• 제목/요약/키워드: 마스크오염

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전기분해수로 코로나방역용 마스크의 세정에 관한연구 (On a Cleaning of COVID-19 Prevention Masks with Electrolytic Decomposition Water)

  • 전지행;배명진
    • 문화기술의 융합
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    • 제8권1호
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    • pp.591-596
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    • 2022
  • WHO에서 다양한 코로나19 방역지침과 국가별로 조치가 취해지고 있지만, 확진 자는 크게 감소되지 않고 있다. 개인의 비말을 통해 코로나가 유입 및 유출되는 것을 방지하기 위해 언제 어디서나 마스크착용을 의무화하고 있다. 그렇지만 마스크에 들어온 바이러스세균들이 증폭되면서 마스크를 오염시키고, 역겨운 냄새를 유발한다. 본 논문에서는 장시간 사용한 마스크에 유입된 코로나세균을 치과용 가걸 수의 스프레이로 마스크를 살균하는 방법으로 코로나전파를 예방하는 새로운 방법을 제안하였다. 치과용 가걸 수는 보통 수돗물의 전기 분해로 생성되는데, 물에 녹아있는 불안정 상태의 이온 수(HOCl)가 각종바이러스의 세포장벽에 침투하여 그 핵의 작용을 무산시켜 물의 자정작용을 일으킨다. 실험결과 장시간 사용한 마스크를 가걸 수의 스프레이로 세척하였을 때, 세척된 마스크는 10분 후에 건조되었고, 바이러스 비말이나 침 냄새가 거의 사라졌다. 특히 마스크세정에 참여한 피험자들에게 그 착용감을 MOS테스트한 결과 평균 4.4로 우수하게 얻어졌다. 따라서 마스크가 1회 용이었지만, 하루에 2회 이상 제안한 방법으로 스프레이 세척하게 되면, 그 마스크를 1주일 이상 쾌적한 상태로 사용할 수 있게 되었다.

고분자 코팅의 내구성 향상을 위한 스테인리스 스틸 표면 개질 (Surface Modification of Stainless Steel for Enhanced Durability of Polymeric Coating)

  • 박민;장지영;이창준;이용원
    • 한국표면공학회:학술대회논문집
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    • 한국표면공학회 2015년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.226-227
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    • 2015
  • 인쇄회로기판에 솔더 페이스트를 인쇄하기 위하여 스테인리스 스틸 (Stainless steel, (i.e., SUS)) 재질의 솔더 페이스트 인쇄용 스텐실 마스크가 사용되고 있다. 하지만, 솔더 페이스트가 스텐실 마스크에 쉽게 달라붙기 때문에 솔더 페이스트에 의한 오염으로 인하여 생산성이 떨어지며, 스텐실 마스크 수명이 짧아지는 문제점이 발생되고 있다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 스텐실 마스크 표면에 소수성을 가진 고분자 코팅을 함으로써 솔더 페이스트가 쉽게 붙는 것을 억제하고자 하였다. 더욱 중요하게 스텐실 마스크에 전해연마 및 플라즈마 처리를 통한 표면 개질을 부여함으로써 고분자 코팅의 내구성을 향상시키고자 하였다.

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어린이용 스마트 밴드를 부착한 마스크에 관한 연구 (Study about a Mask with the smart band for kids)

  • 하얀;허진아
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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    • pp.199-200
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    • 2017
  • 본 논문에서는 최근 황사 및 미세 먼지 등으로 늘어나는 환경적 오염으로부터 어린이들이 올바른 마스크 사용을 할 수 있도록 스마트 기능이 포함된 마스크를 제안하는 것이다. 제 4차 산업혁명으로 인하여 사물인터넷이나 스마트 제품은 날로 급증하고 있는 추세이다. 따라서, 어린이들이 많이 사용하는 마스크 제품에 스마트한 기능을 넣고자 한다. 스마트 밴드를 통해 미세먼제 오염도를 측정할 수 있고, 호흡 상태를 파악하고 분비물의 상태를 분석할 수가 있다. 따라서 의료기관을 방문하기 전까지 어린이들의 건강상태를 보다 즉각적으로 파악할 수가 있다.

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잡음 환경에 효과적인 마스크 기반 음성 향상을 위한 손실함수 조합에 관한 연구 (A study on combination of loss functions for effective mask-based speech enhancement in noisy environments)

  • 정재희;김우일
    • 한국음향학회지
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    • 제40권3호
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    • pp.234-240
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    • 2021
  • 본 논문에서는 잡음 환경에서 효과적인 음성 인식을 위해 마스크 기반의 음성 향상 기법을 개선한다. 마스크 기반의 음성 향상 기법에서는 심층 신경망을 기반으로 추정한 마스크를 잡음 오염 음성에 곱하여 향상된 음성을 얻는다. 마스크 추정 모델로 VoiceFilter(VF) 모델을 사용하고 추정된 마스크로 얻은 음성으로부터 잔여 잡음을 보다 확실히 제거하기 위해 Spectrogram Inpainting(SI)기법을 적용한다. 본 논문에서는 음성 향상 결과를 보다 개선하기 위해 마스크 추정을 위한 모델 학습 과정에 사용되는 조합된 손실함수를 제안한다. 음성 구간에 남아 있는 잡음을 보다 효과적으로 제거하기 위해 잡음 오염 음성에 마스크를 적용한 Triplet 손실함수의 Positive 부분을 컴포넌트 손실함수와 조합하여 사용한다. 실험 평가를 위한 잡음 음성 데이터는 TIMIT 데이터베이스와 NOISEX92, 배경음악 잡음을 다양한 Signal to Noise Ratio(SNR) 조건으로 합성하여 만들어 사용한다. 음성 향상의 성능 평가는 Source to Distortion Ratio(SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ), Short-Time Objective Intelligibility(STOI)를 이용한다. 실험을 통해 평균 제곱 오차로만 훈련된 기존 시스템과 비교하여, VF 모델은 평균 제곱 오차로 훈련하고 SI 모델은 조합된 손실함수를 사용하였을 때 SDR은 평균 0.5dB, PESQ는 평균 0.06, STOI는 평균 0.002만큼 성능이 향상된 것을 확인했다.

구름 제거한 일별 식생지수 (Cloud Masked Daily Vegetation Index)

  • 강용균
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.82-86
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    • 2009
  • 원격탐사 근적외선(NIR)과 Red 밴드의 반사도로부터 계산되는 정규식생지수(NDVI)는 구름에 오염된 곳에서는 실제보다 낮은 값으로 계산된다. 식생지수에서 구름오염 문제를 극복하는 기존의 대표적인 방법에는 보름 정도 장기간 식생지수 값 중에서 최대인 값을 취하는 MVC(Maximum Value Composite) 방법이 있다. 하지만 MVC 방법으로는 식생지수의 단기간 변동을 파악할 수 없으며, 장기간 계속 구름으로 오염된 곳은 잘못된 식생지수 값으로 계산되는 문제점이 있다. 가시광 RGB 자료로부터 snapshot 영상자료의 구름을 마스크(mask)하는 새로운 방법인 CIM(Color Index Manipulation) 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘을 사용하면 snapshot 영상자료에서 구름에 오염된 곳은 제외하고 오염되지 않은 곳에 대한 식생지수를 계산할 수 있다. RGB 자료에 대한 정규색상지수 NCI (Normalized Color Index) 3개 성분을 $120^{\circ}$ 간격으로 벌어진 3개 축상의 좌표로 나타낸 후 이들 3개 값의 벡터합(vector sum) 정보를 이용하여 구름을 식별하는 CIM 방법으로 위성영상에서 두꺼운 구름과 않은 구름을 구분하여 식별할 수 있다. 이 구름식별 기법을 MODIS snapshot 위성영상 자료에 적용하여 한반도의 일별(daily) 식생지수 자료를 계산하였다. 그리고 수년간의 일별 식생지수 자료로부터 한반도 식생지수의 계절적 변동을 조사하였다.

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산업용 잉크젯을 이용한 전자소자 제작

  • 강희석;강경태;황준영;이상호
    • 한국재료학회:학술대회논문집
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    • 한국재료학회 2012년도 춘계학술발표대회
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    • pp.64.2-64.2
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    • 2012
  • 전자산업에서 소자를 제작하는 핵심공정으로써, 패턴을 형성하는 방식은 식각 마스크를 통해 이루어진다. 공정 순서는 원하는 물질을 증착한 후 사진공정 (photolithograpy)을 통하여 원하는 패턴의 감광제 식각마스크 (etch mask)를 형성하게 된다. 이후, 습식식각이나 건식식각을 통하여 물질의 불필요한 부분을 제거한 후 최종적으로 감광제 식각마스크를 제거하여 원하는 물질의 패턴을 얻게 된다. 최근에 소개된 잉크젯 프린팅 기술 (inkjet printing technology)은 나노 잉크를 이용하여 사진공정과 식각공정을 이용하지 않고, 직접 나노잉크를 분사하여 패턴을 형성하는 방법으로, 패터닝 공정을 단순화 시킬 수 있을 뿐만 아니라 각종 전자 산업의 환경오염물을 획기적으로 줄일 수 있는 친환경기술이다. 특히, OLED, O-TFT, RF-ID, PCB 분야 등 다양한 전자산업분야의 제조기술로서 응용하고자, 전도성 폴리머나 실버 (silver) 나노파티클 잉크를 이용한 전도성 라인 패터닝 (line patterning)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 강연에서는 친환경 생산공정기술 측면에서의 잉크젯기술을 분석하고, 기술의 구성요소, 응용분야, 기술 동향에 관해서 소개하고, 또한 현재 한국생산기술연구원에 진행하고 있는 잉크젯 프린팅 기술 기반의 인쇄전자 분야에 관한 내용을 소개한다.

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저압 플라즈마 처리에 의한 filter media 특성에 관한 연구 (The Study of Characteristics by Low Pressure Plasma for Filter Media)

  • 김연상;변성원;임대영;김민선;김현진
    • 한국섬유공학회:학술대회논문집
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    • 한국섬유공학회 2003년도 가을 학술발표회 논문집
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    • pp.251-252
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    • 2003
  • 오염 입자 물질을 제거하기 위한 섬유상 필터는 polypropylene(이하 PP라 함) film을 fibrillate 하거나 melt blown micro fiber를 이용하여 제조할 수 있다. 특히 melt blown micro fiber web은 마스크 필터, 공기정화용 필터, 수처리용 필터 등에 폭넓게 사용되고 있다 이러한 melt blown micro web은 electret 처리에 의해 그 기능이 더욱 강화되는데, 사용 현장의 oil aerosol 노출되면 정전 특성을 빠르게 잃어버리는 경향이 있다. (중략)

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마스크 히스토그램 평준화를 이용한 T형 용접너트 자동 선별시스템의 비전검사기 성능개선에 관한 연구 (A Study on Improvement of Vision Inspector for T Type Welding nut auto Sorting System using a Masked Histogram Equalization)

  • 허태원;송한림
    • 전자공학회논문지
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    • 제49권9호
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    • pp.353-361
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    • 2012
  • 본 논문에서는 트림 T형 용접너트의 생산 시스템 중 불량품을 자동으로 선별할 수 있는 자동 비전 선별기의 성능 개선에 관한 방법을 제안한다. 자동 비전 선별기는 용접너트의 영상 신호에 대해 히스토그램을 활용한 경계 판별 및 나사산 검출, 이진 모폴로지 연산(Binary morphology operation)을 활용한 얼룩 검출 등의 기법을 활용한 것이다. 이 비전 선별기 운영에 있어 주된 문제는 컨베이어 벨트 상의 오일 등에 의한 오염에 따른 획득 영상의 화질 저하에 따른 오동작이다. 이를 해결하기 위해 배경 영상과 너트 영상의 구분을 위한 마스킹 기법을 사용하여, 너트 영상 부분에만 히스토그램 평준화를 이용하여 너트 영상부분의 대비를 높이는 전처리 과정을 도입하였다. 이를 통해 배경 부분에서 장비의 오염에 의해 추출되는 특징들의 영향을 없애고 획득 영상의 화질 저하에도 불구하고 오동작의 비율을 10 % 에서 0.2 % 로 낮출 수 있었다.

나노 돌기를 가진 저반사 패턴을 이용한 태양전지용 실리콘 기판 제작 (Fabrication of Si substrate for photovoltaic using anti-reflection patterns with nano-protrusion)

  • 신주현;한강수;이헌
    • 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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    • 한국신재생에너지학회 2011년도 춘계학술대회 초록집
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    • pp.104.2-104.2
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    • 2011
  • 세계적으로 환경오염이 심각해짐에 따라 친환경적으로 에너지를 생산하는 기술이 주목받고 있다. 그 중에서도 태양광을 이용하여 전력을 생산하는 태양광 태양전지의 경우 원리가 간단하고 에너지원의 수급이 용이하다는 장점으로 인하여 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 태양광 태양전지의 경우, 태양전지 기판에서의 반사로 인하여 발전 효율이 낮아는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 텍스처링 공정을 통해 태양전지 기판에서의 반사를 줄이고 태양전지의 효율을 증가시키는 방법이 이용되고 있다. 본 연구에서는 나노 돌기를 가진 저반사 패턴을 이용하여 태양전지용 실리콘 기판을 제작함으로써, 태양전지 기판에서의 반사를 줄이고자 하였다. 나노 돌기를 가진 저반사 패턴이 형성 된 태양전지용 실리콘 기판을 제작하기 위해 ICP 장비를 이용한 $Cl_2$ 플라즈마 식각공정을 진행하였다. 먼저 Au agglomeration 기술을 이용하여 Au nano particle을 실리콘 기판 위에 형성 후, 이를 식각 마스크로 이용하여 ICP 식각을 진행하였다. 이어서 나노 돌기가 형성 된 실리콘 기판 위에 $Cl_2$ 플라즈마에 내식각성이 우수한 레지스트를 이용하여, 나노 임프린트 리소그래피 기술을 통해 저반사 패턴을 형성하였다. 이 방법으로 형성 된 저반사 패턴을 식각 마스크로 사용하여 앞의 공정과 동일한 조건으로 실리콘 기판을 식각하였다. 최종적으로 agglomerated Au particle과 $Cl_2$ 플라즈마에 내식각성이 우수한 레지스트를 이용하여 나노 돌기를 가진 저반사 패턴이 형성된 실리콘 기판을 제작하였다.

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Air Pollution Risk Prediction System Utilizing Deep Learning Focused on Cardiovascular Disease

  • Lee, Jisu;Moon, Yoo-Jin
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권12호
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    • pp.267-275
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    • 2022
  • 이 논문은 대기오염의 심장병에 대한 위험도를 예측하기 위하여 Keras를 활용한 Deep Neural Network Model 시스템을 제안하였다. 연구 데이터로 서울열린데이터광장의 서울시 기간별 시간평균 대기환경 데이터 18,000개의 데이터 셋을 분석하여, 심장병 질병에 미치는 영향에 대한 정보를 얻을 수 있었다. 이 모델은 각각 8개의 노드를 가진 3개의 은닉층, Sigmoid, Binary_crossentropy, Adam과 Accuracy를 사용했을 때 88.92%의 높은 정확도를 얻을 수 있었다. 이 시스템은 각 지역별 대기오염에 따른 심장병 질병 위험도를 예측하여 유용한 질병 예방의 지표로 활용 가능하다고 사료되고, 대기오염과 미세먼지의 각 성분이 유해질환에 미치는 영향에 대한 데이터만 존재한다면 어떠한 호흡기 질환이든 위험도 예측 결과를 알 수 있다는 것에 의미가 있다. 이 시스템을 더욱 발전시킨다면, 마스크 및 공기정화제품 생산기업에게 유용한 정보를 제공하여 기업의 기술개발에 도움이 될 수 있다고 사료된다.