[1Win4] ポスターセッション1

[1Win4-64] Growing Neural Gasによる半導体微細構造の形態解析

公文 愛子¹、宮地 峰司¹、〇新田 紀子¹ (1.高知工科大学)

キーワード：Growing Neural Gas、Graph Neural Network、Graph Convolutional Network、主成分分析、半導体材料

化合物半導体である InSb（インジウムアンチモン）にイオンビーム照射すると表面にナノからサブミクロンサイズのポーラス構造が表面に形成される。ポーラス構造は電子デバイスをはじめ、ガスセンサー、イオン電池の電極への応用が考えられるが、照射条件と形態との関係性を明らかにすることは重要である。本研究では、InSb 表面に形成されるポーラス構造を Growing Neural Gasによって Graph Neural Network表現に変換し、主成分分析を行うことにより構造と照射条件との関係を検討した。グラフの埋め込みにはGraph Convolutional Networkを用いた。ポーラス構造が単孔の場合、主成分分析による照射条件と形態との関係性は見出すことができなかったが、複数の孔がある場合では、有効であることを示した。