초록 ▼

□ 연구 목표 및 내용
◼ 최종 목표
주어진 시스템의 기저상태를 추정하고 그 특성을 조사하기 위해 사용되어온 기존 전산모사 방법들의 효율성과 한계점을 뛰어넘고자 최근 4차 산업혁명을 이끄는 딥러닝 기반의 혁신적인 전산적 접근법을 개발하고, 이를 통해 복잡한 스핀 아이스 시스템의 기저상태와 그 시스템이 가지는 독특한 특성들을 명확하게 조사하고자함. 또한, 아직 그 기저상태가 알려지지 않은 다양한 패턴의 스핀 아이스 시스템의 기저상태들을 조사하고, 본 과제를 통해 그것들을 최초 보고하고자 함.

◼ 전체 내용

□ 연구 목표 및 내용
◼ 최종 목표
주어진 시스템의 기저상태를 추정하고 그 특성을 조사하기 위해 사용되어온 기존 전산모사 방법들의 효율성과 한계점을 뛰어넘고자 최근 4차 산업혁명을 이끄는 딥러닝 기반의 혁신적인 전산적 접근법을 개발하고, 이를 통해 복잡한 스핀 아이스 시스템의 기저상태와 그 시스템이 가지는 독특한 특성들을 명확하게 조사하고자함. 또한, 아직 그 기저상태가 알려지지 않은 다양한 패턴의 스핀 아이스 시스템의 기저상태들을 조사하고, 본 과제를 통해 그것들을 최초 보고하고자 함.

◼ 전체 내용
스핀 아이스 시스템은 자기 홀극, 잔여엔트로피와 같은 흥미로운 물리적 특성들로 인해 높은 학술적 관심을 받아왔음. 특히, 고도로 축퇴된 기저상태가 존재할 수 있다는 놀라운 특성이 보고되면서 이를 이해하고 활용하기 위해 실험적, 이론적 접근과 더불어 전산적 기법도 적극적으로 활용되고 있음. 그러나, 수많은 준안정상태의 존재 등 여러 요인에 의해 기존 전산적 기법으로는 해당 시스템의 기저상태를 추정해 내는 것에 한계가 있음이 잘 알려져 있으며, 따라서 기존 전산적 기법들보다 더욱 정확하고 효율적으로 그 기저상태를 찾아내는 방법의 필요성이 제기되어 왔음.
본 과제 1단계에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 본 과제 제안자가 최근 연구를 통해 고안해낸 에너지 최소화 변이 오토인코더 모델을 활용하였음. 본 모델은 주어진 시스템의 물리적 해밀토니안을 학습 과정에 직접 고려하도록 설계되어 있으며, 이를 통해 학습에 사용된 데이터보다 더 에너지적으로 안정적인 상태를 출력하는 것이 가능하다고 알려져 있음. 따라서, 먼저 이러한 딥러닝 모델을 스핀 아이스 시스템에 맞게 적용하기 위한 연구를 수행하였음. 이후 해당 모델을 기저상태가 명확하게 알려지지 않은 Penrose P3 스핀 아이스 시스템에 적용하고, 그 기저상태를 최초로 규명하기 위한 연구를 수행하였음. 또한, 그 기저상태에서 나타날 것으로 예상되던 뼈대-가반전 구조의 존재 여부 및 그 구성에 관한 연구를 수행하였음. 이러한 연구 결과는 해당 시스템의 열적 특성을 조사하기 위한 전산모사 연구로 이어지게 되었으며, 극저온부터 고온에 이르기까지 Penrose P3 스핀 아이스 시스템 내열역학적 물리량들의 온도특성을 정량적으로 조사하였음.
앞으로 본 과제 2단계에서는 적대적 생성 모델 혹은 그래프 합성곱 모델과 같은 고도화된 깊은 인공신경망 구조를 활용하여 더욱 진보된 전산적 기법을 최초 개발하기 위한 연구를 수행할 예정임. 고도화된 모델의 구현을 통해 1단계에서 도달한 성과를 갱신함으로써 그 우수성 및 혁신성을 입증하고, 1단계에서 다루지 않은 새로운 골격 구조의 스핀 아이스 시스템들에 적용하여 미지의 기저상태를 탐색하고 그 특성을 최초 보고하기 위한 연구를 수행할 예정임.

◼ 1단계
❏ 연구 목표
기저상태 조사를 위한 딥러닝 알고리즘 구현 및 이를 통한 미지의 스핀 아이스 시스템 기저상태 조사
❏ 연구 내용
1. 본 과제 제안자의 선행연구를 통해 최초 개발된 에너지 최소화 변이 오토인코더(EVAE)를 활용하여 주어진 스핀 아이스 시스템의 기저상태 조사를 위한 알고리즘을 구축함.
2. 그 기저상태가 기추정된 Kagome 스핀 아이스 시스템에 이를 적용하여 그 실효성을 검증하고, 학습 과정에 대한 정량적 분석을 수행함.
3. Type-I Penrose P3 스핀 아이스 시스템에 제안된 방법을 적용하여 기저상태를 추정하고, 추정된 기저상태의 물리적 특성을 분석함. 또한, 기존에 알려지지 않은 새로운 물리적 특성을 조사하기 위한 연구를 수행함.
4. 기존에 그 기저상태가 알려지지 않은 Type-II Penrose P3 스핀 아이스 시스템에 제안된 방법을 적용하여 미지의 기저상태를 최초 보고하기 위한 연구를 수행함.
5. Penrose P3 스핀 아이스 시스템의 온도에 따른 물리적 특성 변화를 조사하기 위한 연구를 수행함.

◼ 2단계
❏ 연구 목표
더욱 고도화된 깊은 인공신경망 구조를 활용한 진보된 전산적 접근법 최초 개발
❏ 연구 내용
1. 변이 오토인코더보다 더욱 고도화된 새로운 인공신경망 구조를 활용하여 기존 모델을 발전시키고, 이를 스핀 아이스 시스템 뿐만 아니라 다양한 물리적 시스템에 적용하기 위한 연구를 수행할 예정임.
2. 특히, 그래프 합성곱 신경망 모델과 적대적 생성망 모델 등을 활용하여 스핀 아이스 시스템의 기저상태를 탐색하고, 물리적 특성을 분석해내는 독창적인 전산적 접근법의 최초 개발을 위한 연구를 수행할 예정임.
3. 기존 전산적 접근법들과의 비교를 통해 고도화된 접근법들의 우수성 및 혁신성을 입증하기 위한 연구도 수행할 예정임.

□ 연구성과
1단계
-스핀 아이스 시스템의 기저상태 탐색에 특화된 딥러닝 모델을 구현
-제안된 방법의 동작 특성 확인 및 최적화된 학습조건 제시
-Kagome 스핀 아이스 시스템에 적용하여 기저상태 탐색 실효성 검증
-Type-I Penrose P3 스핀 아이스 시스템에 적용하여 더욱 정확한 기저상태 제시
-Type-II Penrose P3 스핀 아이스 시스템에 적용하여 미지의 기저상태 최초 보고
-기존 방법의 한계 및 제안된 방법의 우수성 제시
-온도에 따른 Penrose P3 스핀 아이스 시스템의 물리적 특성 변화 조사
-SCI 논문 6편 제출 - 기존 제안서 목표(5편) 대비 초과 달성
2단계
-그래프 합성곱 신경망 모델과 적대적 생성망 모델을 활용하여 고도화된 딥러닝 기반 기저상태 탐색 모델 구현 예정
-기존 방법(EVAE)과의 성능 비교를 통해 그 우수성 및 혁신성을 입증할 수 있을 것으로 예상
-고도화된 모델들을 활용하여 새로운 인공적 스핀 아이스 시스템의 기저상태 탐색 및 그 특성을 보고할 수 있을 것으로 예상
-스핀 아이스 시스템 뿐만 아니라 다양한 물리적 시스템에도 본 과제에서 제안된 모델들을 적용하기 위한 도전적인 연구 수행 예정
-SCI 논문 4편 제출 예상 – 기존 제안서 목표(3편) 대비 초과 달성 가능 예상

□ 연구성과의 활용 계획 및 기대 효과
1. 주어진 시스템의 기저상태를 알아내는 문제를 합리적인 시간 내에 풀어낼 수 있는 새로운 알고리즘의 구현은 높은 학문적, 산업적 파급효과를 이끌어낼 것이며, 기존 전산적 접근 방법들을 획기적으로 대체할 수 있는 패러다임의 변화를 가져올 연구이다.
2. 기저상태 탐색은 고체 내 격자 구조 계산, 자성 도메인 구조 형성 등 응집물질 물리 내 다양한 연구 분야에서 중요하게 여겨지기 때문에, 본 과제에서 제안하는 혁신적인 방법의 실현은 새로운 소재의 특성 조사와 소자의 정교한 동작 특성을 설계하는 것에 큰 영향을 미칠 수 있을 것으로 기대된다.
3. 미지의 스핀 아이스 기저상태를 규명하는 것을 통해 이와 환원 관계에 있는 수학 및 컴퓨터 사이언스 분야의 다양한 최적화 문제들의 해결을 기대할 수 있다.
4. 사용된 깊은 인공신경망 구조를 변경하는 것만으로 성능향상을 도모할 수 있으므로, 인공지능 기술의 고도화에 따라 높은 확장성과 발전 가능성을 가지고 있을 것으로 기대된다.

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요약문 ... 2
• 목차 ... 4
• 1. 연구과제의 개요 ... 5
• 1) 연구개발과제의 필요성 ... 5
• 2) 연구개발과제의 최종 목표 ... 5
• 3) 연구개발과제의 단계별 목표 ... 5
• 2. 연구과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 1) 1차년도 연구과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 2) 2차년도 연구과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 7
• 3) 3차년도 연구과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 9
• 3. 연구과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 11
• 1) 연구수행 결과 ... 11
• 2) 목표 달성 수준 ... 12
• 4. 연구성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 13
• 5. 연구성과의 관리 및 활용 계획 ... 13
• 6. 다음 단계 연구계획 ... 14
• 1) 연구 목표 및 내용 ... 14
• 2) 연구 추진전략 ... 14
• 3) 연구 추진일정 및 기대성과 ... 15
• 4) 다음 단계 연구비 사용계획 ... 15
• 5) 연구 성과의 활용방안 및 기대효과 ... 15
• 참고문헌 ... 15
• 끝페이지 ... 32