KR20210017673A - 시료의 결정 구조 분석 장치, 방법 및 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체 - Google Patents

시료의 결정 구조 분석 장치, 방법 및 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체 Download PDF

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KR20210017673A
KR20210017673A KR1020190097306A KR20190097306A KR20210017673A KR 20210017673 A KR20210017673 A KR 20210017673A KR 1020190097306 A KR1020190097306 A KR 1020190097306A KR 20190097306 A KR20190097306 A KR 20190097306A KR 20210017673 A KR20210017673 A KR 20210017673A
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Abstract

본 발명의 일 실시 형태에 따른 시료의 결정 구조 분석 장치는 시료의 회절 패턴 이미지로부터 면간 거리 및 면간 각도를 측정하는 측정 모듈과, 시료의 성분 정보가 입력되면, 데이터베이스를 참조하여 시료의 성분 정보에 대응하는 결정 구조들을 가지는 1차 후보군을 선정하는 1차 후보군 선정 모듈과, 데이터베이스를 참조하여, 선정된 1차 후보군에 포함된 결정 구조들 중 측정된 면간 거리와 매칭되는 면간 거리를 가지는 결정 구조를 2차 후보군으로 선정하는 2차 후보군 선정 모듈과, 데이터베이스를 참조하여, 선정된 2차 후보군에 포함된 결정 구조들 중 측정된 면간 각도와 매칭되는 면간 각도각도를 가지는 면지수에 기초하여 시료의 결정 구조를 결정하는 결정 모듈을 포함할 수 있다.

Description

시료의 결정 구조 분석 장치, 방법 및 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체{APPARATUS AND METHOD OF ANALYSIS CRYSTAL STRUCTURE OF SAMPLE, AND COMPUTER READABLE MEDIUM}
본 출원은, 시료의 결정 구조 분석 장치, 방법 및 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체에 관한 것이다.
재료의 여러 성질들은 미세구조인 원자의 종류와 배열에 따라 달라지고, 이들 원자의 종류와 배열은 전자 현미경으로 관찰할 수 있다.
전자 현미경은 광학 현미경보다 훨씬 뛰어난 분해능과 배율로 결정의 형태나 크기, 결정 내의 전위(dislocation), 적층 결함(stacking faults) 등의 각종 결함과 계면 등을 관찰할 수 있으며, X-선 회절(diffraction)에서 분석할 수 있는 것보다 훨씬 더 작은 나노(nano) 단위 영역에서 전자회절(electron diffraction)로써 그 결정성과 격자(lattice) 배열 및 대칭(symmetry)을 관찰할 수 있다.
이러한 전자 현미경으로부터 얻은 회절 패턴 이미지를 통해 소재를 구성하고 있는 원자들의 배열과 거리 등을 계산하여, 해당 소재가 어떠한 결정 구조로 되어 있는지를 알 수 있다.
하지만, 종래 회절패턴 이미지를 통한 결정 구조 분석은 수작업으로 이루어지는바, 결정 구조 분석에 소요되는 시간이 많이 걸리며, 담당자 경험에 의한 의존도가 커 부정확한 분석이 될 수 있는 문제점이 있다.
한국공개특허 제2013-008175호(“그래핀 결정 구조 분석 방법”, 공개일:2013년 07월 17일)
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 결정 구조 분석에 소요되는 시간을 줄임과 동시에 정확한 결정 구조의 분석이 가능한 시료의 결정 구조 분석 장치, 방법 및 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체를 제공한다.
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 시료의 회절 패턴(Diffraction Pattern, DP) 이미지로부터 면간 거리 및 면간 각도를 측정하는 측정 모듈; 시료의 성분 정보가 입력되면, 데이터베이스를 참조하여 상기 시료의 성분 정보에 대응하는 결정 구조들을 가지는 1차 후보군을 선정하는 1차 후보군 선정 모듈; 상기 데이터베이스를 참조하여, 선정된 상기 1차 후보군에 포함된 결정 구조들 중 측정된 상기 면간 거리와 매칭되는 면간 거리를 가지는 결정 구조들을 2차 후보군으로 선정하는 2차 후보군 선정 모듈; 및 상기 데이터베이스를 참조하여, 선정된 상기 2차 후보군에 포함된 결정 구조들 중 측정된 상기 면간 각도와 매칭되는 면간 각도를 가지는 면지수에 기초하여 상기 시료의 결정 구조를 결정하는 결정 모듈을 포함하는, 시료의 결정 구조 분석 장치가 제공된다.
본 발명의 다른 실시 형태에 의하면, 측정 모듈에서, 시료의 회절 패턴(Diffraction Pattern, DP) 이미지로부터 면간 거리 및 면간 각도를 측정하는 제1 단계와, 1차 후보군 선정 모듈에서, 시료의 성분 정보가 입력되면, 데이터베이스를 참조하여 상기 시료의 성분 정보에 대응하는 결정 구조들을 가지는 1차 후보군을 선정하는 제2 단계와, 2차 후보군 선정 모듈에서, 상기 데이터베이스를 참조하여, 선정된 상기 1차 후보군에 포함된 결정 구조들 중 측정된 상기 면간 거리와 매칭되는 면간 거리를 가지는 결정 구조들을 2차 후보군으로 선정하는 제3 단계와, 결정 모듈에서, 상기 데이터베이스를 참조하여, 선정된 상기 2차 후보군에 포함된 결정 구조들 중 측정된 상기 면간 각도와 매칭되는 면간 각도를 가지는 면지수에 기초하여 상기 시료의 결정 구조를 결정하는 제4 단계를 포함하는, 시료의 결정 구조 분석 방법이 제공된다.
본 발명의 다른 실시 형태에 의하면, 상술한 시료의 결정 구조 분석 방법을 컴퓨터상에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한, 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체가 제공된다.
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 시료의 회절 패턴 이미지로부터 측정한 면간 거리 및 면간 각도를 데이터베이스에 저장된 결정 구조별 면간 거리 및 해당 면간 거리를 만족하는 면지수를 이용하여 구한 면간 각도를 비교하여 시료의 결정 구조를 결정함으로써, 결정 구조 분석에 소요되는 시간을 줄임과 동시에 정확한 결정 구조의 분석이 가능한 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 시료의 결정 구조 분석 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 측정 모듈에서 면간 거리 및 면간 각도를 측정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3a 내지 도 3b는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 회절 패턴 이미지를 보정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 시료의 결정 구조 분석 방법을 설명하는 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시형태를 설명한다. 그러나 본 발명의 실시형태는 여러 가지의 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명하는 실시형태로만 한정되는 것은 아니다. 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있으며, 도면상의 동일한 부호로 표시되는 요소는 동일한 요소이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 시료의 결정 구조 분석 장치의 블록도이다. 한편, 도 2는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 측정 모듈에서 면간 거리 및 면간 각도를 측정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 그리고 도 3a 내지 도 3b는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 회절 패턴 이미지를 보정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
우선, 도 1에 도시된 바와 같이, 시료의 결정 구조 분석 장치(100)는 측정 모듈(110), 1차 후보군 선정 모듈(120), 2차 후보군 선정 모듈(130), 결정 모듈(140) 및 데이터베이스(150)를 포함하여 구성될 수 있다.
구체적으로, 측정 모듈(110)은, 시료의 회절 패턴(Diffraction Pattern, DP) 이미지로부터 면간 거리 및 면간 각도를 측정할 수 있다. 시료의 회절 패턴 이미지는 미도시된 전자 현미경으로부터 얻을 수 있다.
여기서, 측정된 면간 거리는, 회절 패턴 이미지내의 임의의 원점으로부터 첫번째로 가까운 스팟까지의 제1 방향의 벡터에 포함된 2개의 스팟 사이의 제1 면간 거리, 회절 패턴 이미지내의 임의의 원점으로부터 두번째로 가까운 스팟까지의 제2 방향의 벡터에 포함된 2개의 스팟 사이의 제2 면간 거리 및 제1 방향의 벡터 및 제2 방향의 벡터의 합인 제3 방향의 벡터에 포함된 2개의 스팟 사이의 제3 면간 거리를 포함할 수 있다.
또한, 측정된 면간 각도는, 제1 방향의 벡터와 제2 방향의 벡터 사이의 제1 면간 각도 및 제2 방향의 벡터 및 제3 방향의 벡터 사이의 제2 면간 각도를 포함하는 것일 수 있다.
도 2에는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 측정 모듈에서 면간 거리 및 면간 각도를 측정하는 과정이 도시되어 있다.
도 2에 도시된 바와 같이, 측정 모듈(110)은 입력된 회절 패턴 이미지내의 임의의 원점(O)으로부터 첫번째로 가까운 스팟(P1)까지의 제1 방향(R1)의 벡터에 포함된 2개의 스팟 사이의 제1 면간 거리와, 회절 패턴 이미지내의 임의의 원점(O)으로부터 두번째로 가까운 스팟(P2)까지의 제2 방향(R2)의 벡터에 포함된 2개의 스팟 사이의 제2 면간 거리와, 제1 방향(R1)의 벡터 및 제2 방향(R2)의 벡터의 합인 제3 방향(R3)의 벡터(스팟 P3를 통과함)에 포함된 2개의 스팟 사이의 제3 면간 거리를 포함할 수 있다.
도 2에서 측정된 R1 방향의 제1 면간 거리는 0.4788nm, R2 방향의 제2 면간 거리는 0.1455nm, R3 방향의 제3 면간 거리는 0.138nm이다.
또한, 측정 모듈(110)은 제1 방향(R1)의 벡터와 제2 방향(R2)의 벡터 사이의 제1 면간 각도 및 제2 방향(R2)의 벡터 및 제3 방향(R3)의 벡터 사이의 제2 면간 각도를 측정할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 상술한 측정 모듈(110)은 입력된 회절 패턴 이미지의 임의의 원점(O)을 중심으로 제1 방향, 제2 방향 및 제3 방향 각각에 대하여, 각 방향에 존재하는 스팟들을 등간격으로 보정하는 전처리 과정을 더 수행할 수 있다.
즉, 회절 패턴 이미지에서 스팟간 거리를 살펴보면 중심에서 외곽으로 갈수록 스팟간 거리는 짧아지므로, 측정하는 위치에 따라 면간 거리의 값이 달라지게 된다.
따라서, 본 발명에 의하면, 상술한 전처리 과정을 통해 회절 패턴 이미지를 보정함으로써, 특정 방향에 존재하는 어떠한 2개의 스팟사이의 거리를 측정하더라도 해당 방향의 면간 거리로 할 수 있는 이점이 있다.
일 실시 형태에 의하면, R1 방향에 대한 모든 스팟들을 포함한 전체 거리를 R1 방향에 존재하는 스팟들의 수(정확히는 스팟들의 수 - 1)로 나누어 스팟간 평균값을 계산하고, 임의의 원점(O)을 중심으로 스팟들을 R1 방향으로 계산된 평균값만큼 이격시킴으로써 등간격으로 보정할 수 있다. R2 및 R3 방향에 대해서도 마찬가지 방식으로 보정할 수 있다.
다른 실시 형태에 의하면, 회절 패턴 이미지는 도 3에 도시된 바와 같은 방식을 통해서 보정할 수도 있다.
우선 도 3a에 도시된 바와 같이, 원본 회절 패턴 이미지 내의 각 스팟의 중심점을 얻기 위하여, 입력된 원본 회절 패턴 이미지(300) 내의 모든 스팟들에 대하여 기준 중심점(311)을 선정한 후(Circle Tool 이용)(310), 선정된 기준 중심점(311)에 대하여 1차 가공 중심점(321)을 선정하고(Luminance Distribution Analysis 이용)(320), 이후 각 스팟에 대하여 중심점 좌표(331)를 선정할 수 있다(Regression & Perpendicular Analysis 이용)(330). Circle Tool, Luminance Distribution Analysis, Regression & Perpendicular Analysis는 당해 분야의 숙련자에게는 널리 알려진 기술인바, 구체적인 설명은 생략한다.
다음, 도 3b에 도시된 바와 같은 보정 과정을 통해 회절 패턴 이미지를 보정할 수도 있다.
예를 들면, 도 3b 의 (a)에 도시된 바와 같이, 임의의 기준 스팟에서 모든 스팟의 중심점 좌표까지의 직선을 긋는다(직선 1 내지 직선 5을 예시적으로 도시함)(동일 직선상의 반대편의 스팟들은 제외).
다음 도 3b의 (b)에 도시된 바와 같이, 직선 상의 일정한 영역 범위 내에 포함된 스팟들을 그룹핑한다(격자점 Grouping).
마지막으로, 도 3b의 (c)에 도시된 바와 같이, 그룹핑된 스팟들에 대하여 회귀 분석(regression analysis)을 통해 회귀 직선을 도출하고, 도출된 회귀 직선으로 스팟들의 좌표점을 이동한 후 재정렬할 수 있다.
한편, 1차 후보군 선정 모듈(120)은, 시료의 성분 정보가 입력되면, 데이터베이스(150)를 참조하여 시료의 성분 정보에 대응하는 결정 구조들을 가지는 1차 후보군을 선정할 수 있다. 예를 들어, 시료가 Fe2O3라면, 성분 정보는 Fe와 O를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시 형태에 의하면, 1차 후보군 선정 모듈(120)은, 성분 정보 외에 성분비에 대응되는 결정 구조를 1차 후보군으로 선정할 수 있다.
상술한 성분 정보 및 성분비는 전자 현미경(미도시)에 부착된 EDS(Enegery Dispresive X-Ray Sepctrometer) 성분 분석기로부터 얻을 수 있다. 시료가 Fe2O3라면, 성분비는 Fe가 2몰, O가 3몰임을 포함할 수 있다.
예를 들어, 성분 정보만 고려하여 1차 후보군을 선정할 경우 데이터베이스(150)로부터 대략 100개의 결정 구조가 검색된다면, 성분 정보 및 성분비까지 고려하여 1차 후보군을 선정할 경우에는 대략 30개 정도의 결정 구조가 검색될 수 있는바, 결정 구조 분석에 소요되는 시간을 대폭 줄일 수 있는 이점이 있다.
2차 후보군 선정 모듈(130)은, 데이터베이스(150)를 참조하여, 선정된 1차 후보군에 포함된 결정 구조들 중 측정된 면간 거리와 매칭되는 면간 거리를 가지는 결정 구조를 2차 후보군으로 선정할 수 있다.
여기서, 2차 후보군 선정 모듈(130)은 측정된 면간 거리와 선정된 1차 후보군에 포함된 결정 구조의 면간 거리간의 오차가 ±5% 이하일 때 매칭되는 것으로 판단할 수 있다. 상술한 매칭 정도를 판단하기 위한 구체적인 수치는 본 발명의 이해를 돕기 위한 것으로, 본 발명은 구체적인 수치에 한정되는 것은 아님에 유의하여야 한다.
마지막으로, 결정 모듈(140)은, 데이터베이스(150)를 참조하여, 선정된 2차 후보군에 포함된 결정 구조들 중 측정된 면간 각도와 매칭되는 면간 각도를 가지는 결정 구조를 시료의 결정 구조로 결정할 수 있다.
여기서, 결정 모듈(140)은, 측정된 면간 각도와 선정된 2차 후보군에 포함된 결정 구조의 면간 각도 간의 오차가 ±5% 이하일 때 매칭되는 것으로 결정할 수 있다. 상술한 매칭 정도를 판단하기 위한 구체적인 수치는 본 발명의 이해를 돕기 위한 것으로, 본 발명은 구체적인 수치에 한정되는 것은 아님에 유의하여야 한다.
구체적으로, 결정 모듈(140)은, 선정된 2차 후보군에 포함된 결정 구조의 면지수 중 면간 거리 연산에 이용된 면지수로부터 면간 각도를 연산하고, 연산된 면간 각도와 측정된 면간 각도를 비교한 후, 측정된 면간 각도에 매칭되는 면지수를 결정하고, 데이터베이스(150)를 참조하여 결정된 면지수를 가지는 결정 구조를 시료의 결정 구조로 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 결정 구조 분석을 위해 면간 거리 외에 면간 각도를 더 고려하는데, 서로 다른 결정 구조를 가진 경우라도 면간 거리가 동일할 수 있기 때문에, 면간 각도까지 고려하여 정확한 결정 구조를 분석하기 위함이다.
상술한 데이터베이스(150)에는 성분 정보 및 성분비에 따른 다양한 결정 구조들과, 결정 구조별로 격자 상수, 면지수들 및 면지수별 면간 거리를 포함하는 결정 구조 정보가 미리 저장될 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 시료의 회절 패턴 이미지로부터 측정한 면간 거리 및 면간 각도를 데이터베이스에 저장된 결정 구조별 면간 거리 및 해당 면간 거리를 만족하는 면지수를 이용하여 구한 면간 각도를 비교하여 시료의 결정 구조를 결정함으로써, 결정 구조 분석에 소요되는 시간을 줄임과 동시에 정확한 결정 구조의 분석이 가능한 이점이 있다.
한편, 도 4는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 시료의 결정 구조 분석 방법을 설명하는 흐름도이다.
이하, 도 1 내지 도 4를 참조하여 본 발명의 일 실시 형태에 따른 시료의 결정 구조 분석 방법을 상세하게 설명한다. 다만, 발명의 간명화를 위해 도 1 내지 도 3b에서 기 설명된 내용과 중복된 사항에 대한 설명은 생략하기로 한다.
본 발명의 일 실시 형태에 따른 시료의 결정 구조 분석 방법은 측정 모듈(110)에서 시료의 회절 패턴(Diffraction Pattern, DP) 이미지로부터 면간 거리 및 면간 각도를 측정하는 단계에 의해 개시될 수 있다(S401).
다음, 1차 후보군 선정 모듈(120)은, 시료의 성분 정보가 입력되면, 데이터베이스(150)를 참조하여 시료의 성분 정보에 대응하는 결정 구조들을 가지는 1차 후보군을 선정할 수 있다(S402).
다음, 2차 후보군 선정 모듈(130)은, 데이터베이스(150)를 참조하여, 선정된 1차 후보군에 포함된 결정 구조들 중 측정된 면간 거리와 매칭되는 면간 거리를 가지는 결정 구조를 2차 후보군으로 선정할 수 있다(S403).
여기서, 2차 후보군 선정 모듈(130)은 측정된 면간 거리와 선정된 1차 후보군에 포함된 결정 구조의 면간 거리간의 오차가 ±5% 이하일 때 매칭되는 것으로 판단할 수 있다.
마지막으로, 결정 모듈(140)은, 데이터베이스(150)를 참조하여, 선정된 2차 후보군에 포함된 결정 구조들 중 측정된 면간 각도와 매칭되는 면간 각도를 가지는 결정 구조를 시료의 결정 구조로 결정할 수 있다(S404).
여기서, 결정 모듈(140)은, 측정된 면간 각도와 선정된 2차 후보군에 포함된 결정 구조의 면간 각도 간의 오차가 ±5% 이하일 때 매칭되는 것으로 결정할 수 있다. 상술한 매칭 정도를 판단하기 위한 구체적인 수치는 본 발명의 이해를 돕기 위한 것으로, 본 발명은 구체적인 수치에 한정되는 것은 아님에 유의하여야 한다.
구체적으로, 결정 모듈(140)은, 선정된 2차 후보군에 포함된 결정 구조의 면지수 중 면간 거리 연산에 이용된 면지수로부터 면간 각도를 연산하고, 연산된 면간 각도와 측정된 면간 각도를 비교한 후, 측정된 면간 각도에 매칭되는 면지수를 결정하고, 데이터베이스(150)를 참조하여 결정된 면지수를 가지는 결정 구조를 시료의 결정 구조로 결정할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 시료의 회절 패턴 이미지로부터 측정한 면간 거리 및 면간 각도를 데이터베이스에 저장된 결정 구조별 면간 거리 및 해당 면간 거리를 만족하는 면지수를 이용하여 구한 면간 각도를 비교하여 시료의 결정 구조를 결정함으로써, 결정 구조 분석에 소요되는 시간을 줄임과 동시에 정확한 결정 구조의 분석이 가능한 이점이 있다.
상술한 본 발명의 일 실시 형태에 따른 시료의 결정 구조 분석 방법은 컴퓨터에서 실행되기 위한 프로그램으로 제작되어 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 상기 방법을 구현하기 위한 기능적인(function) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
또한, 본 발명을 설명함에 있어, '~ 모듈'은 다양한 방식, 예를 들면 프로세서, 프로세서에 의해 수행되는 프로그램 명령들, 소프트웨어 모듈, 마이크로 코드, 컴퓨터 프로그램 생성물, 로직 회로, 애플리케이션 전용 집적 회로, 펌웨어 등에 의해 구현될 수 있다.
본 발명은 상술한 실시형태 및 첨부된 도면에 의해 한정되지 아니한다. 첨부된 청구범위에 의해 권리범위를 한정하고자 하며, 청구범위에 기재된 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 형태의 치환, 변형 및 변경할 수 있다는 것은 당 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에게 자명할 것이다.
100: 결정 구조 분석 장치
110: 측정 모듈
120: 1차 후보군 선정 모듈
130: 2차 후보군 선정 모듈
140: 분석 모듈
150: 데이터베이스(DB)
200: 회절 패턴 이미지로부터 측정된 면간 거리 및 면간 각도

Claims (9)

  1. 시료의 회절 패턴(Diffraction Pattern, DP) 이미지로부터 면간 거리 및 면간 각도를 측정하는 측정 모듈;
    시료의 성분 정보가 입력되면, 데이터베이스를 참조하여 상기 시료의 성분 정보에 대응하는 결정 구조들을 가지는 1차 후보군을 선정하는 1차 후보군 선정 모듈;
    상기 데이터베이스를 참조하여, 선정된 상기 1차 후보군에 포함된 결정 구조들 중 측정된 상기 면간 거리와 매칭되는 면간 거리를 가지는 결정 구조들을 2차 후보군으로 선정하는 2차 후보군 선정 모듈; 및
    상기 데이터베이스를 참조하여, 선정된 상기 2차 후보군에 포함된 결정 구조들 중 측정된 상기 면간 각도와 매칭되는 면간 각도를 가지는 면지수에 기초하여 상기 시료의 결정 구조를 결정하는 결정 모듈을 포함하는, 시료의 결정 구조 분석 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 측정 모듈은,
    상기 회절 패턴 이미지의 임의의 원점을 중심으로 제1 방향, 제2 방향 및 제3 방향 각각에 대하여, 각 방향에 존재하는 스팟들을 등간격으로 보정하는, 시료의 결정 구조 분석 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 1차 후보군 선정 모듈은,
    상기 성분 정보 외에 성분비에 대응되는 결정 구조를 상기 1차 후보군으로 선정하는, 시료의 결정 구조 분석 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 2차 후보군 선정 모듈은, 측정된 상기 면간 거리와 선정된 상기 1차 후보군에 포함된 결정 구조의 면간 거리간의 오차가 ±5% 이하일 때 매칭되는 것으로 판단하며,
    상기 결정 모듈은, 측정된 상기 면간 각도와 선정된 상기 2차 후보군에 포함된 결정 구조의 면간 각도 간의 오차가 ±5% 이하일 때 매칭되는 것으로 결정하는, 시료의 결정 구조 분석 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 결정 모듈은,
    선정된 상기 2차 후보군에 포함된 결정 구조의 면지수 중 상기 면간 거리 연산에 이용된 면지수로부터 면간 각도를 연산하고,
    연산된 상기 면간 각도와 측정된 상기 면간 각도를 비교하여 측정된 상기 면간 각도에 매칭되는 면지수를 결정하고,
    상기 데이터베이스를 참조하여 결정된 상기 면지수를 가지는 결정 구조를 상기 시료의 결정 구조로 결정하는, 시료의 결정 구조 분석 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    측정된 상기 면간 거리는, 상기 회절 패턴 이미지내의 임의의 원점으로부터 첫번째로 가까운 스팟까지의 제1 방향의 벡터에 포함된 2개의 스팟 사이의 제1 면간 거리, 상기 회절 패턴 이미지내의 임의의 원점으로부터 두번째로 가까운 스팟까지의 제2 방향의 벡터에 포함된 2개의 스팟 사이의 제2 면간 거리 및 제1 방향의 벡터 및 제2 방향의 벡터의 합인 제3 방향의 벡터에 포함된 2개의 스팟 사이의 제3 면간 거리를 포함하며,
    측정된 상기 면간 각도는, 상기 제1 방향의 벡터와 상기 제2 방향의 벡터 사이의 제1 면간 각도 및 상기 제2 방향의 벡터 및 상기 제3 방향의 벡터 사이의 제2 면간 각도를 포함하는, 시료의 결정 구조 분석 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 데이터베이스에는,
    성분 정보 및 성분비에 따른 다양한 결정 구조들, 결정 구조별로 격자 상수, 면지수들 및 면지수별 면간 거리를 포함하는 결정 구조 정보가 저장된, 시료의 결정 구조 분석 장치.
  8. 측정 모듈에서, 시료의 회절 패턴(Diffraction Pattern, DP) 이미지로부터 면간 거리 및 면간 각도를 측정하는 제1 단계와,
    1차 후보군 선정 모듈에서, 시료의 성분 정보가 입력되면, 데이터베이스를 참조하여 상기 시료의 성분 정보에 대응하는 결정 구조들을 가지는 1차 후보군을 선정하는 제2 단계와,
    2차 후보군 선정 모듈에서, 상기 데이터베이스를 참조하여, 선정된 상기 1차 후보군에 포함된 결정 구조들 중 측정된 상기 면간 거리와 매칭되는 면간 거리를 가지는 결정 구조들을 2차 후보군으로 선정하는 제3 단계와,
    결정 모듈에서, 상기 데이터베이스를 참조하여, 선정된 상기 2차 후보군에 포함된 결정 구조들 중 측정된 상기 면간 각도와 매칭되는 면간 각도를 가지는 면지수에 기초하여 상기 시료의 결정 구조를 결정하는 제4 단계를 포함하는, 시료의 결정 구조 분석 방법.
  9. 제8항의 방법을 컴퓨터상에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한, 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체.
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