[1Win4] Poster session 1

[1Win4-64] Morphological Analysis of Semiconductor Microstructures using Growing Neural Gas

Aiko Kumon¹, Takashi Miyaji¹, 〇Noriko Nitta¹ (1.Kochi University of Technology)

Keywords:GNG, GNN, GCN, PCA, Semicondctor materials

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。