원자구조 빅데이타 인공신경망-기계학습을 통한 고체내원자간 상호작용 포텐셜 도출

김도균, 박철홍, New Physics: Sae Mulli 70, 398 (2020).

제일원리전자구조-총에너지 계산법은 물질의 물성을 이해하는데, 현재 매우 중요한 역할을 하고 있다. 최근에는 본 계산을 통해 신물질의 구조와 성질을 예측하는 물질 제놈연구가 시행되고 있다. 하지만 이 계산법의 문제 중 하나는 계산시간이 길다는 데 있다. 이를 극복하는 방법 중 하나로써 인공신경망 기계학습법을 이용하는 연구가 실행되고 있다. 오직 총에너지 값만 중요할 때, 총에너지를 기계학습시키는 인공신경계산법이 최근 중요하게 조명받고 있다. 인공신경망을 이용할 경우, 계산시간이 N에 비례하도록 하면서, 시간을 획기적으로 줄일 수 있기 때문이다. 본 연구에서 기존 방법에 비교하여, 상대적으로 단순한 방법인 regression형 신경망 학습방법을 사용하여 원자간 거리의 함수로써 원자간 상호작용 에너지를 계산하는 회기적 인공신경망을 사용하였다. 상호작용에너지 함수를 V =f (r )  함수를 신경망으로 재현하였다. 물질 내 원자와 원자간 결합 및 결합 각도에 국소에너지를 부여하는 방법을 선택하였다.

Si의 총에너지 계산에 본 방법을 적용하였다. 분자 동역학 계산을 이용하여 빅테이타를 각각의 총에너지를 계산값을 이용 지도학습과정을 수행하였다. 기계학습 과정을 통해, 원자간 상호작용에너지를 기술할 수 있는 최적화된 인공신경망을 구한 후, 인공신경망을 이용하여, 총에너지를 예측하여, DFT 계산값과 비교하였다. 비교한 결과를 그림에 보여준다. 인공신경망을 통해, 계산한 고체의 총에너지와 DFT 계산 결과 간 rootmean-square 오차는 300 K, 500 K, 700 K에서 각각 0.89 meV/atom, 1.84 meV/ atom, 2.35 meV/atom로 매우 잘 일치함을 알 수 있었다. 700 K 온도까지. 인공신경망 기계학습이 성공적으로 만들어져, 고체의 총에너지 예측이 매우 정확함을 보여준다. 보다 고온에서는 오차가 조금씩 커지는 문제를 해결하기 위한 후속 연구가 필요하다.

Li₃K(SO₄)₂ 단결정 시료 내의 ⁷Li과 ³⁹K 원자핵에 대한 자기 공명 연구

염태호, New Physics: Sae Mulli 70, 405 (2020).

핵 자기 공명(Nuclear Magnetic Resonance, NMR)은 원자핵이 가지고 있는 자기 모멘트에 자기장을 가하여 Zeeman 에너지 분리를 만들고, 전자기파를 가하여 이 에너지 준위 사이에 전이를 일으키는 자기공명 현상을 관측하는 실험 기술이다. 1946년 미국 Harvard 대학의 Purcell, Pound, Torrey와 Stanford 대학의 Bloch, Hansen, Packard 등이 거의 동시에 독립적으로 원자핵 공명 현상을 관찰 보고함으로써 시작되었다. NMR은 원칙적으로 원자핵이 핵 스핀을 갖고 있으면 실험을 할 수 있으므로, 연구 대상 물질이 매우 다양하며 비 파괴적인 분석이 가능하다. 대상 원자핵과 그 주위의 다른 원자핵이나 전자 분포에 따른 물성 변화, 상정이 등의 파악이 용이하며 온도에 따른 미시 구조 변화 측정, 대상 원자핵과 주위와의 에너지 교환에 관한 동력학적 연구를 하기에 좋은 실험 방법이다. 

본 연구에서는 Li₃K(SO₄)₂ 단결정을 성장시켜 기초과학 지원연구소에 설치되어있는 X-선 회절장치(Bruker AXS GMBH)를 사용하여 상온에서 결정 구조를 알아 내었고 Fourier transform NMR 장치(Varian 200 MHz와 Bruker 400 MHz)를 사용하여 성장시킨 단결정 구성의 주 원소인 ⁷Li 및 ³⁹K 원자핵의 NMR 스펙트럼을 얻었다. 그림은 ⁷Li 원자핵(I = 3/2)에 대하여 온도 변화에 따른 NMR 스펙트럼으로 공명 흡수선이 3개 나온 것은 핵 사중극 분리에 의해 핵 스핀이 3/2라는 것을 반영한 것이다. 온도 변화에 따른 NMR 실험으로부터 ⁷Li 및 ³⁹K 원자핵에 대한 스핀-격자 완화 시간의 메커니즘 활성화 에너지 등을 논의하였다. 

타원편광분석법과 흡수측정을 이용한 Zn_1-xMn_xS 박막의 분광학적 특성 연구

김대중, 김봉진, 김덕현, 이종원, New Physics: Sae Mulli 70, 524 (2020).

II-VI족 화합물 반도체인 ZnS는 광전소자나 박막 전기발광장치, 단파장 발광다이오드, 그리고 박막 태양전지와 같은 장치에 응용할 수 있어서 매우 흥미로운 물질로 각광받고 있다. ZnS에 Mn을 첨가하여 만들 수 있는 Zn_1-xMn_xS는 희박자성 반도체로서 Zn²⁺를 전이금속인 Mn²⁺로 치환하여 성장시킬 수 있고, 전이금속 이온의 조성비를 조절하여 에너지 밴드갭을 다양하게 변화시킬 수 있다. 또한 Zn_1-xMn_xS는 큰 에너지 밴드갭(~3.7 eV)을 가지고 있어서 박막을 사용한 높은 효율의 전기발광장치와 광전소자 응용에 매우 전망있는 물질로 고려되고 있다. 이러한 응용을 실현하기 위해서는 고품질의 Zn_1-xMn_xS 단결정 박막을 얻는 것이 필수적이며, 또한 이들의 광범위한 광학적・전기적인 특성을 이해하는 것 역시 필요하다. 그러나 이들 물질의 전자기적 특성은 물론 광학적 특성들도 아직 전반적으로 연구되지 못했다. 한편, Mn 성분이 없는 순수한 ZnS에서는 타원분광학적 특성을 6.0 eV 이하 포톤 에너지 범위에서 연구한 몇 개의 결과들이 보고되었으나, 높은 에너지 범위인 6.0 eV 이상에서 수행된 연구는 많지 않았다. 그러므로 넓은 포톤에너지 범위에서 다양한 조성비를 갖는 Zn_1-xMn_xS의 타원분광학적 특성에 관한 광범위한 연구가 필요하다. 타원편광분석법(Spectroscopic Ellipsometry, SE)은 반도체의 광학적 유전 특성들을 비파괴적으로 연구하기 위한 강력한 도구라는 것이 잘 알려져 있다. 특히, Zn_1-xMn_xS 박막에 대하여 흡수 측정을 수행하여 정확한 광학적 에너지 밴드갭(E_g)을 얻었고, 이를 타원편광분석법으로 얻은 E₀ 구조와 비교하였으며, 또한 Mn 조성 변화에 따른 에너지밴드 구조의 변화도 분석하였다. 본 결과는 Zn_1-xMn_xS 박막에 대하여 본 연구에서 처음 시도되었다는 점에서 상당한 의미를 부여할 수 있다.

절대연대측정을 이용한 고고유적에서의 인간활동 복원

김명진, New Physics: Sae Mulli 70, 539 (2020).

고고학에서는 시간과 연관된 특정한 논리틀을 편년(chronology)이라 하며, 특히 절대연대측정법을 통해 산출된 절대연대편년은 과거 문화를 밝히고 인간 및 인간집단을 이해하는 기본 뼈대가 된다. 고고학 유적에 적용되는 절대연대측정법은 시간에 관계하는 물리량의 종류에 따라 다양한 방법론이 존재한다. 우리나라에서는 1958년부터 유적 및 유구, 유물의 절대연대편년을 위해 다양한 시료를 대상으로 절대연대측정이 수행되어져 왔으며, 현재 시료 종류 및 상태, 매장환경을 고려했을 때 가장 많이 적용되는 절대연대측정법은 방사성탄소 연대측정법(radiocarbon dating), TL/OSL 연대측정법(TL/OSL dating), 고지자기 연대측정법(archaeo-magnetic dating) 등이 있다. 

이 연구에서는 공주 계실리 유적에서 발굴조사된 다양한 고고학 유구의 절대연대편년을 위해 목탄 및 소토, 철재슬래그 시료들을 대상으로 방사성탄소 연대측정과 TL/OSL 연대측정, 고지자기 연대측정을 수행하여 각 유구에 대한 절대연대편년을 우선 수행하였다. 이후 유적 내 인간활동 복원을 위해 각 유구의 절대연대편년을 KDE 모델을 이용하여 누적한 후 정규분포를 이용하여 피크 분리하였다. 그 결과, 공주 계실리 유적에서는 통일신라시대인 840±160 AD (1σ SD)에 최초로 인간활동이 시작되었으며, 고려시대인 1,250±160 AD (1σ SD), 조선시대 후기인 1,670±180 AD (1σ SD) 순으로 인간활동이 활발히 지속되었다고 판단되었다(그림). 이중 조선시대 후기에 해당되는 유구들은 등고선에 수직하게 입지된 제철 및 제련시설과 관련된 유구들이었는데, 절대연대편년과 공간분포로부터 제철 및 제련작업이 상부의 소성유구에서 행해졌고, 이 과정에서 생성된 슬래그를 유적 하부의 저지대에 자연스럽게 폐기했음을 알 수 있었다.

 이 연구에서처럼 현재 절대연대측정법은 고고학 유적 내 인간활동 시점 복원 및 점유 영역 변화 해석 등과 같은 고고학 연구에 크게 기여하고 있다.

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