(a) 시뮬레이션을 통해 결함이 포함된 저차원 재료의 주사투과전자현미경 이미지를 제작하여 훈련 데이터를 만드는 단계;(b) 상기 훈련 데이터를 사용한 머신러닝을 통해 예측 모델을 도출하는 단계; 및(c) 주사투과전자현미경을 이용하여 저차원 재료에 대한 이미지를 얻고, 상기 예측 모델을 사용하여 결함을 분석하는 단계;를 포함하며,상기 훈련 데이터는 상기 시뮬레이션에 의한 주사투과전자현미경 이미지 중에서, 상기 저차원 재료의 유닛 셀(unit cell)보다 작은 단위인 프리미티브 유닛셀(primitive unit cell)을 선택하여 만들고,상기 프리미티브 유닛 셀의 선택은, 원자의 위치가 상이한 적어도 2가지 프리미티브 유닛 셀을 선택하는 방법에 의해 이루어지는, 저차원 재료의 원자 이미지 분석 방법.

제1항에 있어서,상기 저차원 재료는 원자층 두께의 물질이 이차원적으로 배열하고 있는 것인, 저차원 재료의 원자 이미지 분석 방법.

제1항에 있어서,상기 결함이 포함된 저차원 재료의 주사투과전자현미경 이미지는 HAADF 이미지 또는 ABF 이미지인, 저차원 재료의 원자 이미지 분석 방법.

제1항에 있어서,상기 머신러닝은 CNN(Convolution Neural Network) 방법에 의하는 것인, 저차원 재료의 원자 이미지 분석 방법.

제1항에 있어서,상기 (c) 단계에 있어서, 주사투과전자현미경을 이용하여 저차원 재료에 대한 이미지를 얻는 것은, 평면 이미지에서 상부에서 하부로 홀수 레이어와, 짝수 레이어를 별도로 획득하는, 저차원 재료의 원자 이미지 분석 방법.

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제1항에 있어서,상기 저차원 재료는 모노레이어 또는 바이레이어로 이루어지는, 저차원 재료의 원자 이미지 분석 방법.

제1항에 있어서,상기 결함은 공공(vacancy), 치환형 결함(substitutional defect), 침입형 결함(interstitial defect), 또는 공공(vacancy)에서 원자의 화학 흡착(chemisorption)을 포함하는, 저차원 재료의 원자 이미지 분석 방법.

제1항에 있어서,상기 시뮬레이션을 통해 결함이 포함된 저차원 재료의 주사투과전자현미경 이미지를 제작하는 것은, 정상적으로 원자가 위치할 자리가 빈 경우, 정상적으로 위치해야 하는 원자 대신에 다른 원자가 치환된 경우, 정상적으로 존재하는 원자 위에 다른 원자가 추가되어 결합하는 경우, 정상적으로는 빈 공간에 원자가 위치하는 경우, 원자가 비어 있는 공간에 외부 원자가 화학 흡착하는 경우를 포함하도록 하여 제작되는, 저차원 재료의 원자 이미지 분석 방법.

제1항에 있어서,상기 시뮬레이션을 통해 만들어진 훈련 데이터는 데이터 오그멘테이션을 통해 증가되는, 저차원 재료의 원자 이미지 분석 방법.