나노기술 및 정책 정보

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● 이정철 교수(KAIST 기계공학과) 연구팀은 현미경 사진을 이용하여 나노스케일 3D 표면을 예측하는 딥러닝 기반 방법론을 제시

● 연구팀은 비접촉 측정 방법인 광 현미경에서 딥러닝을 통해 원자 현미경으로 얻어질 수 있는 나노스케일 3D 표면을 예측해 측정 가능한 표면 면적 및 작동 제한 문제를 해소

● 이러한 기술이 적용되는 스케일을 일상생활 범위에서 나노스케일 범위로 옮겨 인공지능 모델을 훈련한 결과, 해당 모델은 광 현미경 사진을 하나의 변수로 표현한 후에 이 변수에서 현미경 사진을 3D 표면으로 계산 및 표현하는 데 성공

● 본 연구에서 제안된 방법론은 나노스케일 표면 맵 측정을 1mm2까지의 넓은 표면에 대해 기존 원자 현미경 측정 속도보다 10배 빠른 200FPS까지 측정 가능

● 공정 중 혹은 이후 표면 분석이 필요한 재료, 물리, 화학 등에서 나노스케일 연구를 촉진하고, 반도체 사업에서는 웨이퍼의 표면 분석 속도와 정확도를 개선하는 방식으로 반도체 공정 시 생산 속도와 정밀한 측정으로 수율 개선에 기여할 수 있을 것으로 기대

Advanced Intelligent Systems (2022.12.), Predicting Atomic Force Microscopy Topography from Optical Microscopes Using Deep Learning