조선대학교 물리교육과 명노준 교수가 물리학분야의 국제 저명 학술기관인 미국물리학협회(AIP, American Institute of Physics)의 Applied Physics Letters 저널에 2021년 11월 11일 연구논문을 게재했다.

 연구 논문의 제목은 'Machine learning approach to the recognition of nanobubbles in graphene'로 조선대 명노준 교수와 공주대 송태근 교수가 공동 주저자로 참여했다.

 연구는 명노준 교수의 주도로 국내 연구진(강원대학교 이훈표 교수, 공주대학교 송태근 교수, 기초과학연구원 박희철 교수)과의 연구협력을 통해 수행됐으며, 딥러닝을 활용한 첨단신소재 그래핀의 물성 예측 기법을 제안해 높은 평가를 받았다.

 ‘그래핀’은 탄소 원자 한 층으로 이뤄진 2차원 물질로, 매우 우수한 전기적 특성과 안정성으로 인해 차세대 반도체 소자의 후보물질로 각광받고 있다. 하지만 원자 단위의 얇은 그래핀은 소자 제작과정에서 기판과의 사이에 수많은 나노버블(Nanobubbles)이 발생해 그래핀의 전기전도도를 낮추기도 하며 전기적 특성에 불균질성을 야기한다는 점에서 양산에 한계점도 지적받아 왔다.

 본 연구에서는 그래핀 소자의 전류측정 결과를 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 알고리즘으로 학습하여, 그래핀 소자를 제작하는 과정에서 발생한 나노버블을 검출하고 그 크기까지 예측하는 기법을 제안했다.

 명노준 교수는 “본 연구의 성과가 딥러닝 기법을 그래핀 기반 나노소자의 특성을 측정하는 단계에 적용함으로써 보다 정확하고 신속한 나노 소자 제작 및 품질평가를 가능하게 할 수 있는 잠재력을 지니고 있다고 판단하고 있다”고 말했다.

이승주 다른기사 보기