– 고가 장비 없이 50nm 해상도 구현… XAI 기반 예측 모델로 물질 구조 정밀 해석
한양대학교 물리학과 정문석 교수 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 나노미터 수준의 구조 변화를 정밀하게 분석할 수 있는 머신러닝 기반 물질 분석 기술을 개발했다고 밝혔다.
정 교수팀은 켈빈 프로브 현미경(Kelvin Probe Force Microscopy, KPFM) 데이터를 입력으로 하여 라만 스펙트럼을 예측하는 머신러닝 모델을 개발했다. 컨볼루션 신경망(CNN) 기반의 이 모델은 기존 라만 데이터의 공간 해상도를 50나노미터 수준까지 향상시키는 데 성공했으며, 이를 통해 보다 세밀한 나노 구조 분광 분석이 가능함을 입증했다.