公开(公告)号：KR20210026997A

公开(公告)日：2021-03-10

申请号：KR1020190154820A

申请日：2019-11-27

Applicant: 포항공과대학교 산학협력단 ,  연세대학교 원주산학협력단

Inventor： 고경준 ,  양동환 ,  최시영 ,  양세정 ,  한중훈 ,  이지영 ,  안홍기

IPC: G06T7/00 ,  G06N20/00 ,  G06T5/00

CPC classification number: G06T7/00 ,  G06N20/00 ,  G06T5/002 ,  G06T2207/10061 ,  G06T2207/20081 ,  G06T2207/20084

Abstract: 본 발명은 주사투과전자현미경(STEM)을 통해 얻어진 원자 이미징 결과로부터 원자 구조를 해석하는 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 방법은, (a) 소정 물질에 대한 주사투과전자현미경 이미지를 얻는 단계; (b) 상기 주사투과전자현미경 이미지에 포함된 가우시안 노이즈, 푸아송 노이즈 및 배경 노이즈를 제거하는 단계; (c) 머신 러닝 기법을 통해 상기 노이즈가 제거된 주사투과전자현미경 이미지에서 원자 영역과 배경 영역을 구분하는 단계; (d) 상기 구분된 원자 영역을 이용하여 원자 좌표를 도출하는 단계; (e) 상기 원자 영역의 밝기 대비를 통해 원자 종류를 구분하는 단계; 및 (f) 상기 (d) 및 (e) 단계에서 구해진 원자의 좌표 및 종류 정보를 이용하여, 주사투과전자현미경으로 관찰된 상기 소정 물질의 구조 정보를 계산하는 단계;를 포함한다.

公开(公告)号：KR102224466B1

公开(公告)日：2021-03-05

申请号：KR1020180136190A

申请日：2018-11-07

Applicant: 포항공과대학교 산학협력단

Inventor： 최시영 ,  김기엽 ,  고경준 ,  장진혁

IPC: G06N3/08

CPC classification number: G01N23/04 ,  G06T7/0012 ,  G06T7/0004 ,  G01N21/84 ,  G01N27/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/0454 ,  G06N3/08 ,  G06T5/002 ,  G06T7/60 ,  G06T7/70 ,  G16C20/70 ,  G06T2207/10061 ,  G06T2207/20081 ,  G06T2207/20084 ,  G06T2207/30024 ,  G06T2207/30136

Abstract: 본 발명은 주사투과전자현미경(STEM)을 통해 얻어진 데이터의 특징들을 CNN 기법을 이용하여, 원자 배열 위치, 특히 산소 팔면체 구조를 수 피코미터(picometer) 단위의 수준까지 분석하는 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 방법은, (a) 원자구조 시뮬레이터로 원자 이미지를 얻는 단계; (b) CNN 모델에 상기 원자 이미지를 학습시키는 단계; 및 (c) TEM 또는 STEM을 사용하여 실제 물질에 대해 원자 이미지를 획득한 후, 상기 학습된 CNN 모델에 적용하는 단계;를 포함한다.

公开(公告)号：KR102224466B1

公开(公告)日：2021-03-05

申请号：KR1020180136190

申请日：2018-11-07

Applicant: 포항공과대학교 산학협력단

Inventor： 최시영 ,  김기엽 ,  고경준 ,  장진혁

IPC: G06N3/08

Abstract: 본발명은주사투과전자현미경(STEM)을통해얻어진데이터의특징들을 CNN 기법을이용하여, 원자배열위치, 특히산소팔면체구조를수 피코미터(picometer) 단위의수준까지분석하는방법에관한것이다. 본발명에따른방법은, (a) 원자구조시뮬레이터로원자이미지를얻는단계; (b) CNN 모델에상기원자이미지를학습시키는단계; 및 (c) TEM 또는 STEM을사용하여실제물질에대해원자이미지를획득한후, 상기학습된 CNN 모델에적용하는단계;를포함한다.

公开(公告)号：KR102253227B1

公开(公告)日：2021-05-18

申请号：KR1020190158224

申请日：2019-12-02

Applicant: 포항공과대학교 산학협력단 ,  연세대학교 원주산학협력단

Inventor： 양동환 ,  최시영 ,  고경준 ,  김기엽 ,  오동고프란시스응곰메오켈로 ,  추유성 ,  한중훈 ,  양세정

IPC: G01N23/2251 ,  G06N3/02

Abstract: 본발명은주사투과전자현미경을통하여얻어진이미지의특징을인공지능학습법중의하나인지도학습을통하여학습하고, 이미지에서저차원재료가가질수 있는결함, 특히원자가본래자리에비어있거나원자위치에추가되는등의점 결함의구조적인정보를얻어내는분석기술에관한것이다. 본발명에따른분석방법은, (a) 시뮬레이션을통해결함이포함된저차원재료의주사투과전자현미경이미지를제작하여훈련데이터를만드는단계; (b) 상기훈련데이터를사용한머신러닝을통해예측모델을도출하는단계; 및 (c) 주사투과전자현미경을이용하여저차원재료에대한이미지를얻고, 상기예측모델을사용하여결함을분석하는단계;를포함하며, 상기훈련데이터는상기시뮬레이션에의한주사투과전자현미경이미지중에서, 상기저차원재료의유닛셀(unit cell) 보다작은프리미티브유닛셀(primitive unit cell)을선택하여만드는것을특징으로한다.