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딥러닝을 이용한 메타물질의 물질과 구조 동시 역설계
대표 URL https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsami.9b05857
작성자 관리자 게시일 2019.07.18 조회수 76

포항공과대학교의 노준석 교수 연구팀은 최근 딥 러닝을 활용하여 임의의 구조체 설계 가능성에 물질 종류의 가능성을 더해 디자인 자유도를 크게 높임으로써 빠르고 효율적인 메타물질 설계 방법을 개발하는데 성공하였다고 ACS Applied Materials & Interfaces에 발표하였다. 연구팀은 3층 코어-쉘 나노 구조체의 각 층의 두께와 물질의 종류 및 이 구조체의 광 특성 (전기/자기 쌍극자 스펙트럼)을 이용해 인공 신경망을 학습시켜, 원하는 광 특성을 갖는 3층 코어-쉘 나노 구조체 설계에 성공하였다. 연구팀은 제안한 알고리즘이 구조 파라미터뿐만 아니라 물질의 종류까지 설계에 반영하므로, 다양한 광 특성을 갖는 구조체를 설계할 수 있어 나노 구조체 설계 분야에 많은 발전을 가져올 수 있을 것으로 내다봤다.

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