MnO₂ 박막의 스퍼터링 성장과 구조 제어 연구

Seunghun Lee, Haemin Kim, Dongik Lee, Jong-Seong Bae, New Physics: Sae Mulli 76, 176 (2026).

망간 산화물(manganese oxides)은 겉보기에는 단순한 이원계 산화물처럼 보이지만, 실제로는 매우 다양한 조성과 결정 구조 상(phase)을 가지는 흥미로운 물질군이다. 이는 기본적으로 Mn 이온이 여러 가지 산화수(Mn²⁺, Mn³⁺, Mn⁴⁺ 등)를 가질 수 있기 때문이며, 이러한 구조적 다양성은 배터리, 촉매, 전자소자 등 다양한 응용에서 중요한 역할을 한다. 특히 MnO₂는 [MnO₆] 팔면체가 어떻게 연결되는지에 따라 \(\small\alpha\), \(\small\beta\), \(\small\delta\) 등 다양한 결정 구조(polymorph)를 형성할 수 있으며, 각 상은 서로 다른 물리적·화학적 특성을 나타낸다. 그러나 이러한 특성 때문에 오히려 특정 상을 선택적으로 얻는 것은 쉽지 않으며, 특히 박막 형태에서는 성장 조건에 따라 상이 쉽게 변하거나 혼합상이 형성되는 문제가 있다. 이 중 \(\small\beta\)-MnO₂는 루타일(rutile) 구조를 가지는 안정한 상으로, 최근에는 기존의 강자성이나 반강자성과는 다른 새로운 자기 질서인 교자성(altermagnet)의 후보 물질로 주목받고 있다.

본 연구에서는 MnO₂ 타겟과 스퍼터링(sputtering) 공정을 이용하여 박막을 제작하고, 산소 분압과 기판 온도와 같은 공정 변수에 따라 형성되는 상과 결정 구조의 변화를 체계적으로 조사하였다. 실험 결과, 충분한 산소 분위기와 높은 기판 온도가 주어질 경우 Mn 이온의 환원이 억제되면서 \(\small\beta\)-MnO₂ 상이 안정적으로 형성되는 것을 확인하였으며, 기판의 종류에 따라 박막의 성장 방향이 달라질 수 있음을 확인하였다. 예를 들어, MgO 기판에서는 [110] 방향, Al₂O₃ 기판에서는 [101] 방향으로의 성장이 유도되는 등, 기판과의 격자 정합에 따라 결정 방향을 제어할 수 있음을 보였다.

본 연구는 산업적으로 활용성이 높고 대면적 박막 제작이 가능한 스퍼터링 공정을 통해 \(\small\beta\)-MnO₂ 박막의 성장과 방향 제어 가능성을 제시함으로써, MnO₂의 이방성(anisotropic) 물성 연구와 소자 제작 연구를 한층 앞당길 수 있을 것으로 기대된다.

교과서 기반 검색 증강 생성과 라우터 기반 적응형 응답을 활용한 인공지능 물리학 학습 지원 시스템의 순환적 개발

민태호, 이봉우, New Physics: Sae Mulli 76, 211 (2026).

최근 생성형 인공지능의 발전은 교육 분야에서도 새로운 가능성을 제시하고 있다. 특히 대형 언어 모델은 학생의 질문에 대해 설명을 제공하거나 문제 풀이를 안내하는 등 학습 지원 도구로 활용될 수 있다. 그러나 실제 학교 현장에서 지속적으로 활용할 수 있는 교육용 인공지능 시스템의 설계와 개선 과정에 대한 연구는 아직 충분하지 않다. 본 연구에서는 물리학 학습을 지원하는 인공지능 시스템을 설계하고, 실제 학교 환경에서 적용과 개선을 반복하는 순환적 개발 과정을 수행하였다. 먼저 선행 연구를 분석하여 교육용 인공지능 시스템의 설계 원칙을 도출하고 이를 바탕으로 1차 모델을 개발하였다. 이 모델은 물리 단원별 학습 맥락을 반영하여 답변을 제공하도록 설계되었으며, 학생의 풀이 과정을 유도하는 대화형 학습 구조를 포함하였다. 1차 모델 적용 후 학생 설문을 통해 개선 요구를 분석하고 2차 모델을 개발하였다. 2차 모델에서는 수식 표현을 위한 LaTeX 렌더링 기능을 추가하고 응답 정확성을 높이기 위한 단계적 추론 방식을 도입하였다. 이후 학생–AI 대화와 설문 분석 결과를 바탕으로 최종 모델을 개발하였다. 최종 모델에서는 교과서 내용을 기반으로 답변을 생성하는 검색 증강 생성 구조를 적용하고, 질문의 의도에 따라 교과서 검색 여부를 결정하는 라우터 모듈을 도입하였다. 이를 통해 개념 설명에서는 교과서 근거 기반의 답변을 제공하고, 문제 생성이나 연습 활동에서는 보다 자연스러운 대화형 응답이 이루어지도록 하였다. 연구 결과, 이러한 순환적 개발 과정을 통해 시스템의 사용 만족도가 점진적으로 향상되는 경향을 확인할 수 있었다. 본 연구는 생성형 인공지능을 실제 물리학 학습 맥락에 적용 가능한 시스템으로 구현하고, 교과서 기반 검색 증강 생성과 라우터 모듈의 통합이 응답의 신뢰성과 맥락 적합성을 동시에 향상시킬 수 있음을 현장에서 확인했다는 점에서 의의를 가진다. 향후, 이러한 시스템이 학생의 물리 개념 이해와 문제 해결 역량 향상에 실질적으로 기여하는지를 검증하는 연구로 이어지기를 기대한다.