한양대 정문석 교수팀, AI 활용한 나노미터 구조 분석 기술 개발

[글로벌대학팀 김선영 기자] 한양대학교 물리학과 정문석 교수 연구팀은 인공지능(AI)을 활용해 나노미터 수준의 구조 변화를 정밀하게 분석할 수 있는 머신러닝 기반 물질 분석 기술을 개발했다고 28일 밝혔다.

이번 연구는 고가의 특수 장비 없이도 나노미터 단위에서의 분광 분석 해상도를 크게 향상시킬 수 있는 기술적 가능성을 제시하며, 향후 반도체, 바이오, 신소재 산업 등 고해상도 분석이 필수적인 첨단 산업 분야에서의 활용이 기대된다.

나노미터 크기의 물질 구조는 미세한 변화만으로도 성능에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문에, 이를 정확히 관찰하고 분석하는 기술은 반도체 공정, 2차원 소재 해석, 양자소자 개발 등에서 핵심적인 역할을 한다. 기존에는 이러한 고해상도 분석을 위해 고가의 전용 장비나 시간이 많이 소요되는 실험이 필요했다.

정 교수팀은 이를 해결하기 위해 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.

특히 이번 연구는 단순한 예측 모델을 넘어서, 설명 가능한 인공지능(eXplainable Artificial Intelligence, XAI) 기법을 적용해 KPFM 데이터가 라만 분광 예측에 어떻게 기여하는지를 정량적으로 분석한 점에서 주목을 받았다. 분석 결과, KPFM은 수 마이크로미터 수준의 전기적 특성을 반영하며, AI 모델 내에서 라만 예측과 상호 보완적으로 작용하는 것으로 확인됐다. 이러한 결과는 양자역학 기반 밀도범함수이론(DFT) 계산을 통해 이론적으로도 검증됐다.

정 교수 연구팀은 이번 기술을 이차원 반도체 소재인 WS₂ 단층의 주름 구조에 적용, 압축·인장 응력 분포에 따라 변화하는 라만 피크의 이동 및 강도 변화를 정밀하게 시각화했다. 이를 통해 동일한 나노 구조 내에서도 다양한 응력이 공존할 수 있다는 사실을 입증했으며, 나노 구조의 물리적 현상에 대한 이해를 더욱 정교하게 진전시켰다.

정문석 교수는 “이번 기술은 나노 스케일의 구조와 응력 분포를 인공지능으로 예측하고 설명할 수 있다는 점에서 고해상도 분석 기술의 패러다임을 전환할 수 있는 연구”라며, “향후 반도체, 차세대 소재, 양자소자 등 정밀도가 요구되는 산업 전반에 걸쳐 핵심 기술로 활용될 수 있을 것”이라고 밝혔다.

본 연구는 한국연구재단 혁신연구센터사업, 중견연구자지원사업 등의 지원을 받아 수행됐으며, 응용물리 분야의 세계적 학술지 「Applied Physics Reviews」(IF: 11.9)에 지난 4월 16일 온라인 게재됐다. 이번 성과를 담은 논문 ‘Probing Nanoscale Structural Perturbation in WS₂ Monolayer via eXplainable Artificial Intelligence’에는 서형찬 박사과정생과 유재각 박사가 공동 제1저자로, 정문석 교수가 교신저자로 참여했다.

김선영 기자 글로벌대학팀 globalu@beyondpost.co.kr