본 연구에서는 스키 시뮬레이터의 사용자 감응형 제어를 위한 물리모델과 동작인식 시스템의 개발되었으며, 스키 선수의 자세 변화에 따른 스키 슬로프 상에서의 거동과의 부합성 확보를 위하여 실제 현장 실험데이터의 회귀분석을 통해 동작인식 시스템에 사용될 파라미터 및 관계식을 도출하였다. 개발된 물리모델 기반 스키 동작 인식 시뮬레이터는 실시간으로 Kinect 장치를 사용하여 사용자의 관절별 질량을 분석하여, 정확한 체중심을 추정하고, 시뮬레이터 하드웨어에서 적용할 수 있도록 힘, 속도, 가속도에 대한 피드백을 전달하도록 구성되었다. 본 연구결과는 스키시뮬레이터의 인식모듈로 사용되었으며, 물리모델 기반 가상 스포츠 시뮬레이터 제작에 응용 할 수 있는 자료로 활용될 것이다.
ZnO는 3.37 eV의 넓은 에너지 밴드갭을 갖는 투명 전도성 반도체이며 우수한 전기적, 광학적 특성으로 인해 광원소자 개발을 위한 새로운 물질로 많은 주목을 받아왔다. 더욱이, ZnO는 쉽게 나노구조 형성이 가능하기 때문에 이를 응용한 가스센서, 염료감응태양전지, 광검출기 등의 소자 개발이 활발히 이루어지고 있다. 최근에는 GaN 기반 발광다이오드 (light emitting diode, LED)의 광추출 효율을 향상시키기 위한 ZnO 나노구조 응용에 관한 연구가 보고되고 있다. GaN 기반 LED의 경우 반도체 물질과 공기 사이의 높은 굴절률 차이로 인하여 낮은 광추출 효율을 나타낸다. 이를 해결하기 위한 방법으로 표면 roughening, texturing 등 에칭공정을 이용해 광추출 효율을 개선하려는 연구들이 보고되고 있으나, 복잡한 공정과정을 필요로 하고 에칭공정에 의한 소자 표면 손상으로 전기적 특성이 나빠질 수 있다. 반면 전기화학증착법으로 성장된 ZnO 나노구조를 이용할 때, 보다 간단한 방법으로 쉽고 빠르게 나노구조를 형성할 수 있고 낮은 공정온도를 가지기 때문에 소자의 전기적 특성에 큰 영향을 주지 않는다. 수직방향으로 잘 정렬된 ZnO 나노구조를 갖는 LED의 경우 내부 Fresnel 반사 손실을 효과적으로 줄여 발광 효율을 크게 향상시킬 수 있다. 따라서, ZnO 나노구조의 성장제어 및 성장특성을 분석하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 ITO glass 위에 ZnO 나노구조를 성장하고 그 특성을 분석하였다. ITO glass 기판 위에 RF magnetron 스퍼터를 사용하여 Al 도핑된 ZnO (AZO)를 얇게 증착한 후 전기화학증착법으로 ZnO 나노구조를 성장하였다. 농도, 인가전압, 공정시간 등 다양한 공정조건을 변화시키면서 성장 메커니즘을 분석하였고, scanning electron microscope (SEM) 및 X-ray diffraction (XRD)을 통하여 구조 및 결정성 등을 분석하였다. 또한, UV-Visible-NIR spectrophotometer를 사용하여 투과율을 실험적으로 측정하여 ZnO 나노구조의 광학적 특성을 분석하였고, rigorous coupled wave analysis (RCWA) 방법을 사용하여 계면에서 발생하는 내부 반사율을 계산함으로써 나노구조의 효과를 이론적으로 분석하였다.
In this study, quantum dot-sensitized solar cells (QDSSC) using CdSe/ZnS quantum dots (QD) of various sizes with green, yellow, and red colors are developed. Quantum dots, depending their different sizes, have advantages of absorbing light of various wavelengths. This absorption of light of various wavelengths increases the photocurrent production of solar cells. The absorption and emission peaks and excellent photochemical properties of the synthesized quantum dots are confirmed through UV-visible and photoluminescence (PL) analysis. In TEM analysis, the average sizes of individual green, yellow, and red quantum dots are shown to be 5 nm, 6 nm, and 8 nm. The J-V curves of QDSSC for one type of QD show a current density of 1.7 mA/㎠ and an open-circuit voltage of 0.49 V, while QDSSC using three type of QDs shows improved electrical characteristics of 5.52 mA/㎠ and 0.52 V. As a result, the photoelectric conversion efficiency of QDSSC using one type of QD is as low as 0.53 %, but QDSSC using three type of QDs has a measured efficiency of 1.4 %.
Strain gauge로 식품(食品)의 감압건조과정중(減壓乾燥過程中) 압력(壓力)과 수분감소량(水分減少量)을 계측(計測)할 수 있는 감응소자를 제작(製作)하고 이를 Apple II마이크로 컴퓨터에 접속(接續)하여 마이크로컴퓨터 감압건조(減壓乾燥)시스템을 제작(製作)하였다. 부르돈관 표면에 strain gauge를 접착하여 제작한 감압계측(減壓計測)단자의 출력(出力)값은 디지탈화시킨 후 MC 6821 접속 I.C. chip을 통하여 마이크로컴퓨터에 입력(入力)시켰다. 컴퓨터 입력값(D)과 감압실(減壓室)의 압력(壓力)(P,mmHg)과의 관계는 P=-146.136+3.620D(r=0.994)이었다. 감압건조실(減壓乾燥室)의 압력은 컴퓨터 프로그램에 의하여 $400{\sim}600mmHg$의 범위에서 30mmHg의 오차(誤差)로 제어(制御)할 수 있었다. 건조시료(乾燥試料)의 무게(W, g)와 load cell을 통한 컴퓨터 디지 털출력값(D)과의 관계는 W=-14.000十0.585D (r=0.9998)이었다. $64^{\circ}C,\;400{\sim}600mmHg$하에서 풋고추의 건조곡선(乾燥曲線)은 완숙고추의 상압건조곡선(常壓乾燥曲線)과 비슷하였으며 형태(形態)에 따른 건조속도(乾燥速度)의 변화(變化)는 상이하였고 진공도(眞空度)에도 영향을 받았다. 풋고추의 감압건조중(減壓乾燥中) 수분이동(水分移動)은 Page model을 따랐으며 그 관계식(關係式)은 원형(原型) 풋고추의 경우 $M-M_e/M_o-M_e={\exp}(-0.0673{\theta}^{1.177})$이었고 반절(半切)풋고추의 경우 $M-M_e/M_o-M_e={\exp}(-0.0655{\theta}^{1.477})$이었다.
최근 들어 초음파를 활용한 항암 치료법은 미세한 기포 또는 조영제를 환자에게 주입한 후 특정 주파수의 초음파를 발생시켜 세포의 괴사를 유도하는 치료법으로서, 항암치료 중 발생가능한 부작용을 현저히 감소시킬 수 있는 유용한 치료법으로 제안되고 있다. 이는 정기적인 세포의 사멸은 세포의 손상과 관계없이 필수적인 생물학적 프로세스이며, 초음파는 이러한 세포의 사멸을 유도 또는 증폭시키는 효과가 있기 때문으로 알려져 왔다. 한편, 광 역학 치료는 광원의 고유한 파장에 따라 반응하는 광감응제 등과 같은 화합물을 추가적으로 인체에 주입함으로써 특정 암세포의 괴사 유도가 가능하며 이를 위해 다양한 종류의 레이저 사용이 가능하다. 하지만, 고가의 광원과 대형화된 장비, 광원의 자극으로 인한 발열 현상 등의 한계로 제한적인 사용이 가능하여왔다. 이러한 기술적 한계는 소형 발광 다이오드가 개발됨에 따라 광 역학 치료 장비의 소형화와 발열현상의 제어가 가능하게 되었고, 그 결과 발광 다이오드는 레이저의 대체광원으로 인식되었다. 따라서, 본 논문에서는 의료용으로 광범위하게 사용되며, 부작용이 적고, 비교적 저주파인 1 MHz 초음파 발생장치와 저렴한 발광다이오드를 복합적으로 융합한 일체형 암세포 증식억제 모듈을 개발하고 이를 암세포에 적용시켜 효과를 정량적으로 분석하고자 한다.
본 논문에서는 네트워크 환경에서 원격사용자들의 몰입형 상호작용을 위한 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법을 제안한다. 그룹 동기화의 목적은 사용자의 몰입감을 높이기 위해서 모든 참여자가 동시에 상호작용이 가능하게 하는 것이다. 기존 방법은 시간 정확도를 향상을 위해 대부분 NTP(Network Time Protocol) 기반의 시간 동기화 방식에 초점이 맞추어져 있다. 동기화 서버에서는 미디어 재생 시간을 제어하기 위해 이동 평균 필터를 사용한다. 그 한 예로서, 지수 가중평균 방법은 입력 데이터의 변화가 크지 않으면 정확하게 재생 시간을 추종하고 예측하나 네트워크, 코덱, 시스템 상태의 급격한 변화가 있을 때는 안정화를 위해 더 많이 시간이 필요하다. 이런 문제점을 개선하기 위해서 데이터의 특성을 반영할 수 있는 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법인 DeepGroupSync를 제안한다. 제안한 딥러닝 모델은 시계열의 재생 지연 시간을 이용하여 최적의 재생 시간을 예측하는 두 개의 GRU(gated recurrent unit) 계층과 하나의 완전 연결 계층으로 구성된다. 실험에서는 기존의 지수 가중평균 기반 방법과 제안한 DeepGroupSync 방법에 대한 성능을 평가한다. 실험 결과로부터 예상하지 못한 급격한 네트워크 조건 변화에 대해서 제안한 방법이 기존 방법보다 더 강건함을 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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