전기-광학 전기장 측정을 이용한 딥러닝 기반 픽셀화된 마이크로파 필터 설계 및 특성 분석

요약

CNN과 유전 알고리즘을 결합하여 픽셀화된 마이크로파 필터 설계를 자동화하는 딥러닝 연구입니다. 전기-광학 측정을 통해 AI가 생성한 설계의 전기장 패턴을 검증하였으며, 시뮬레이션과 실제 측정 결과가 높은 일치성을 보였습니다.

핵심 포인트

• CNN과 유전 알고리즘을 결합한 필터 합성 자동화
• 7 GHz 통과 대역 및 9.5 GHz 이상에서 20 dB 억제력 달성
• 전기-광학 측정을 통한 AI 설계의 창발적 특성 확인
• 전통적인 반복적 파라미터 튜닝 방식의 한계 극복