무수차 고효율 다초점 메타렌즈 시스템 구현을 위한 기계학습 기반 메타원자 설계 및 입자 혼합형 나노캐스팅 공정법 개발
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본 연구는 기계학습 알고리즘에 기반한 광학소자 설계와 입자혼합형 나노캐스팅(particle-embedded nanocasting)방식 도입을 통해,수차 없고 효율이 높은 전기변환형 다초점 메타렌즈 시스템을 생산성 높게 구현하는데 목표가 있다.다초점 시스템은 스마트폰,AR/VR,라이다(LiDAR)등 첨단전자기기의 광집속/이미징에서 필수적인 요소이기 때문에,경량화된 전기변환형 다초점 시스템을 개발하여 가상/증강 현실 기반 산업,거리별 광집속 등 다양한 분야에 적용함으로써 사용자의 편의성을 증대시키고,다초점 시스템의 보급과 혁신에 큰 기여를 하고자 한다.
기계학습 알고리즘을 통해 군위상(phase delay)를 고려하여 구조체를 디자인한다.먼저 Ellipsometer,spectrometer 등의 장비로 측정을 진행해 소재의 물성(굴절률,반사율,흡수율 등)을 파악한 후,Finite element method 방식(ex.COMSOL Multiphysics),Finite-difference time-domain method 방식(ex.Lumerical),Rigorous coupled-wave analysis 방식(ex.MAXIM)등의 전자기파 시뮬레이션 프로그램 이용하여 메타원자에 대한 위상지연 및 세기 변화 데이터를 확보한다.확보된 데이터를 바탕으로 Generative adversarial network(GAN)방식의 기계학습 알고리즘를 구성하여 구조체의 파라미터 변화에 따른 투과 빛의 위상/세기 관계성을 네트워크화 한다.무색수차 메타렌즈를 구현하기 위해서 작동 파장에 따른 위상 기울기가 요구되는데,구축된 알고리즘을 기반으로 각 위치별로 요구되는 구조체 형태 및 배열 각도를 선정한다.설계된 메타표면을 통과할 때의 빛 전파를 프라운호퍼/프레넬 회절 이론을 기반으로 분석한다.전자빔 리소그래피(EBL)방식으로 메타렌즈를 제작한 후,무수차 렌즈 성능 검증 위해 빛의 삼원색(Red,Green,Blue)레이저 파장에 대해 초점 및 이미징 실험을 진행한다.그 후 실제 AR/VR 기기에 쓰이는 다초점 시스템을,연구를 통해 제작한 메타렌즈로 대체해봄으로써 메타렌즈의 시장성 검증 및 성능 평가를 진행한다.기존 메타렌즈 제작방식인 전자빔 리소그래피(고비용/저속생산)의 한계를 극복하기 위해 입자혼합형 나노캐스팅(Particle-embedded nanocasting)방식을 적용하여 제작한다.입자혼합형 나노캐스팅 방식(높은 굴절률의 나노입자를 UV 레진에 섞어 주물 공정)을 활용하여 가시광선 파장 장에서 굴절률 1.9 이상을 달성하고,기존 EBL 공정의 대비 1/100 수준으로 생산단가를 낮춘다.공정 조건을 최적화시키고,나노캐스팅 방식으로 완성된 메타렌즈의 물성을 광학실험 및 SEM 이미징을 통해 확인한다.
최근 2년간 코로나 19로 인해 재택근무 및 원격 학습이 확산되고 게임 시장 규모가 연간 20%이상 증가하는 등 가상 및 증강현실에 대한 시장 규모가 매년 큰 폭으로 증가하고 있다 따라서 연구를 통해 구현될 무수차 고효율 다초점 메타렌즈 시스템은 가상 사물 시각화 및 경량화된 카메라 시스템 실현에 큰 기여를 할 것이다.기술적 측면에서 보았을 때 유전체 기반 메타표면 설계 및 평면 광학 요소 구현에 활용 가능하고,데이터 기반으로 한 인공신경망 알고리즘을 메타렌즈 뿐 아니라 메타홀로그램,구조색,도파관 등 다양한 광학요소를 단시간 안에 설계하는데 사용할 수 있다.환경적 측면에서 보았을 때,스마트폰,AR/VR,라이다(LiDAR)등 광학 요소가 포함된 전자기기에 적용될 경우 스마트폰의 카메라 부피를 효과적으로 줄이고,가상/증강현실 기기를 경량화시킬 수 있기 때문에,첨단 기술의 보급화 및 사용자들의 피로도 저감과 편의를 증진에 기여한다.마지막으로 경제/산업적 측면에서 보았을 때,입자 혼합형 나노캐스팅을 통해 10 nm 이하 해상도를 가지는 초정밀 공정이 가능하면서도 제작 시간이 단축되고 생산 비용도 효과적으로 절감된다.