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레이저 빔을 샘플에 조사하기 위한 광원부;상기 샘플로부터 산란된 빛 중 라만 신호만 통과시키는 필터부;상기 필터부에 의해 통과된 라만 신호를 검출하는 라만 신호 검출부;상기 필터부에 의해 반사된 빛의 위상 변화를 측정하는 위상변화 측정부; 및상기 라만 신호와 동시에 측정된 상기 위상 변화의 상관관계를 분석하는 분석부를 포함하여 구성되고,상기 분석부는, 샘플에 대해 라만신호 및 위상변화정보를 얻고, 복수의 샘플에 대해 상기 샘플에 대한 주요 인자를 측정하며,상기 복수의 샘플 각각에서 얻은 라만신호 및 위상변화정보로부터 복수의 특성 파라미터를 추출하며, 각 샘플에 대해 상기 복수의 특성 파라미터를 다중 분석 알고리즘에 입력하여 얻어지는 인자 계산치가 상기 측정된 주요 인자의 측정치에 가까워지도록 다중 분석 알고리즘을 학습시키고,상기 학습된 다중 분석 알고리즘에 측정 대상체에 대한 라만신호 및 위상변화정보로부터 추출된 복수의 특성 파라미터를 넣어 상기 측정 대상체에 대한 주요 인자 값을 예측하는 것을 특징으로 하는, 라만 신호와 위상변화를 동시에 측정하는 시스템
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제1항에 있어서, 빔 스플리터(beam spliter)를 더 포함하고, 상기 빔 스플리터는 상기 광원부에서 출력되는 입사광을 분리하여 일부를 상기 샘플로 입사시키는 동시에 상기 위상변화 측정부로 조사되는 참조광을 발생시키는 것을 특징으로 하는, 라만 신호와 위상변화를 동시에 측정하는 시스템
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제2항에 있어서,상기 위상변화 측정부는,상기 참조광과 상기 필터부에 의해 레일레이 산란된 빛의 위상차를 비교하여 상기 샘플의 굴절률 변화로 인한 위상 변화를 측정하고, 상기 측정된 위상 변화를 이용하여 상기 샘플의 단차를 측정하는 것을 특징으로 하는, 라만 신호와 위상변화를 동시에 측정하는 시스템
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제1항에 있어서,상기 위상변화 측정부는, 위상 천이 간섭계(Interferometry)로 구성되는 것을 특징으로 하는, 라만 신호와 위상변화를 동시에 측정하는 시스템
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제1항에 있어서, 상기 광원부 전면에 대역 통과 필터(Band pass filter)를 더 포함하고, 상기 대역 통과 필터는 상기 레이저에서 출력되는 입사광을 기설정된 파장 대역만 투과시키는 것을 특징으로 하는, 라만 신호와 위상변화를 동시에 측정하는 시스템
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제1항에 있어서, 상기 필터는, 장파장 통과 필터(Long pass filter)로 구성되고, 상기 장파장 통과 필터는 라만 신호를 상기 라만 신호 검출부로 조사시키고, 상기 장파장 통과 필터에 의해 레일레이 산란된 빛을 상기 위상변화 측정부로 조사시키는 것을 특징으로 하는, 라만 신호와 위상변화를 동시에 측정하는 시스템
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제1항에 있어서, 상기 라만 신호 검출부는, 분광기 및 CCD를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는, 라만 신호 와 표면 정보를 동시에 측정하는 시스템
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제1항에 있어서, 상기 라만 신호 및 위상변화정보로부터 추출되는 특성 파라미터는, 2D픽, G픽, D픽에 대한 세기나 세기의 비, 위치나 위치비, 소정 위치에서의 폭의 크기, 물질의 위상변화, 레이저 파장 및 세기 중 적어도 2개 이상인 것을 특징으로 하는, 라만 신호와 위상변화를 동시에 측정하는 시스템
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제1항에 있어서, 상기 다중 분석 알고리즘은 인공 신경망 알고리즘인 것을 특징으로 하는, 라만 신호와 위상변화를 동시에 측정하는 시스템
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제1항에 있어서, 상기 샘플이 그래핀인 경우, 상기 주요 인자는 상기 그래핀의 표면 단차 및 두께 중 적어도 하나와 상기 그래핀의 도핑 레벨, 모빌리티, 스트레인 정도, 도메인 사이즈 및 디펙간 거리 중 적어도 하나와의 상관관계를 나타내는 인자인 것을 특징으로 하는, 라만 신호와 위상변화를 동시에 측정하는 시스템
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라만신호와 표면정보를 동시에 측정하는 방법에 있어서,광원부가 레이저 광을 샘플에 조사하는 단계;라만 신호 검출부가 상기 샘플로부터 산란된 빛이 필터를 통과한 라만신호를 검출하는 단계;위상변화 측정부가 상기 필터에 의해 반사된 빛의 위상 변화를 측정하는 단계; 및분석부가 상기 라만 신호와 동시에 측정된 상기 위상 변화의 상관관계를 분석하는 단계를 포함하고,상기 분석하는 단계는,복수의 샘플에 대해 상기 샘플에 대한 주요 인자를 측정하는 단계;상기 복수의 샘플 각각에서 얻은 라만신호 및 위상변화정보로부터 복수의 특성 파라미터를 추출하는 단계; 각 샘플에 대해 상기 복수의 특성 파라미터를 다중 분석 알고리즘에 입력하여 얻어지는 인자 계산치가 상기 측정된 주요 인자의 측정치에 가까워지도록 다중 분석 알고리즘을 학습시키는 단계; 및상기 학습된 다중 분석 알고리즘에 측정 대상체에 대한 라만신호 및 위상변화정보로부터 추출된 복수의 특성 파라미터를 넣어 상기 측정 대상체에 대한 주요 인자 값을 예측하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 라만신호와 표면정보를 동시에 측정하는 방법
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제13항에 있어서,빔 스플리터가 상기 광원부에서 출력되는 입사광을 분리하여 일부를 상기 샘플로 입사시키는 동시에 상기 위상변화 측정부로 조사되는 참조광을 발생시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 라만신호와 표면정보를 동시에 측정하는 방법
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제14항에 있어서, 상기 빛의 위상 변화를 측정하는 단계는,상기 참조광과 상기 필터에 의해 레일레이 산란된 빛의 위상차를 비교하여 상기 샘플의 굴절률 변화로 인한 위상 변화를 측정하는 단계; 및상기 측정된 위상 변화를 이용하여 상기 샘플의 단차를 측정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 라만신호와 표면정보를 동시에 측정하는 방법
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제13항에 있어서,상기 라만 신호 및 표면 정보로부터 추출되는 특성 파라미터는, 2D픽, G픽, D픽에 대한 세기나 세기의 비, 위치나 위치비, 소정 위치에서의 폭의 크기, 위상 변화, 레이저 파장 및 세기 중 적어도 2개 이상인 것을 특징으로 하는, 라만신호와 표면정보를 동시에 측정하는 방법
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제13항에 있어서,상기 다중 분석 알고리즘은 인공 신경망 알고리즘인 것을 특징으로 하는, 라만 신호와 위상변화를 동시에 측정하는 방법
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제13항에 있어서,상기 샘플이 그래핀인 경우, 상기 주요 인자는 상기 그래핀의 표면 단차, 두께, 상기 그래핀의 도핑 레벨, 모빌리티, 스트레인 정도, 도메인 사이즈 및 디펙간 거리 중 적어도 하나를 나타내는 인자인 것을 특징으로 하는, 라만 신호와 위상변화를 동시에 측정하는 방법
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