나노기술 및 정책 정보

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● 미국 Andrej Singer 교수(Cornell University) 연구팀은 고출력 X선, 위상복원(phase retrieval) 알고리즘, 머신러닝을 조합해 박막 소재의 복잡한 나노텍스처를 촬영할 수 있는 이미징 기술을 개발

● 연구팀은 일반적인 방법으로 수집한 X선 회절 데이터를 위상복원과 머신러닝을 통해 반전시켜 나노스케일에서 소재의 현실공간 시각화로 기존 나노텍스처 연구 시 복잡한 전자현미경이 필요했던 문제와 표본 파손 문제를 해결

● 초전도성 관련 물리적 특성을 갖는 모트(Mott) 부도체를 대상으로 해당 기술을 시험한 결과, 극저온 냉각 과정에서 변형에 의해 자연스럽게 형성되는 나노패턴을 새롭게 발견

● 본 연구의 X선 이미징 기술은 기존 기술에 비해 접근성이 양호하고 표본 파손을 유발하지 않으므로 양자컴퓨팅, 마이크로전자 등의 분야에서 실용적인 소재 분석 방법으로 활용 가능할 전망

PNAS (2023.07.06.), Real-space imaging of periodic nanotextures in thin films via phasing of diffraction data