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기계학습을 이용한 메타표면 역설계
대표 URL https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-6463/ab8036/meta
작성자 관리자 게시일 2020.08.28 조회수 785

중국 공군 공학 대학의 Jiafu Wang 교수 연구팀은 최근 Journal of Physics D: Applied Physics 논문을 통해 기계학습을 이용한 메타표면의 역설계 방법 AMID에 대해 발표하였다. 연구진이 발표한 AMID는 우선 CNN 기반 Auto-encoder를 통해 메타표면의 EM Property 특징을 추출한다. 이때 이미지 처리에 우수한 성능을 보이는 CNN의 강점을 활용하기 위해 EM Property는 이미지로 처리한다. 이후 SVM(Support vector machine)과 ABC(Artificial bee colony) 알고리즘을 활용해 Auto-encoder를 통해 추출된 특징과 메타표면 구조를 매칭한다. 연구진은 이러한 매칭 문제에 자주 활용되는 완전 연결 신경망이 Activation fuction에 크게 의존하는 문제를 해결하기 위해 SVM과 ABC 알고리즘을 이용하였다고 밝혔다. AMID 방법을 통해 연구진은 메타표면 Unit cell의 역설계에 성공함으로써 이 방법의 유효성을 검증하였다. 연구진은 AMID 방법을 통해 매우 효율적인 메타표면 설계가 가능하였으며, 이 방법은 다양한 메타표면 설계에 활용될 수 있을 것으로 내다봤다.

 

[담당 : 정민석 (jungms@kimm.re.kr), 7997]

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