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논문 기본 정보

자료유형
전문잡지
저자정보
임민아 임수연 박수형 (한국과학기술연구원) 김홍규 (한국과학기술연구원)
저널정보
한국물리학회 물리학과 첨단기술 물리학과 첨단기술 제32권 제7·8호
발행연도
2023.8
수록면
24 - 28 (5page)

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X-ray Photoelectron Spectroscopy (XPS) is an important analytical method utilized to determine not only the electronic structure of a material, but also the elemental content of the material. However, it requires a high level of expertise to interpret XPS data, and the reliability of XPS analysis depends on the competence of the expert. To overcome these challenges, this article introduces the process of developing a deep learning model that can automatically interpret XPS data without human intervention. Furthermore, by understanding how a deep learning model can quantify elemental content in a spectrum, we provide insights into XPS analysis methods and the interpretation of the spectrum itself.

목차

들어가며
서론
딥러닝 모델 훈련데이터셋 구축
딥러닝 모델 선정
딥러닝 모델 정확도 평가
딥러닝 모델 작동원리 분석
맺음말

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