[대학저널 오혜민 기자] 김관표(사진) 연세대학교 물리학과 교수연구팀이 나노물질의 구조 분석에 딥러닝 기반 인공지능(AI)을 적용해 전자현미경 이미지 분석 방법의 효율성과 정확성을 향상시켜 실제 활용가치를 높인 방법론을 개발했다.
13일 김 교수연구팀에 따르면 원자단위 분해능을 갖춘 주사투과전자현미경(STEM)은 물질의 원자구조를 관찰할 수 있는 도구다.
최근 기술 발전에 따라 많은 양의 STEM 데이터를 얻을 수 있게 됐으나 데이터 분석과 해석과정에 전문가의 시간과 노력이 많이 필요하며, 잡음으로 분석하기 어려운 데이터는 버려지고 있다.
감 교수연구팀은 딥러닝 기반 이미지 분석법을 차세대 반도체 소자로 주목받는 이황화몰리브덴(MoS2)에 적용해 황(S) 원자가 탈락하면서 발생하는 원자 결함과 다양한 종류의 구조 다형체를 확인했다.
김 교수연구팀이 개발한 AI을 통해 전문가들이 수십분 동안 분석해야 하는 데이터를 초당 수백장 이상 분석이 가능하며, 분석 정확도도 전문가의 정확도를 상회한다.
김 교수는 “이번 연구는 이차원 소재를 분석하는 AI 개발·구현을 통해 실시간 물질 분석의 길을 열었을 뿐 아니라 버려지는 데이터 안에 숨어 있는 물리현상을 발견하는 초석이 될 것”이라고 말했다.
이번 연구 결과는 나노분야 세계적 학술지인 ‘나노 레터스'에 6월 8일(현지시간) 게재됐다.
연구는 한국연구재단 중견연구자 지원사업과 선도연구센터 지원사업 및 기초과학연구원 나노의학 연구단의 지원으로 연세대 김 교수와 이기현, 박진섭 통합과정생 및 최소연 연구원이 진행했다.
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