Si 기판 위에 에피택셜 이트리아 안정화 지르코니아(YSZ) 박막을 성장시키는 것은 기능성 산화물을 첨단 전자 및 에너지 소자에 통합하는 데 핵심적이다. 그러나 박막 성장 공정에서 증착 파라미터들이 복잡하게 상호 의존적인 특성을 지니기 때문에, YSZ 박막의 최적 성장 조건을 규명하는 일은 여전히 어렵다. 본 연구에서는 자원 제약이 있는 환경에서 주요 성장 파라미터를 효율적으로 파악하고 결정성을 최적화하기 위해, 설명 가능한 인공지능(XAI) 방법인 Shapley additive explanations(SHAP)과 베이지안 최적화(BO)를 결합한 통합 접근법을 제안한다. 문헌에서 유래한 데이터를 대상으로 SHAP 분석을 수행한 결과, 산소 분압이 가장 영향력 있는 파라미터로 확인되었고, 그다음은 온도였다. 이러한 순위에 따라 BO를 이용하여 YSZ 002 로킹 커브의 반치폭(Full width at half maximum, FWHM)을 최소화하였다. 그 결과 단 9회의 성장 시도로 FWHM이 0.74°인 고품질 에피택셜 박막을 얻었다. 최적화된 박막은 원자 수준으로 매끈한 표면을 보였으며(제곱평균 거칠기, root-mean-square roughness of ∼0.48 nm), 라만 및 에너지 분산 분광(energy-dispersive spectroscopy)으로 확인한 바에 따르면 화학 조성이 균일하였다. 본 연구는 박막 공정을 효율적이고 해석 가능한 방식으로 최적화하기 위해 XAI와 BO를 통합하는 접근법의 잠재력을 보여준다.

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