액정 가변 필터(Liquid Crystal Tunable Filter, LCTF)의 필터링 성능 및 다중 파라미터 최적화 수요를 충족하기 위해 본 논문에서는 인공 면역 알고리즘(Immune Algorithm, IA)을 기반으로 한 라이오(Lyot)형 LCTF 최적 설계 방법을 제안한다. 이 방법은 Lyot형 LCTF의 광 투과율, 주투과 피크의 반치폭(Full Width at Half Maximum, FWHM), 차단 영역 부엽 억제(Side Lobe Suppression, SLS) 등 필터의 기본 광학 스펙트럼 성능지표를 평가 함수로 하여 특정 평가 함수 제약 하에서 최적의 액정 박스 두께 및 구동 전압 구성 매개변수 조합을 전역적으로 탐색하여 최적 설계를 수행한다. 시뮬레이션 결과, IA 알고리즘으로 최적화된 LCTF는 기존 Lyot형 LCTF에 비해 부엽 억제 효과가 73.42% 향상되었고 전체 필터링 효과도 13.90% 향상되었으며, 평가 함수 가중치를 조절하여 필터 성능을 지능적으로 제어함으로써 다양한 응용 시나리오의 요구를 충족할 수 있다. 이 설계 방법은 기존 필터가 장치 두께의 선형 정밀도에 심각하게 의존하는 문제를 회피할 수 있으며 액정 박스 두께와 단계 선택에서 유연성이 향상되어 스펙트럼 응답 시간과 광 투과율을 개선하고 복잡한 실험 조정 작업을 생략하여 높은 연구개발 효율성과 실용성, 경제성을 갖는다.

액정; Lyot형 필터; 인공 면역 알고리즘; 최적 설계; 지능형 제어