명노준 조선대 교수, 딥러닝 활용 그래핀 물성 예측 기법 개발
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명노준 조선대 교수, 딥러닝 활용 그래핀 물성 예측 기법 개발
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  • 승인 2021.11.22 08:05
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딥러닝을 활용한 첨단신소재 그래핀의 물성 예측 기법.
딥러닝을 활용한 첨단신소재 그래핀의 물성 예측 기법.

조선대(총장 민영돈)는 명노준 물리교육과 교수가 이훈표 강원대 교수, 송태근 공주대 교수, 박희철 기초과학연구원 교수팀과 공동으로 딥러닝을 활용한 첨단신소재 그래핀 물성 예측 기법을 개발했다고 22일 밝혔다.

그래핀은 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 나노버블이 발생해 그래핀 전기전도도를 낮추기도 하며 전기적 특성에 불균질성을 야기한다는 점에서 양산에 한계점으로 지적되고 있다.

명 교수팀은 그래핀 소자 전류측정 결과를 합성곱 신경망(CNN) 알고리즘으로 학습해 그래핀 소자를 제작하는 과정에서 발생한 나노버블을 검출하고 그 크기까지 예측하는 기법을 개발했다.

명 교수는 “딥러닝 기법을 그래핀 기반 나노소자의 특성을 측정하는 단계에 적용함으로써 보다 정확하고 신속한 나노 소자 제작 및 품질평가를 가능하게 할 수 있는 잠재력을 지니고 있다”말했다.

연구 결과는 물리학분야 국제 저명 학술기관인 미국물리학협회(AIP)의 ‘어플라이드 피직스 레터스’에 최근 게재됐다.

명노준 조선대 교수.
명노준 조선대 교수.

 


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