연세대학교(총장 서승환) 물리학과 김관표 교수 연구팀이 나노 물질의 구조 분석에 딥러닝 기반 인공지능을 적용해 전자현미경 이미지 분석 방법의 효율성과 정확성을 획기적으로 향상시켜 실제 활용가치를 높인 방법론을 개발했다.

김 교수 연구팀은 딥러닝 기반 이미지 분석법을 차세대 반도체 소자로 주목받는 이황화몰리브덴(MoS2)에 적용해 황(S) 원자가 탈락하면서 발생하는 원자 결함(point defect) 및 다양한 종류의 구조 다형체(polymorph)를 확인했다. 연구팀이 개발한 인공지능을 통해 전문가들이 수십 분 동안 분석해야 하는 데이터를 초당 수백 장 이상 분석 가능하며, 분석 정확도 또한 전문가의 정확도를 상회하는 수준으로 확보했다.

김 교수는 "본 연구는 이차원 소재를 분석하는 인공지능 개발 및 구현을 통해 실시간 물질 분석의 길을 열었을 뿐 아니라 버려지는 데이터 안에 숨어 있는 새로운 물리 현상을 발견하는 초석이 될 것으로 기대된다"고 연구의 의의를 밝혔다.

본 연구 결과는 나노 분야 세계적 학술지인 '나노 레터스(Nano Letters, IF 11.189)'에 게재됐다. 한국연구재단 중견연구자 지원사업, 선도연구센터 지원사업 및 기초과학연구원 나노의학 연구단의 지원으로 연세대 물리학과 김관표 교수, 이기현, 박진섭 통합과정생 및 최소연 연구원이 주도해 진행됐다.