복합 구조 메타물질 역설계를 위한 심층 생성망에 대한 연구

본 과제는 메타물질의 구조와 물성을 인공지능으로 거꾸로 설계하는 연구임. 기존에는 직관과 시행착오에 의존하여 시간과 비용이 많이 들었으나, 딥러닝 기반 역설계로 원하는 특성을 가진 구조를 빠르게 찾는 것이 목표임. 핵심 연구 내용은 무작위 이진 패턴, 파라메트릭 구조, 다층 복합 구조 메타물질에 대해 예측 모델과 생성 모델을 결합한 심층 신경망을 구축하고, 은닉 공간 탐색, 은닉 공간 구조화, 전이학습을 통해 최적 구조를 생성하는 것임. 이를 통해 설계 시간과 비용 절감, 성능 개선, 이미징·에너지·의료·통신·국방·위성 등 다양한 분야로의 확장 가능성 확보가 기대됨.