테라헤르츠파 영역에서 교차 정렬 이중층 선격자 편광기의 구조 변수 분석 및 인공지능 기반 최적화

김지담, 박민수, 이중욱, New Physics: Sae Mulli 75, 578 (2025).

테라헤르츠 편광기 중 하나인 선격자 편광기는 파장 이하 크기의 격자 구조를 활용하여, 격자에 수직한 TM 편광은 투과시키고 격자와 나란한 TE 편광은 대부분 반사시키는 특성을 갖는다. 선격자 편광기는 넓은 파장 대역에서 높은 소광비를 구현할 수 있으며, 나노임프린트 등 다양한 저비용 대면적 제조 기술을 적용할 수 있다는 점에서 활용도가 높다. 그러나 최근 선격자 편광기의 설계는 한정된 구조와 상반된 성능 지향을 보이는 구조 매개변수들로 인해 한계를 겪고 있다. 이러한 문제를 기존의 전통적인 전자기 해석 방식만으로 해결하기에는 시간과 계산 자원이 과도하게 요구된다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 새로운 형태의 구조와 인공지능 기반 최적화 기법을 도입하였다. 제안한 구조는 유전체 기판 위에 금속 격자-유전체-금속 격자가 적층되며, 상하부 금속 격자가 교차 정렬된 새로운 형태의 고효율 설계이다. 유한요소법 기반 시뮬레이션을 통해 구조의 주기, 격자 폭, 격자 두께, 유전체 간격 등의 매개변수가 편광 투과율과 소멸비 등 편광기의 성능에 미치는 영향을 분석하였으며, 이때의 편광 투과 메커니즘은 유효 매질 이론으로 설명될 수 있다. 이를 바탕으로 최적 구조 조건을 도출하였으며, 유전 알고리즘과 유전 알고리즘에 심층 강화 학습을 결합한 하이브리드 최적화 방법을 적용하여 설계를 수행하였다. 그 결과 유전 알고리즘은 높은 투과율을 안정적으로 확보하는 데 효과적이었고, 하이브리드 방법은 소광비의 안정적인 최적화를 달성함을 입증하였다(그림). 이러한 최적 구조와 AI 기반 설계 접근은 테라헤르츠파 이미징, 분광 분석, 센서 등 다양한 광학 응용 분야에서 장치 성능 향상과 설계 신뢰성 제고에 크게 기여할 것으로 기대된다.