer, the porous coating layer may have a thickness of 1-10 µm, particularly 1.5-6 µm.
５〜６μｍであり、前記多孔性コーティング層の気孔度も特に制限されないが、３５〜６５％であることが望ましい。
In addition, the porous coating layer preferably has a porosity of 35-65%, but is not limited thereto.
次に、動的機械分析（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ，ＤＭＡ）を用いて前記分離膜の延伸物性を測定する。
Next, the elongation properties of the separator are determined by using dynamic mechanical analysis (DMA).
前記分離膜の延伸物性は、動的機械分析装備を用いた標準的な方法によって測定することができ、具体的に、ＴＡ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ社（米国）のＱ８００ ＤＭＡ装備を用いて測定することができる。 
The elongation properties of the separator may be determined by the standard method using a dynamic mechanical analyzer, particularly Q800 DMA system available from TA Instruments (US).
前記延伸物性は、前記分離膜の破断温度及び収縮率であり、かつ、安定性基準が２００℃以上の破断温度及び５９％以下の収縮率に定義されるか、または前記延伸物性が前記分離膜の破断荷重及び破断伸び率であり、かつ、安定性基準が０．
The elongation properties are the breaking temperature and shrinkage of the separator, and the stability standards are defined as a breaking temperature of 200°C or higher and a shrinkage of 59% or less, or the elongation properties are the breaking load and elongation at break of the separator, and the stability standards are defined as a breaking load of 0.02N or more and an elongation at break of 1% or more.
先ず、前記延伸物性が前記分離膜の破断温度及び収縮率であり、かつ、安定性基準が２００℃以上の破断温度及び５９％以下の収縮率と定義される場合について説明する。
First, an embodiment, wherein the elongation properties are the breaking temperature and shrinkage of the separator, and the stability standards are defined as a breaking temperature of 200°C or higher and a shrinkage of 59% or less, will be explained.
１ｍｍの規格を有する分離膜試料を準備し、昇温速度は５℃／ｍｉｎに設定し、温度範囲は２５〜３５０℃にし、印加荷重は０．
According to an embodiment of the present disclosure, the breaking temperature of the separator may be defined as the temperature at which point a separator sample having a width of 6.1 mm is broken or elongated within a temperature ranging from 25°C to 350°C at a warming rate of 5°C/min under a load of 0.005N, by using the DMA system in a tension mode.
００５Ｎにして測定した結果、分離膜試料が切れるか、または伸びる温度と定義することができる。
The length of the sample may be controlled suitably according to the test system.
前記試片の長さは、テスト装備に合わせて適切に調節でき、例えば、８〜２０ｍｍ、詳しくは１０〜１１ｍｍ、より詳しくは１０．
For example, the sample may have a length of 8-20 mm, particularly 10-11 mm, and more particularly 10.3 mm.
３ｍｍであり得る。
In addition, the thickness of the sample may be controlled suitably according to the test system.
また、前記試片の厚さは、テスト装備に合わせて適切に調節することができ、例えば、２０μｍ以下、詳しくは７〜２０μｍであり得る。
For example, the sample may have a thickness of 20 µm or less, particularly 7-20 µm.
また、前記「分離膜試料が伸びる温度」とは、動的機械分析（ＤＭＡ）の温度変化による変形率グラフ（図２参照）で分離膜試料の温度変化５℃以内における変形率が＋方向へ１０％以上増加する時点における温度と定義される。
In addition, the temperature at which point the separator sample is elongated may be determined by the temperature at which point the deformation of the separator sample is increased by 10% or more in the positive (+) direction within a temperature change of 5°C in a graph (see, FIG. 2 ) illustrating deformation as a function of temperature in dynamic mechanical analysis (DMA).
００５Ｎの荷重で測定し、この際の収縮率は、［（分離膜試料の最初長さ）−（分離膜試料の最小長さ）／（分離膜試料の最初長さ）×１００］で計算することができる。
The shrinkage of the separator is determined by determining the shrinkage of a separator sample having a width of 6.1 mm within a temperature ranging from 25°C to 350°C at a warming rate of 5°C/min under a load of 0.005N by using dynamic mechanical analysis (DMA), and the shrinkage may be calculated according to the formula of [(initial length of separator sample) - (minimum length of separator sample) / (initial length of separator sample) x 100].
前記「分離膜試料の最小長さ」とは、分離膜試料を動的機械分析を用いて前記条件で昇温するとき、分離膜試料が熱によって収縮して最短長さを有するときの「長さ」を意味する。
The term 'minimum length of separator sample' means the 'length' of the separator sample when it is shrunk thermally and has the shortest length during heating under the above-mentioned condition, as determined by using dynamic mechanical analysis.
分離膜の安定性評価で安定性不合格判定を受ける場合、その最小長さは、分離膜試料が切れるか、またはその長さが伸びる直前の長さとなり得る。
When a separator is judged as a stability-failing separator after the evaluation of stability, the shortest length may be the length right before the separator sample is broken or elongated.
前記測定された結果値を２００℃以上の破断温度及び５９％以下の収縮率に定義された安定性基準と比較する。
The determined values are compared with the stability standards defined by a breaking temperature of 200°C or higher and a shrinkage of 59% or less.
前記測定の結果、分離膜が２００℃以上である破断温度と５９％以下の収縮率とを共に満たすということは、正極と負極とが対面して発生する熱にも分離膜が変形しにくく、分離膜の収縮率が小さいため、分離膜の体積変化によって電池内部に生じ得る隙間や空間が小さいことから、より大きい熱の発生や爆発を防止することができ、その結果、分離膜の安定性及び電池の安定性が確保されるということを意味する。
After the determination, when a separator satisfies a breaking temperature of 200°C or higher and a shrinkage of 59% or less at the same time, it can be stated that the separator is hardly deformed even under heat generated by a contact between a positive electrode and a negative electrode, the separator has a low shrinkage so that a void or space that may be generated in a battery due to a change in volume of the separator is small sufficient to prevent generation of excessive heat or explosion, and thus it is possible to ensure stability of the separator and that of the battery.