KAIST, 나노물질 표면과 내부 3차원 원자구조 규명
KAIST, 나노물질 표면과 내부 3차원 원자구조 규명
  • 오혜민 기자
  • 승인 2021.04.05 13:00
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물리학과 양용수 교수, 인공신경망 전자토모그래피 이용 단일 원자단위 해석

[대학저널 오혜민 기자] KAIST(한국과학기술원·총장 이광형)는 물리학과 양용수(사진) 교수연구팀이 인공신경망을 이용한 주사투과전자현미경(STEM) 기반 원자분해능 전자토모그래피 기술을 개발, 이를 적용해 백금 나노입자 표면과 내부 3차원 원자 구조를 15pm(피코미터)의 정밀도로 규명했다고 5일 밝혔다.

1pm는 1미터의 1조 분의 일에 해당하는 단위로, 15pm의 정밀도는 수소 원자 반지름의 약 1/3 정도에 해당하는 높은 수준이다.

전자토모그래피는 전자현미경으로 다양한 각도에서 측정된 2차원이 투영된 이미지로부터 3차원 이미지를 얻어내는 기술이다. 최근 주사투과전자현미경과 3차원 토모그래피 재구성 알고리즘의 기술 발전으로 전자토모그래피의 분해능은 단일 원자까지 구분할 수 있는 수준에 이르렀다. 이를 통해 많은 나노물질의 구조와 물성의 근본적 이해가 가능해졌다.

하지만 일반적 전자토모그래피 실험에서는 시편을 탑재한 홀더 또는 그리드가 전자빔을 가리게 되는 실험적 제약으로 인해 고 각도(약 75도 이상)의 이미지 측정이 불가능하다. 이로 인해 고 각도 방향의 분해능(구별해낼 수 있는 가장 미세한 신호차이)이 저하되고, 재구성된 3차원 이미지에 원치 않는 노이즈들이 생겨난다. 이러한 현상을 손실 웨지 문제(missing wedge problem)라 부르며, 이로 인해 기존 전자토모그래피 방법으로는 표면·계면의 3차원 원자구조를 고분해능으로 측정하기 힘들었다.

양 교수 연구팀은 인공신경망을 이용해 고 각도 방향의 데이터를 복원함으로써 손실 웨지 문제를 해결하는데 성공했다. 이를 통해 고분해능 3차원 표면·계면 원자구조의 결정이 가능하게 됐고, 나노물질의 표면·계면에서 나타나는 물성의 메커니즘을 단일 원자 수준에서 근본적으로 해석할 수 있게 됐다.

연구팀은 모든 물질은 원자들로 구성돼 있다는 원자성(atomicity)에 근거해 원자 구조 토모그래피 3차원 데이터를 시뮬레이션을 통해 생성했다. 고 각도의 데이터가 손실된 불완전한 원자구조 토모그래피 3차원 데이터와 이상적 원자구조 3차원 데이터 사이의 상관관계를 학습시키기 위해 인공지능 신경망을 지도 학습했다.

원자성에 기반해 학습된 인공지능 신경망은 손실된 고 각도 데이터를 성공적으로 복원함으로써 손실 웨지 문제로 인한 분해능 저하 문제를 해결했다.

연구팀은 개발된 인공신경망 기반 전자토모그래피 기술을 이용해 실제 백금 나노입자의 3차원 표면 및 내부 구조를 단일 원자 수준에서 규명할 수 있었다. 원자 구조의 정밀도는 인공신경망 적용 전 26pm에서 적용 후 15pm으로 큰 폭으로 향상됐다.

양 교수는 "인공신경망 기반 전자토모그래피는 구성 원소, 물질의 구조·형태에 의존하지 않는 일반적 방법으로, 전자토모그래피로 얻은 원자 구조 부피데이터에 종류에 상관없이 바로 적용할 수 있다ˮ며 "이를 통해 많은 물질의 3차원 표면·계면 원자 구조가 정밀하게 규명되고, 표면·계면에서 일어나는 물성과 이에 연관된 메커니즘의 근본적 이해를 바탕으로 고성능 촉매 개발 등에 응용될 것ˮ이라고 설명했다.

KAIST 물리학과 이주혁 석박사통합과정 학생이 제1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈' 3월 30일자로 게재됐다. 또 한국연구재단 개인기초연구지원사업과 KAIST 글로벌 특이점 사업(M3I3)의 지원을 받아 수행됐다.


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