Diffraction-Limited Imaging Beyond Limits with Variable Metalenses and Machine Learning plus THz and Spectroscopic Imaging
연구 내용
가변 메타렌즈와 Born 근사/기계학습 기반 역문제를 이용해 회절 한계 이하의 영상 복원과 THz 라벨프리 이미징을 수행하는 연구
가변 메타렌즈를 통해 원거리장 영상에서 회절 한계를 완화하는 복원 프레임을 구축하고, Born 근사 기반 포워드 모델과 역문제 학습을 결합해 측정 비용과 복원 지연을 줄이는 방향을 수행합니다. 동시에 테라헤르츠(THz) 대역의 라벨프리 영상에서 흡수 단면과 회절 한계가 만드는 성능 제약을 분석하고, 압축 센싱과 복원 알고리즘을 통해 민감도·해상도를 개선하는 연구 흐름을 제시합니다. 또한 저차원 물질의 광학 퍼미티비티를 비침투적으로 얻기 위한 spectroscopic ellipsometry 기반 측정 모델을 정리하여, 영상·분광 데이터 해석의 공통 기반을 확보합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
2편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
1건
연구 흐름
초기에는 가변 메타렌즈를 이용한 원거리장 영상에서 역산란 조건을 만족시키고, Born 근사 기반의 계산 구조를 세우는 데 집중했습니다. 이후 기계학습을 결합하여 원거리장 영상의 복원 과정에서 비선형 역산란을 다루고, 데이터 샘플링과 노이즈 억제에 대한 설계 규칙을 발전시켰습니다. 병행하여 THz 라벨프리 이미징의 성능 제약이 흡수 단면과 회절 한계에서 어떻게 발생하는지 분석하고, 압축 센싱과 재구성·학습 알고리즘의 적용 가능성을 체계화했습니다. 최근에는 저차원 물질의 광학 퍼미티비티 측정 원리와 기술 과제를 정리하며, 영상 복원 결과를 분광 파라미터로 연결하는 방향을 강화하고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Frontiers in Terahertz Imaging Applications beyond Absorption Cross-Section and Diffraction Limits
Spectroscopic ellipsometry for low‐dimensional materials and heterostructures
관련 프로젝트
구분
제목
가변 메타렌즈와 기계학습에 기반한 회절한계 극복 원거리 이미징 연구