현재 사용되고 있는 플로팅 게이트를 이용한 플래시 메모리 소자는 비례축소에 의해 발생하는 단 채널 효과, 펀치스루 효과 및 소자간 커플링 현상과 같은 문제로 소자의 크기를 줄이는데 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 silicon nitride와 같은 절연체를 전자의 트랩층으로 사용하는 charge trap flash (CTF) 메모리 소자에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. CTF 메모리 소자의 전기적 특성에 대한 연구는 활발히 진행 되었지만, 수치 해석 모델을 사용하여 메모리 소자의 전하수송 메커니즘을 분석한 연구는 매우 적다. 본 연구에서는 수치 해석 모델을 적용하여 개발한 시뮬레이터를 사용하여 CTF 메모리 소자의 프로그램 동작 시 전하수송 메커니즘에 대한 연구를 하였다. 시뮬레이터에 사용된 모델은 연속방정식, 포아송 방정식과 Shockley-Read-Hall 재결합 모델을 수치해석적 방법으로 계산하였다. 또한 CTF 소자 프로그램 동작 시 트랩 층으로 주입되는 전자의 양은 Wentzel-Kramers-Brillouin 근사 법을 이용하여 계산하였다. 트랩 층에 트랩 되었던 전자의 방출 모델은 이온화 과정을 사용하였다. 게이트와 트랩 층 사이의 터널링은 Fowler-Nordheim (FN) tunneling 모델, Direct tunneling 모델, Modified FN tunneling 모델을 적용하였다. FN tunneling 만을 적용했을때 보다 세가지 모델을 적용했을 때가 더 실험치와의 오차가 적었다. 그 이유는 시뮬레이션 결과를 통해 인가된 전계에 의해 Bottom Oxide 층의 에너지 밴드 구조가 변화하여 세가지 tunneling 모델의 구역이 발생하는 것을 확인 할 수 있었다. 계산된 결과의 전류-전압 곡선을 통해 CTF 메모리 소자의 프로그램 동작 특성을 관찰하였다. 트랩 층의 전도대역과 트랩 층 내부에 분포하는 전자의 양을 시간에 따라 계산하여 트랩 밀도가 시간이 지남에 따라 일정 값에 수렴하고 많은 전하가 트랩 될 수록 전하 주입이 줄어듬을 관찰 하였다. 이와 같은 시뮬레이션 결과를 통해 CTF 메모리의 트랩층에서 전하의 이동에 대해 더 많이 이해하여 CTF 소자가 가진 문제점 해결에 도움을 줄 것이다.
최근 IT 기술의 발전에 따라 디스플레이 등 영상장치들에 대한 요구가 갈수록 높아지고 있다. 일반적으로 영상은 전송과정에서 여러 원인으로 열화가 발생하며 이러한 잡음을 제거하기 위해 활발한 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 salt & pepper 잡음을 제거하기 위해 잡음 판단 후, 비잡음인 경우 원 화소로 대치하고, 잡음인 경우 잡음 밀도에 따라 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 salt & pepper 잡음(P = 60%)의 고밀도 잡음에 훼손된 Goldhill 영상은 30.49[dB]의 높은 PSNR을 보이고 있고, 기존의 CWMF, SWMF, A-TMF에 비해 각각 17.74[dB], 11.52[dB], 13.76[dB] 개선되었다.
본 연구에서는 분자선 에피택시 (MBE)법으로 성장된 InAs submonolayer quantum dot (SML-QD)을 태양전지에 응용하여 광학 및 전기적 특성을 평가하였다. 본 연구에서 사용된 양자점 태양전지(quantum dot solar cell, QDSC)의 구조는 n+-GaAs 기판 위에 n+-GaAs buffer와 n-GaAs base layer를 차례로 성장 한 후, 활성영역에 InAs/InGaAs SML-QD와 n-GaAs spacer layer를 8주기 형성하였다. 그 위에 p+-GaAs emitter, p+-AlGaAs window layer를 성장하고 ohmic contact을 위하여 p+-GaAs 를 성장하였다. SML-QD 구조의 두께는 0.3 ML 이며, 이때 SML-QD의 적층수를 4 stacks 으로 고정하였다. SML-QD 와의 비교를 위하여 2.0 ML크기의 InAs자발 형성 양자점 태양전지(SK-QDSC)과 GaAs 단일 접합 태양전지 (reference-SC)를 동일한 성장조건에서 제작하였다. PL 측정 결과, 300 K에서 SML-QD의 발광 피크는 SK-QD 보다 고에너지에서 나타나는데(1.349 eV), 이것은 SML-QD가 SK-QD보다 작은 크기를 가지기 때문으로 사료된다. SML-QD는 single peak를 보이는 반면, SK-QD는 dual peaks (1.112 / 1.056 eV)을 확인하였다. SML-QD의 반치폭(full width at half maximum, FWHM)이 SK-QD에 비하여 작은 것으로 보아 SML-QD가 SK-QD보다 양자점 크기 분포의 균일도가 높은 것으로 해석된다. Illumination I-V 측정 결과, SML-QDSC의 개방 전압(VOC) 과 단락전류밀도(JSC)는 SK-QDSC의 값과 비교해 보면, 각각 47 mV와 0.88 mA/cm2만큼 증가하였다. 이는 SK-QD보다 상대적으로 작은 크기를 가진 SML-QD로 인해 VOC가 증가되었으며, SML-QD가 SK-QD 보다 태양광을 흡수할 수 있는 영역이 비교적 적지만, QD내에 존재하는 energy level에서 탈출 할 수 있는 확률이 더 높음으로써 JSC가 증가한 것으로 분석 된다.
금(Au) 또는 은(Ag) 금속 나노입자의 모양, 크기, 분포 상태를 조절하여 가시광선과 적외선, 자외선 영역에서 강한 표면 플라즈몬 효과을 이용할 수 있는데, 최근 이러한 금속 나노입자의 표면플라즈몬 효과를 이용하여 태양광 소자의 성능을 향상시키는 연구가 매우 활발하게 이루어지고 있다. 그 중, 높은 효율과 낮은 제작비용 그리고 간단한 공정과정의 장점을 갖고 있어서 크게 주목 받고 있는 염료감응태양전지에서도 금(Au) 또는 은(Ag) 금속 나노입자을 이용하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 그 예로, Au가 코팅된 $TiO_2$ 기반의 염료감응태양전지구조를 제작하여, 입사된 빛이 표면플라즈몬 효과를 통해, Au에서 여기된 전자들이 Au/$TiO_2$ 사에의 schottky 장벽을 통과하여 $TiO_2$의 전도대 전자들의 밀도가 증가하여, charge carrier generating rate을 높여 소자의 광변환 효율의 향상을 증명하였다. 이에 본 연구에서는, $TiO_2$보다 높은 전자 이동도(mobility)와 직선통로(direct path way)의 장점을 갖고 있는 ZnO nanorod에서의 charge carrier generating rate을 높일 수 있도록, 비교적 가격이 저렴한 Ag nanoparticle을 코팅하였다. ZnO nanorod 제작은 낮은 온도에서 간단하게 성장시킬 수 있는 hydrothermal 방법을 이용하였다. 기판위에 RF magnetron 스퍼터를 이용하여 AZO seed layer를 증착한 후, zinc nitrate $Zn(NO_3)_2{\cdot}6H_2O$과 hexamethylentetramines (HMT)으로 혼합된 용액을 사용해 ZnO nanorods를 성장시켰다. 이 후, Ag를 형성할 수 있도록 열증기증착법을 이용하여 코팅하였다. Ag의 증착시간에 따른 ZnO nanorods에서의 코팅된 구조와 형태를 관찰하기 위해 field emission scanning electron microscopy (FE-SEM)을 이용하여 측정하였으며, 결정성을 조사하기 위해 X-ray diffraction (XRD)을 이용하여 분석하였다. 또한 입사된 빛에 의해, 여기된 ZnO 전도대 전자들이 다시 재결합을 통해 방출되는 photoluminescence 양을 scanning PL 장비를 통해 측정하여 Ag가 코팅된 ZnO nanorod의 광특성을 분석하였다.
본 연구에서는 주어진 옷감 시료의 정적 드레이프 모양으로부터 해당 옷감을 시뮬레이션하기 위해 필요한 시뮬레이션 파라미터를 추정하는 데이터 기반 학습법을 제시한다. 정적 드레이프의 모양을 형성하기 위해 의류 산업계에서 옷감을 물성에 따라 분류하기 위해 사용하는 쿠식 드레이프 (Cusick's drape)에서 착안한 방법을 사용한다. 학습 모델의 입력 벡터는 특정 옷감의 정적 드레이프 모양에서 추출한 특징 벡터와 옷감의 밀도 값으로 구성되고, 출력 벡터는 해당 드레이프 결과를 도출하는 여섯가지 시뮬레이션 파라미터로 구성된다. 실제에 가깝고 편향되지 않은 학습 데이터를 생성하고자 먼저 400가지의 실제 니트 옷감에 대한 시뮬레이션 파라미터를 수집하고 이로부터 GMM (Gaussian mixture model) 생성 모델을 만든다. 다음, GMM 확률분포에 따라 대량의 시뮬레이션 파라미터를 무작위 샘플링한다. 샘플링된 각각의 시뮬레이션 파라미터에 대해 옷감 시뮬레이션을 수행하여 가상의 정적 드레이프 결과를 만들고 이로부터 특징 벡터를 추출한다. 생성된 데이터를 로그선형회기(log-linear regression) 모델로 피팅한다. 학습의 수치적 정확도를 검증하고 시뮬레이션 결과의 시각적 유사도를 비교하여 제시된 방법의 유용성을 확인한다.
PEMFC(Proton Exchange Membrane Fuel Cell) 고분자 막의 shorting 저항(Shorting Resistance, SR)은 고분자 막의 내구성에 관한 중요한 지표다. SR이 감소하면 shorting 전류(Shorting Current, SC)가 증가하여 내구성과 성능이 감소하고, SR이 약 0.1 kΩ·㎠ 이하가 되면 shorting이 발생하여 온도가 급상승하고 MEA(Membrane Electrode Assembly)를 연소시켜 스택 구동이 종료된다. Shorting 현상을 방지하기 위해서는 SR을 제어해야 하므로 SR에 영향을 주는 조건들에 대해서 연구하였다. SR 측정방법들에서도 차이가 있어서 DOE(Department of Energy)와 NEDO(New Energy and Industrial Technology Development Organization) 방법을 개선한 SR 측정법을 제시하였다. 상대습도와 온도, 셀 체결 압이 상승하면 SR이 감소함을 확인하였다. 고분자 막의 가속내구 평가과정에서 마지막 단계에서 SR이 0.1 kΩ·㎠ 이하로 급감해 수소투과전류밀도가 15 mA/㎠ 이상이 되었고, 이 MEA를 해체 후 SEM(Scanning Electron Microscope) 분석한 결과 고분자 막 내부에 백금이 많이 분포함을 보였다.
하천의 환경기능과 생태에 관한 관심이 증가하며 생태를 고려한 하천 유지 유량의 산정이 필요하다. 수문 특성의 물리적 서식처에 관한 연구는 PHABSIM, River2D 등의 소프트웨어 적용을 통한 유지유량증분법(IFIM), 수문 인자별 서식처적합도지수(HSI)를 기반으로 연구되고 있지만, 하천의 수질을 고려한 서식처 연구는 각 수질 인자별 서식처적합도지수 자료의 부족으로 하천유지유량 산정에 반영이 어려운 실정이다. 본 연구는 국내 하천의 수질·생태 모니터링 자료를 바탕으로 수온, DO 등의 수질 인자에 대한 피라미의 서식처적합도지수를 권역 단위로 산정했다. 수질 및 어류조사 자료는 물환경정보시스템의 최근 10년 수질측정망, 생물측정망 조사자료를 이용해 구축하였다. 피라미의 수질별 서식 적합도는 일반화가법모형(GAM)을 적용하여 수질 인자별 어류 개체 밀도 분포의 상관관계를 분석하여 지수화하였다. 특히, 어류의 서식 특성은 수계별로 상이할 수 있어 가용 데이터의 범위를 고려하여 권역별 수질 인자에 따른 피라미의 서식 특성을 분석하였다. 본 연구로 제시된 권역단위 피라미의 수질 서식처 적합도 지수는 생태를 고려한 하천사업의 계획, 평가의 기초자료를 제시할 수 있을 것이다. 또한, 피라미 외 각 하천의 주요 생태 어종 평가를 위한 수질 서식처 적합도지수 산정의 자동화를 위한 알고리즘 개발에 적용가능할 것으로 예상된다.
본 논문에서는 극치수문자료의 경향성 분석 개념을 소개하고 이를 빈도해석과 연계시켜 해석하는 방법론을 제시하고자 Gumbel 극치분포를 기반으로, 시간변화에 의한 수문빈도 특성 변화를 모의할 수 있는 Bayesian 모형을 구성하였다. 사후분포의 매개변수는 깁스표본법에 의한 Markov Chain Monte Carlo Simulation을 통해 추정하였으며, 이를 통해 경향성을 고려한 확률강우량과 불확실성 구간을 추정하였다. 또한 경향성을 고려한 확률강우량이 현재 알려진 확률강우량을 초과할 확률을 통해 동적 위험도 해석과정을 소개하였으며, 현재의 경향성에 대해서 시간에 따라 연속으로 추정된 확률밀도함수를 비교하여 수문학적 위험도가 증가할 수 있음을 모의결과를 통해 확인하였다. 이와 더불어 단순히 경향성의 존재여부를 확인하는데 그치지 않고 사후분포를 통해서 통계적 추론을 수행함으로써 경향성에 대한 통계학적인 유의성을 정량적으로 평가할 수 있었다.
본 연구는 포말대 흐름의 난류특성에 대한 이해를 목표로 한다. 포말대 흐름을 재현하기 위해 이중 댐-붕괴 파랑생성법이 제시되었다. 기존 단일 댐-붕괴 실험과 비교하여 이중 댐-붕괴 실험은 두 개의 수문의 개방 시간을 조절하여 처오름과 처내림의 다양한 상호작용을 구현할 수 있다. 수치모형으로는 OpenFOAM의 overInterDyMFoam이 활용되었다. overInterDyMFoam은 밀도가 다른 두 유체(i.e., 공기, 물)의 경계면 추적기법과 동격자 및 중첩 격자 기법을 결합한 모형이다. 질량보존 및 운동량 방정식으로는 𝜅-𝜖 난류모형이 결합된 이차원 Reynolds-Averaged Navier-Stokes 모형이 채택되었다. 수치모형실험 결과는 수리모형실험의 수심 및 흐름 방향 유속 시계열과 비교하여 정확도가 검증되었다. 난류 운동 에너지 분포특성을 확인하여 각 흐름 단계(i.e., 처오름, 처내림, 흐름의 상호작용)의 난류 진화 특성을 고찰하였다.
본 실험은 무가온 하우스에서 오크라를 생산하기 위한 재배법을 개발하기 위해 11개의 품종에 대한 특성조사를 하였다, 또한 무가온 재배 시 적정 재식 밀도를 구명하기 위해 "Greensode" 품종의 발아조건과 재식간격을 구명하였다. 먼저 11개 품종의 특성을 조사한 결과 'No. 1', 'No. 4', 'No. 5'는 'No. 2', 'No. 3'에 비해 발아력이 다소 우수하였다. 생육은 No. 4의 초장이 109.2cm로 타 집단보다 길었다. 착과부위를 나타내는 마디수는 대부분 4.2~6.5개의 분포를 보였는데 'Greenrocket' 품종의 마디수가 가장 많았다. 수량은 'Greensode', 'No. 2', 'No. 5'가 많았다. 또한 오크라 'Greensode' 육묘 재배 시 발아율 향상을 위하여 종자 침지 시간을 달리하여 시험한 결과, 18시간 종자 침지 처리구가 9시간 침지와 무침지 처리구에 비하여 발아속도가 우수하였다. 18시간 종자 침지 처리구의 100% 발아 시점이 파종 후 8일 째로 9시간 침지와 무처리구 보다 7일 가량 빨리 발아되었다. 오크라 'Greensode' 무가온 재배를 위한 적정 재식밀도를 구명하기 위해 재식간격, 구딩주수 처리를 달리하여 직파 재배하였다. 처리구 간 초장의 차이는 발생하지 않았으나 재식간격이 좁아질수록 경경이 작아지는 경향이 나타났다. $45{\times}75cm$ 간격으로 파종하되 3~4주를 모아 심을 처리에서 수량이 가장 많아 무가온 재배에 적합했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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