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역설계는 기존 프로세스를 뒤집어 더욱 최적화된 설계와 효율적인 재료 설계 및 나노패브릭 플랫폼 시뮬레이션 방식을 제공하는 계산적인 엔지니어링 방식입니다.
기존 설계 방식은 기존 솔루션으로 시작하여 실험 및 시뮬레이션을 통해 시행착오를 거쳐 향상된 사양을 충족하는 것입니다. 이 과정은 여러 번의 반복을 거쳐야 하는 경우가 많으며, 수백 개의 설계 파라미터를 포함할 경우 엄격하게 수행하는 것이 불가능해질 수 있습니다.
반면에 역설계는 시스템의 원하는 성능을 살펴보고 수학을 사용하여 개선 방법을 결정합니다. 엔지니어들은 이러한 수학적 툴박스와 고급 최적화 알고리즘을 활용하여 모든 기술 시스템 및 응용 분야의 재료 설계, 재료 특성, 구조 및 구성을 개선합니다. 이러한 결정을 내리기 위해서는 시스템 성능 평가뿐만 아니라 시스템 내에서 물리적으로 발생하는 현상에 대한 고해상도 측정이 필요합니다.
역설계는 일반적으로 사양부터 시작하고 반복 프로세스를 자동화하는 패러다임 전환을 의미합니다. 다양한 형태가 있으며 광범위한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다. 이는 성능이 장치의 형태 및 재료 특성에 매우 민감하게 반응하는 응용 분야, 즉 첨단 재료를 사용한 구조물이나 초고주파 전자기 응용 분야에서 강력한 툴입니다. 또한 이러한 기술과 프로세스가 새롭게 부상하고 있다는 점을 고려할 때, 역설계는 아직 솔루션이 없는 분야에서 신속하게 솔루션을 찾을 수 있는 강력한 툴을 제공합니다.
이러한 이유로 역설계 접근 방식은 광자 집적 회로(PIC), 광전자공학, 메타물질 및 메타표면과 같은 나노포토닉스 응용 분야에서 유용합니다.
역설계는 본질적으로 고급 리버스 엔지니어링 최적화 문제입니다. 역설계는 전반적인 방법론을 지칭하는 용어이지만, 그 핵심에는 머신러닝과 딥러닝 최적화 기술이 있습니다. 이 기술은 복잡한 문제를 해석하는 데 필요한 계산 능력, 데이터 세트 및 학습 모델이 항상 없는 기존 방식보다 복잡한 재료 시스템을 더 효율적으로 해석할 수 있는 방법을 제공합니다.
전반적인 역설계 프로세스는 최적의 솔루션을 찾기 전에 먼저 문제를 정의합니다. 이는 미분 계산과 같은 매우 복잡한 요소를 포함하는 복잡한 과정이며, 비교적 새로운 접근 방식이기 때문에 학습 곡선이 가파릅니다. 하지만 일단 숙달하면 설계 공간이 훨씬 넓어져 훨씬 더 다양하고 복잡한 설계 변형을 개발할 수 있습니다.
사용자는 원하는 성능 지표에 따라 특정 설계 문제를 해결하는 다양한 방법 중에서 선택할 수 있습니다. 여기에는 기존 장치를 파라미터화하여 최적화하거나, 장치의 크기를 줄이거나, 새로운 자유도를 확보하여 장치를 개선하거나, 완전히 새로운 시스템을 구축하는 것 등이 포함됩니다. 역설계는 장치 성능 자체를 넘어 제조 공차에 대한 기술 설계의 견고성을 확보하는 데 사용될 수 있습니다.
포토닉스 장치에는 특별히 포토닉 역설계(PID)가 사용됩니다. 이 과정에서는 시작 단계에서 원하는 재료를 지정합니다. 이는 재료의 배열을 조절하는 것으로, 장치의 최적화 영역 내 특정 위치에서 사용자가 정의한 모양이나 픽셀화된 토폴로지를 통해 재료를 제거하거나 추가합니다.
Ansys Lumerical 소프트웨어에서 PID(Photonic Inverse Design) 후 토폴로지에 최적화된 50/50 도파관 분배기의 지오메트리(아래)와 Applied Nanotools가 SOI 플랫폼에서 전자빔 리소그래피를 사용하여 제작한 동일 장치의 SEM 이미지
포토닉스 분야에는 역설계를 사용하여 고급 포토닉 구성 요소를 구성할 수 있는 영역이 많습니다(특히 PIC). 고급 포토닉스에서 역설계를 사용하는 몇 가지 주요 사례는 다음과 같습니다.
이 최적화는 새로운 패턴화를 활용하여 RGB 빛을 다양한 하위 픽셀로 물리적으로 분류함으로써 더 높은 SNR 비율을 달성하고 나노 제작 공정에서 추가 재료를 사용하지 않도록 합니다.
역설계는 적절한 상황에서 사용하면 매우 유용한 프로세스이지만, 여전히 비교적 새로운 접근 방식이며, 설계 대상 시스템의 의도된 성능, 기능, 공차 및 복잡성에 따라 꼭 필요하지 않을 수도 있습니다. 오늘날 역설계 방법의 몇 가지 장점과 한계는 다음과 같습니다.
시뮬레이션 소프트웨어는 역설계의 핵심 요소입니다. 역설계는 고급 시뮬레이션 소프트웨어 없이는 불가능하지만, 현재 역설계를 지원하는 시뮬레이션 패키지는 Ansys Lumerical FDTD 고급 3D 전자기 FDTD 시뮬레이션 소프트웨어와 같은 유한차분 시간영역(FDTD) 기반 소프트웨어가 유일합니다. 역설계 접근 방식을 적용하려면 많은 재료 및 시스템 요인으로 인해 재료 시스템의 물리적 특성에 대한 광범위한 정보가 필요합니다.
FDTD 기반 시뮬레이션은 포토닉스의 최고 표준이기도 하지만 계산 비용이 많이 들기 때문에 현재 역설계의 계산 비용 대부분이 여기서 발생합니다. 또 다른 계산적인 측면은 경사도 기반 계산인데, 이 또한 수행하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. FDTD는 계산 시간이 오래 걸릴 수 있지만, 엔지니어가 물리적 프로토타입 제작 단계를 거친 후 동일한 결과를 얻기 위해 훨씬 더 오랜 시간을 투자해야 하는 경우와 비교하면 여전히 비용 효율적입니다.
역설계 방법론은 FDTD 시뮬레이션을 중심으로 하는 복잡한 프레임워크 프로세스이므로, FDTD 없이는 역설계가 불가능합니다. 대부분의 응용 분야와 장치는 FDTD로 충분합니다. 그러나 성능을 가능한 최대치로 개선해야 하는 고성능 응용 분야 또는 연구원들이 주어진 공간에서 할 수 있는 일의 한계를 극복하려는 응용 분야의 경우 역설계가 매우 유용한 접근 방식입니다.
역설계는 시뮬레이션, 포토닉스 및 첨단 기술 분야에서 여전히 비교적 새로운 접근 방식이므로 역설계 문제를 해결하는 방법과 역설계가 사용되는 응용 분야에 대한 많은 변화가 계속해서 일어나고 있습니다.
역설계는 머신러닝, 딥 러닝 및 심층 신경망을 포함한 다양한 인공지능(AI) 알고리즘과 지속적으로 통합되고 있습니다. 이러한 통합은 경사도 하강 계산 자동화를 포함한 역설계 방법의 기능을 개선하기 위한 것입니다.
성능 지표를 완벽하게 제어하는 방법에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이 분야의 개선 및 자동화를 통해 연구원들은 관심 있는 성능 지표를 완벽하게 정의할 수 있게 될 것입니다. 현재도 역설계를 통해 포토닉 시스템의 성능을 확인할 수는 있지만 각 모드 또는 포트에 투입되는 전력량에 제약이 있습니다. 하지만 특정 영역의 광 강도를 최적화하거나 모드 간 위상 지연을 최적화하는 등 더욱 발전된 성능 최적화를 달성하려는 노력도 진행되고 있습니다.
다양한 문제들을 최적화하는 데 있어 많은 진전이 있었지만, 역설계를 통해 목표로 삼을 수 있는 성능 지표는 여전히 많이 남아 있으며, 이에 대한 연구가 진행 중입니다. 또한 향후 몇 년 동안 더 광범위한 산업에 도입될 수 있도록 방법론을 더욱 맞춤화하고 사용하기 쉽게 만들려는 노력도 진행 중입니다.
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