• Proceedings of the Korean Fiber Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.103-106
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• 2001

최근, 환경문제에 관한 관심이 고조됨에 따라서, 환경에 영향을 주지 않는 새로운 재료로서 분해성 고분자가 주목을 받고있다. 인위적인 방법으로 합성되어진 고분자 중에서, 주쇄에 ester group을 가지고 있는 즉, 미생물이나 물에 의해서 분해가 가능한 작용기를 가진 고분자가 실제 그 응용 가능성이 가장 높다. 하지만 그 자체만으로 범용 고분자를 대체 하기에는 열적. 기계적 특성이 상당히 낮다. (중략)

• Prospectives of Industrial Chemistry
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• v.24 no.2
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• pp.22-30
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• 2021

현재 인류는 플라스틱(plastic) 세상에 살고 있다. 의류, 식품, 주거 생활 곳곳에 플라스틱이 존재하며, 플라스틱이 없는 세상은 상상조차 할 수 없다. 하지만, 플라스틱 사용량 증가에 따른 폐플라스틱의 배출량의 증가는 심각한 환경문제들을 야기하여 생태계뿐만 아니라 인간에게도 위협이 되고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 단순히 폐플라스틱의 처리에 그치지 않고, 이를 활용하여 새로운 고부가가치의 생성물을 제조하는 플라스틱 업사이클링(plastic upcycling) 시스템이 최근 주목을 받고 있으며, 현재 다양한 형태로 연구개발이 진행되고 있다. 그 중의 한가지로 본 기고문에서는 알칸 교차 복분해(cross alkane metathesis) 반응을 소개한다. 알칸 교차 복분해 반응은 수소화/탈수소화(hydrogenation/dehydrogenation) 반응과 올레핀 복분해(olefin metathesis) 반응으로 이루어져, 탈수소화 반응 후 생성된 이중결합 탄소를 갖는 두 개의 알켄 화합물이 자리바꿈을 통해 새로운 이중 결합을 형성하는 반응이다. 이 촉매반응 과정이 반복되면 저분자화된 새로운 알칸 화합물을 생성되는데, 이는 기존의 플라스틱 처리방식인 열분해 및 촉매 분해 공정보다 낮은 반응온도를 요구한다. 또한 이를 통해 상대적으로 높은 순도의 가솔린 및 디젤을 생성할 수 있기 때문에 폐플라스틱 처리 공정의 새로운 대안기술이 될 수 있다. 본 기고문에서 폐플라스틱 중 가장 큰 비중을 차지하는 폴리에틸렌을 처리하는 대안기술로써 알칸 교차 복분해 반응의 메커니즘과 및 촉매의 역할, 그리고 반응성에 영향을 주는 인자에 대해 기술한다.

• The Microorganisms and Industry
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• v.18 no.1
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• pp.14-22
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• 1992

과학기술의 진보는 천연 고분자물질을 대체하는 새로운 기능을 갖는 합성 플라스틱의 개발을 촉진시켰으며, 합성 플라스틱이 갖는 독특한 물성, 안정된 공급, 싼가격 그리고 제조 및 가공의 용이성 등의 장점으로 인해 천연소재의 한계와 제약으로부터 벗어날 수 있었고, 플라스틱을 중심으로 다양한 고분자물질이 개발되어 현대 과학문명의 한 특징중의 하나인 "플라스틱 문명"을 구축해 왔다고 할 수 있다. 그러나 대부분 현재 상품화 되어 있는 플라스틱은 사용 후 분해되지 않고 반영구적이기 때문에 사용된 폐 플라스틱에 의한 환경오염문제가 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 따라서 사용시 편리성 및 내구성만을 비약적으로 향상시킨 합성 플라스틱을 대체할 수 있는, 사용후 붕괴 또는 분해되어 자연의 순환사이클로 흡수됨으로써 환경 오염의 문제를 배제할 수 있는 "생분해성 플라스틱" 내지는 좀더 넓은 의미인 "생분해성 고분자물질"이라는 새로운 기능을 가진 고분자물질에 대한 사회적인 요구가 급속히 높아가고 있다.분자물질에 대한 사회적인 요구가 급속히 높아가고 있다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.9 no.2
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• pp.27-32
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• 2003

본 논문에서는 다항식 H(x)로부터 H(x) = f(g(x))를 만족하는 두 개의 다항식 f(x), g(x)로 분해하는 알고리즘을 제시한다. 간단한 구조의 비선형 방정식 들을 풀면 이 문제를 해결할 수 있다. 일반적으로 비선형 방정식을 푸는 문제는 상당히 어렵다고 여겨지고 있지만, 이 문제에서는 변수들간의 점화식을 이용하여 정확하게 해를 구할 수 있다. 논문에서는 몇 가지 예제를 통해서 제시한 알고리즘의 효율성을 보이고, 기하 모델링 분야에서 중요한 응용에 대해 논하고자 한다.

• Proceedings of the International Microelectronics And Packaging Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.270-273
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• 2002

Conditioning은 CMP(Chemical Mechanical Planarization)에 필수적인 공정중의 하나이다. Conditioning의 목적은 removal rate와 uniformity를 CMP 공정 중에서 일정하게 유지시키는데 목적이 있다. 예전의 conditioning disks는 stainless steel substrate 위에 diamond 입자를 올리고 Ni전기도금을 결합시켜서 사용하였다. 그러나, CMP 공정 중에 Ni의분해로 인한 금속의 오염과 diamond abrasive의 분리로 인하여 scratch 문제가 발생하였다. 이 문제를 해결하기 위해서 ceramic substrate와 그것을 정밀 가공하는 기술을 응용함으로써 본래의 conditioning disks가 가지고 있는 diamond 입자의 분리와 metals 분해의 문제를 해결할 수 있게 되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2015.11a
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• pp.235-236
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• 2015

$TiO_2$는 표면적이 넓고 안정성이 높아 자체의 높은 밴드갭(3.0~3.2 eV)에도 불구하고 산업적으로 염소분해 전극으로써 사용되며, 최근 물분해 전극 적용 연구가 진행되고 있다. 전기화학적 물분해 반응을 위해서는 높은 과전압이 요구되므로 산업적으로 이용하기 위해 전도성을 향상시키기 위한 연구가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 촉매제의 도핑이 연구되고 있으며 본 연구에서는 표면에 촉매를 도핑시키기 위한 두가지 방법을 연구하였다. 일반적으로 촉매로 사용되는 금속은 루테늄과 이리듐 등의 귀금속이며 촉매가 균일하게 도핑이 될수록 성능은 향상된다. 본 연구에서는 루테늄을 촉매로 선택하였으며 서로 다른 도핑 방법과 용매 하에서 물분해 실험을 진행하여 두 가지 방법의 물분해 효율을 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2015.11a
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• pp.336-337
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• 2015

$TiO_2$는 표면적이 넓고 안정성이 높아 자체의 높은 밴드갭(3.0~3.2 eV)에도 불구하고 산업적으로 염소분해 전극으로써 사용되며, 최근 물분해 전극 적용 연구가 진행되고 있다. 전기화학적 물분해 반응을 위해서는 높은 과전압이 요구되므로 산업적으로 이용하기 위해 전도성을 향상시키기 위한 연구가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 촉매제의 도핑이 연구되고 있으며 본 연구에서는 표면에 촉매를 도핑시키기 위한 두가지 방법을 연구하였다. 일반적으로 촉매로 사용되는 금속은 루테늄과 이리듐 등의 귀금속이며 촉매가 균일하게 도핑이 될수록 성능은 향상된다. 본 연구에서는 루테늄을 촉매로 선택하였으며 서로 다른 도핑 방법과 용매 하에서 물분해 실험을 진행하여 두 가지 방법의 물분해 효율을 비교하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.2
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• pp.263-272
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• 1999

기능 분해는 복잡한 시스템을 이해하기 위해 광범위에게 사용되는 시스템 모델링 기술이다. 기능 분해는 문제 영역을 기능별로 분해하는 데 그 기반을 두고 있으며 , 이는 시스템의 기능에 대한 식별을 전제로 한다. 일반적으로 시스템의 기능에 대한 식별은, 분석가에 의해 어떠한 조직적인 지침없이 비정형적으로 수행되는 것이 관례였다. 따라서 이러한 기법을 이용하면 시스템을 분할하거나 시스템의 기능을 올바르게 식별하기가 매우 어렵다. 본 논문은 이러한 기능 분석에 대해 use case을 이용한 기법을 제안하고자한다. 본 기법의 장점은 크게 두가지로 요약할수 있다. 첫째, 시스템의 분할과 기능에 대한 식별이 전통적인 기법보다 더 용이하다. 둘째, 시스템의 요구사항과 구현이 사용자에 의해 쉽게 검증될 수 있다. 본 기법은 하향식으로 이루어져, 구조적 분석과 같이 보편화된 기능 분석 기법들과 자연스럽게 병합될 수 있다. 본 논문은 이를 위해 use case의 식별, 그리고 이를 이용한 기능 분해를 단계적 과정과 가이드라인을 통해 설명하고, 이를 특정 에플리케이션에 적용하여 그 유용성을 입증한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.34 no.3
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• pp.234-239
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• 2015

Non-Negative Matrix Factorization (NMF) is a method for updating dictionary and gain in alternating manner. Due to ease of implementation and intuitive interpretation, NMF is widely used to detect and separate overlapping sound events. However, NMF that utilizes non-negativity constraints generates parts-based representation and this distinct property leads to a dictionary containing fragmented acoustic events. As a result, the presence of shared basis results in performance degradation in both separation and detection tasks of overlapping sound events. In this paper, we propose a new method that utilizes K-Singular Value Decomposition (K-SVD) based dictionary to address and mitigate the part-based representation issue during the dictionary learning step. Subsequently, we calculate the gain using NMF in sound event detection step. We evaluate and confirm that overlapping sound event detection performance of the proposed method is better than the conventional method that utilizes NMF based dictionary.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.2
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• pp.279-286
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• 2015

EMD is a fully data-driven signal processing method without using any predetermined basis function and requiring any user parameters setting. However EMD experiences a problem of mode mixing which interferes with decomposing the signal into similar oscillations within a mode. To overcome the problem, EEMD method was introduced. The algorithm performs the EMD method over an ensemble of the signal added independent identically distributed white noise of the same standard deviation. Even so EEMD created problems when the decomposition is complete. The ensemble of different signal with added noise may produce different number of modes and the reconstructed signal includes residual noise. This paper propose an modified EEMD method to overcome mode mixing of EMD, to provide an exact reconstruction of the original signal, and to separate modes with lower cost than EEMD's. The experimental results show that the proposed method provides a better separation of the modes with less number of sifting iterations, costs 20.87% for a complete decomposition of the signal and demonstrates superior performance in the signal reconstruction, compared with EEMD.