AI-Driven Inverse Design of Laser Processing for Microstructure Control of Ga2O3 for Next-Generation Power Electronics
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사과정생연구장려금지원
2026년
2340065671
교육부
한국연구재단
부산대학교
천민철
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2028.08.31
1,250만원
1,250만원
기초연구
대학
부산광역시 금정구
물리학 > 응집물질물리 > 반도체
본 연구는 AI 기반 레이저 공정 역설계를 통해 기존 경험적 공정 설계의 한계를 극복할 수 있는 데이터 기반 공정 설계 기술을 확보하고, 이를 기반으로 차세대 전력반도체용 산화갈륨 미세구조 정밀 제어가 가능한 공정 지능화 플랫폼을 구축함으로써, 다양한 소재 공정으로 확장 가능한 지능형 공정 설계 원천기술을 마련하고자 함.이를 위해 (i) 다변수 레이저 공정 변수에 ...
... 공정 변수와 미세구조 간 상관관계를 도출함. 이를 바탕으로 다변수 공정 조건을 반영한 실험 데이터베이스를 구축하고, 데이터 기반 공정 설계 접근을 위한 학습용 데이터셋을 확보함.연구내용 2. ... 신규 공정 조건에 대한 적용성을 평가하여 역설계 접근의 확장성을 확인하고, 공정 입력?열분포 해석?미세구조 예측?역설계?실험 검증이 가능한 통합 공정 설계 플랫폼으로 발전시키고자 함.
1) 연구결과의 중요성 및 향후 진로계획본 연구는 레이저 공정과 AI 기반 데이터 분석을 결합하여 산화갈륨 전력반도체 미세구조 제어의 정밀 공정 설계 가능성을 제시한다는 점에서 의의를 지닌다. 이를 통해 확보한 공정 설계 역량을 바탕으로 차세대 전력반도체 분야 전문 연구자로 성장하고 관련 산업 기술 경쟁력 강화에 기여하고자 한다. 2) 연구개발성과의 활용방안 ...