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본 발명은 확률적으로 생성된 전구체 흡착 구성과 기계학습 포텐셜 기반 구조 보정을 결합하여 원자층 증착 박막의 성장 거동을 예측하는 방법 및 시스템에 관한 것이다. 전구체 분자의 위치와 배향, 기흡착종에 의한 입체장애 및 기판 표면에 따른 반응 확률을 고려하여 흡착 구조를 생성하고, 생성된 구조를 기계학습 포텐셜을 이용하여 이완 및 안정화한다. 안정화된 표면 구조를 다음 증착 사이클의 입력 구조로 반복 사용함으로써 초기 핵생성, 섬 성장, 합체 및 연속막 형성에 이르는 다층 박막 성장 과정을 모사할 수 있다. 또한 계산된 원자 구조로부터 핵생성 지연, 사이클당 성장률, 박막 두께, 밀도 및 표면 거칠기 등의 성장 특성을 산출할 수 있다.