한양대, AI 활용 물질 분석 기술 개발…나노미터 수준 구조 변화 분석 가능

2차원 반도체의 나노 변형 분광분석법 반도체 및 소재 산업 활용 기대

한양대 물리학과 유재각 박사(왼쪽 첫 번째), 정문석 교수(왼쪽 두 번째), 서형찬 박사과정생. (사진=한양대 제공) *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]전수현 인턴 기자 = 한양대 물리학과 정문석 교수 연구팀은 인공지능(AI)을 활용해 나노미터 수준의 구조 변화를 정밀하게 분석할 수 있는 머신러닝 기반 물질 분석 기술을 개발했다.

나노미터 크기의 물질 구조는 미세한 변화만으로도 성능에 큰 영향을 미칠 수 있다. 이를 정확히 관찰하고 분석하는 기술은 반도체 공정, 2차원 소재 해석 등에서 핵심적 역할을 한다. 기존에는 이러한 고해상도 분석을 위해 고가의 전용 장비나 시간 소모가 큰 실험이 필요했다.

정 교수팀은 이를 극복하고자, 켈빈 프로브 현미경(Kelvin Probe Force Microscopy, KPFM) 데이터를 입력해 라만 스펙트럼을 예측하는 머신러닝 모델을 개발했다.

컨볼루션 신경망(CNN) 기반의 이 모델은 기존 라만 데이터의 공간 해상도를 50나노미터 수준까지 향상해 이를 통해 보다 세밀한 나노 구조 분광 분석이 가능함을 입증했다.

특히 이번 연구는 예측 모델을 넘어 설명 가능한 인공지능(eXplainable Artificial Intelligence, XAI) 기법을 적용해 KPFM 데이터가 라만 분광 예측에 어떤 방식으로 기여하는지를 정량적으로 분석했다.

분석 결과, KPFM은 수 마이크로미터 수준의 전기적 특성을 반영하며 AI 모델 내에서 라만 예측과 상호 보완적으로 작용함이 확인됐다.

연구팀은 이번 기술을 이차원 반도체 소재인 WS₂ 단층의 주름 구조에 적용, 압축·인장 응력 분포에 따라 변화하는 라만 피크의 이동 및 강도 변화를 정밀하게 시각화했다.

이를 통해 동일한 나노 구조 내에서도 다양한 응력이 공존할 수 있다는 사실을 입증했다.

정 교수는 "이번 기술은 나노 스케일의 구조·응력 분포를 인공지능으로 예측하고 설명할 수 있다는 점에서 고해상도 분석 기술의 패러다임을 전환할 수 있는 연구"라고 밝혔다.