• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.515-518
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• 2005

현재 정밀한 길이를 측정하기 위해서는 광 간섭계를 이용한 측정기술이 주로 사용되어지고 있다. 이러한 광 간섭계의 발전과 더불어 이보다 더 높은 분해능을 얻기 위해 광파장보다 1000배 정도 짧은 엑스선을 이용한 변위 측정 기술개발이 진행되고 있다. 본 연구에서는 이러한 엑스선을 이용한 간섭계를 제작하고, 광 간섭계와 결합된 광/엑스선 복합간섭계를 구성하여 광 간섭계가 안고 있는 자체의 비선형성이 제거된 정밀 변위 측정 시스템을 구성하였다. 그 응용으로써, 제작된 광/엑스선 복합간섭계를 이용하여 나노미터 영역에 서 사용하는 transducer의 비선형성을 측정하였다.

• 한국결정학회:학술대회논문집
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• 한국결정학회 2002년도 정기총회 및 추계학술연구발표회
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• pp.35-35
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• 2002

나노미터 표준을 확립하기 위하여 일체식 엑스선 간섭계에 광간섭계를 결합시킨 복합간섭계를 구성하였다. 복합간섭계는 광간섭계의 Zero crossing 지점부터 표준시편이 올려진 미소이동대의 이동거리를 변화된 위상값으로 읽고 그 변화량을 고분해능 변위 측정기인 엑스선 간섭계로 읽어들이는 구조로 구성된다. 본 연구에서는 미소이동대의 위치 변화와 관련된 광간섭계의 위상 안정도, 엑스선 간섭계 및 미소이동대의 위치 안정도 등이 나노미터 영역의 길이 측정에 매우 중요한 요인이 되므로, 미소이동대의 위치 변화시 정지상태에서의 위상 잠김 (phase locking) 안정도를 측정하였다. 마이켈슨 레이저간섭계의 한쪽 팔을 고정시키고 다른 한 팔은 미소이동대 위에 반사거울을 설치하여 미소이동대의 움직임을 측정하였다. 보다 안정된 위상잠김 상태를 확보하기 위하여 PID feedback loop controller를 사용하였다. 측정 결과 위상 변동폭이 0.022 degree 이하의 높은 위상잠김 안정도를 확보하였으며, 이를 길이단위로 환산하면 정지상태에서 약 0.02 nm 이하의 위치 안정도를 나타낸다.

• 한국정밀공학회지
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• 제17권6호
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• pp.40-45
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• 2000

교정은 모든 측정분야에서 어렵고 까다로운 주제인데, 특히 정전센서, 레이저간섭계, AFM, STM 등을 포함하는 나노메트롤로지(nanometrology : 나노측정) 분야에서는 그러하다. 나노측정에서는 전체 측정범위가 센서들의 한계분해능 값과 비슷한데, 이러한 측정에서 높은 소급성을 유지하기는 매우 어렵기 때문이다.(중략)

• 한국정밀공학회지
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• 제19권1호
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• pp.25-32
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• 2002

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2006년도 하계학술발표회 논문집
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• pp.409-410
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• 2006

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제38권1호
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• pp.39-49
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• 2015

격자 간섭계(grating interferometer)는 방사선 영상분야의 새로운 기술로서, 흡수 영상(absorption imaging)뿐만 아니라 위상차 영상(phase contrast imaging)과 다크필드 영상(dark field imaging)을 제공한다. 격자 간섭계는 크게 탈봇 효과(talbot effect)를 이용하는 탈봇 간섭계와 탈봇-라우 효과(talbot-lau effect)를 이용하는 탈봇-라우 간섭계로 나뉘는데, 일반적인 방사선 영상시스템과 달리 방사선의 간섭을 예측하고 적용하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 현재 부산대학교 중성자 및 방사선 공학 연구실에서 보유하고 있는 엑스선 격자 세트와 중성자 격자 세트를 이용하여 탈봇 간섭 패턴 및 탈봇-라우 간섭 패턴을 제작하였다. 이를 통해 방사선의 파동 거동에 따른 간섭 세기의 변화를 예측하고, 격자 간섭계를 구성하는 각 요소들을 계산했다. 그리고 격자의 종류 및 위상차 물체에 대한 탈봇 간섭 패턴 및 탈봇-라우 간섭 패턴을 예측하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.937-946
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• 2020

격자간섭계는 한 위상 물체에 의한 파두의 굴절변화로 인해 그 물체에 대한 미분 위상 영상을 제공하며, 이 미분 위상 영상은 위상 영상으로 전환되어야 할 필요가 있다. 미분 위상차 영상으로부터 위상차 영상을 얻기 위한 선적분 과정은 노이즈를 축적하고 줄무늬 아티팩트를 생성한다. 줄무늬 아티팩트는 선적분이 수행된 위상차 영상에서 적분 방향으로 노이즈와 왜곡이 증가한다. 이 연구에서는 이러한 아티팩트를 줄이기 위해 몇 가지 기계 학습 방법들을 구성하고 비교하였다. 기계 학습 방법들은 상호비교를 위하여 시뮬레이션 된 수치 팬텀과 엑스선 및 중성자 격자 간섭계로부터 얻어진 실험 데이터에 적용되었다. 그 결과 웨이블릿 전처리와 기계 학습 방법(WCNN)의 조합이 가장 효과적인 것으로 나타났다.