KAIST, 고해상도 나노입자 영상화 인공지능 기술 개발
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KAIST, 고해상도 나노입자 영상화 인공지능 기술 개발
  • 이새연
  • 승인 2021.02.17 08:58
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상용 퀀텀닷의 투사 데이터 및 개발한 알고리즘으로 복원한 3차원 복원 결과(KAIST 제공) ©뉴스1

KAIST는 바이오및뇌공학과 예종철 교수 연구팀이 삼성전자 종합기술원과 공동연구를 통해 나노입자의 3차원 형상과 조성 분포의 복원 성능을 획기적으로 향상시킨 인공지능 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.

이는 디스플레이 기술의 핵심이 되는 퀀텀닷과 반도체 소자의 효율 및 안정성을 더욱 정밀하게 분석할 기술로 기대된다.

공동연구팀의 연구성과는 에너지 분산형 X선 분광법(EDX)을 주사 투과전자현미경(STEM)과 결합한 시스템을 활용한 것이 핵심이다.

공동 연구팀이 자체 개발한 인공지능 기반의 커널 회귀(kernel regression)와 투사 데이터 향상(projection enhancement)은 정밀도와 해상도를 획기적으로 발전시켰다.

연구팀은 측정된 데이터의 분포를 네트워크가 스스로 학습하는 인공지능 기반의 커널 회귀를 통해 스캔 시간이 단축된 투사 데이터의 신호 대 잡음비(SNR)를 높인 데이터를 제공하는 네트워크를 개발했다.

또, 개선된 고화질의 EDX 투사 데이터를 기반으로 기존의 방법으로는 불가능했던 적은 수의 투사 데이터로부터 더욱 정확한 3차원 복원 영상을 제공하는 데 성공했다.

 

 

퀀텀닷 합성시 쉘 코딩 과정에 차이를 두어 생성한 두 종류의 합성 복원결과 비교(KAIST 제공) ©뉴스1

 

 


연구팀이 개발한 알고리즘은 기존의 EDX 측정 신호 기반 3차원 재구성 기법과 비교해 나노입자를 형성하고 있는 원자의 형상과 경계를 뚜렷하게 구별했다.

또, 복원된 다양한 코어-쉘(core-shell) 구조의 퀀텀닷 3차원 영상이 샘플의 광학적 특성과 높은 상관관계를 나타내는 것이 확인됐다.

예종철 교수는 "이번에 개발된 인공지능 기술을 통해 상용 디스플레이의 핵심 기반이 되는 퀀텀닷 및 반도체 소자의 양자 효율과 화학적 안정성을 더욱 정밀하게 분석할 수 있다ˮ고 말했다.

한편, 이번 연구결과는 국제 학술지 `네이처 머신 인텔리전스' 2021년 2월 8일자 온라인판에 게재됐다.

 

 


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