본 연구는 딥러닝 기법을 활용하여 고성능 중적외선(Mid-Wavelength Infrared, MWIR) 편광측정을 위한 이층 선형 격자(bilayer linear gratings)를 설계하는 혁신적인 접근법을 제시한다. 우리는 이층 격자 구조의 전자기적 응답을 예측하기 위해 유한요소법(Finite Element Method, FEM) 시뮬레이션으로 학습한 인공신경망(artificial neural network, ANN) 모델을 개발하였다. 해당 모델은 투과 특성을 예측함에 있어 높은 효율과 정확성을 보이며, 계산 시간을 유의미하게 단축한다. ANN의 예측 결과는 나노임프린트(nanoimprinted)된 이층 격자의 제작 및 특성 분석을 통해 실험적으로 검증하였다. 본 연구는 횡자기(Transverse Magnetic, TM) 및 횡전기(Transverse Electric, TE) 투과에 영향을 미치는 핵심 기하학적 매개변수를 규명함으로써, 특정 MWIR 파장에 맞춘 설계가 가능함을 보여준다. 최적화된 이층 격자 구조를 MWIR InAs/GaSb Type-II 초격자(MWIR InAs/GaSb Type-II Superlattice, T2SL) 포토디텍터와 통합한 결과, 향상된 분광 응답도 및 편광 민감도를 달성하였다. 본 접근법은 고성능 편광자(polarizer)를 위한 메타물질(metamaterials)을 신속하게 설계하고 최적화하는 다목적 경로를 제공하며, 다양한 응용에서 선형 편광 시그니처를 해석하는 데 우수한 성능을 제공한다.

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