나노기술 및 정책 정보

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● 최시영 교수(포항공대), 양세정 교수(연세대) 공동 연구팀은 딥 러닝(deep learning)을 적용해 소재 점 결함 분석 전 공정 자동화를 구현

● 연구팀은 반데르발스 반도체 소재(2H-MoTe2)의 원자 구조 이미지에서 소재의 기본 반복 단위인 유닛 셀(unit cell)을 매우 정교하게 검출하는 딥 러닝 모델을 개발

● 해당 모델은 인식된 유닛 셀마다 종류에 따른 다양한 점 결함 유형을 분류하도록 모델을 학습해 총 3,037개 유닛 셀 분류 실험에서 99.9%의 점 결함 분류 정확도를 보유

● 본 연구는 다양한 소재의 원자 결함 분석 및 원자 구조 분석 데이터베이스 구축 연구에 도움이 될 것으로 기대

Materials Horizons (2023.11.22.), Full automation of point defect detection in transition metal dichalcogenides through a dual mode deep learning algorithm