연세대는 김관표 물리학과 교수 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 2차원 물질의 층간 구조를 정밀 분석하는 새로운 기법을 개발했다고 6일 밝혔다.

이 기술은 투과전자현미경(TEM) 데이터를 딥러닝으로 분석해 나노 단위 수준의 층간 변위와 동역학적 변화를 높은 정확도로 측정할 수 있다.

2차원 물질은 원자 단위로 얇은 층이 쌓인 구조로 층간 변형이나 비틀림이 전자적 특성에 큰 영향을 미친다. 그러나 기존 방법으로는 실시간 정밀 분석에 한계가 있었다. 연구팀은 딥러닝 기반 AI를 이용해 전자현미경 이미지의 복잡한 패턴을 인식하고 층간 구조를 분석하는 전용 모델을 개발했다.

이 기법은 차세대 2차원 물질인 ‘포스포린(Phosphorene)’에 적용돼 층간 변위를 3.3% 이하의 오차율로 분석했다. 또 900만 개 이상의 원자로 구성된 TEM 데이터를 실시간으로 처리한다. 포스포린 가장자리의 미세 변화를 높은 공간·시간 분해능으로 추적하는 데 성공했다.

김관표 연세대 교수는 “AI를 활용한 2차원 물질 적층 구조 분석법을 세계 최초로 개발한 이번 연구는 다양한 비틀림 각을 가진 다층 물질 연구에 활용 가능하다”며 “차세대 전자소자, 양자 소자, 양자 물질 분야에 기여할 것으로 기대된다”고 밝혔다.

이번 연구는 물리학 및 재료과학 분야의 세계적 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials, IF 27.4)’ 온라인 판에 지난 3일 게재됐다. 연구는 이기현 연세대 석박통합과정생과 이양진 한국과학기술연구원 박사가 제1저자 및 공동 교신저자로 참여했으며 한국연구재단과 기초과학연구원(IBS) 등 지원을 받았다.