• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제29권1호
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• pp.49-54
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• 2022

반도체 Si 웨이퍼 Cu 배선을 제작하는데 사용하는 submicron 크기의 다마신 패턴의 구리 도금공정을 동일한 조건의 유기첨가제 및 전류밀도 조건을 사용하여 PCB 금속배선에 사용되는 수십 micron 크기의 패턴 도금에 적용하였다. PCB 패턴의 종횡비가 작아 쉽게 채워질 것으로 기대했던 것과는 달리, 이 경우 패턴 내부에 위치별 도금 두께 불균일도가 심화되는 것이 관찰되었다. 이러한 원인을 정량적으로 분석하기 위해 유동 및 전기장을 고려한 전기화학적 해석을 진행하였으며, 이를 통해 패턴 바닥부 코너에서 측벽과 바닥부의 도금에 의한 용액내 Cu²⁺ 이온의 고갈이 상대적으로 패턴 상부보다 빠르게 일어나는 것이 확인되었다. 이는 Cu²⁺ 이온의 확산계수가 2.65×10^-10 m²/s 로 초당 16.3 ㎛정도의 평균 이동거리를 가짐으로, 이 값이 다마신 패턴에서는 충분히 커서 원활하게 패턴 내부까지 이온 공급이 이루어지나, 수십 micron 크기를 갖는 PCB 크기에서는 소진된 구리이온을 보충해 주기 위해 충분한 시간이 필요하기 때문인 것으로 확인되었다. 구리 이온을 충분히 공급해 주기 위해 전류밀도를 낮춰 Cu²⁺ 이온이 확산할 수 있는 충분한 시간을 할애해 줌으로써 두께 균일도가 향상되는 것을 알 수 있었다.

• 감성과학
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• 제25권1호
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• pp.67-78
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• 2022

ICT 산업의 글로벌 시장을 선점할 수 있는 다음 세대의 개발이 필요한 상황이 일어남에 따라 웨어러블 디바이스의 생체 신호 모니터링에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 히스테리시스가 적은 E-Band를 사용하여 단일벽 탄소나노튜브(SWCNT) 분산 용액에 함침 공정을 통해서 저항형 직물 인장 센서(Resistive textile strain sensor)를 개발하였다. 전기전도성이 부여된 e-band에 저항 신호를 측정하기 위해 만능재료시험기(UTM)과 Microcontroller unit인 아두이노와 LCR 미터를 이용해서 인장의 변화에 따른 저항 변화를 측정하였다. 원단으로 이루어진 텍스타일 스트레인 센서의 특성상 발생하는 다양한 노이즈들을 효과적으로 처리하기 위하여 신호처리 과정(Signal processing)의 노이즈 필터링의 이동평균 필터, 사비츠키-골레이 필터, 중앙값 필터들을 사용하여 센서의 필터 성능을 평가하였다. 그 결과 이동평균 필터의 필터링 결과의 신뢰도가 최소 89.82%, 최대 97.87%으로 이동평균 필터링이 텍스타일 스트레인 센서의 노이즈 필터링 방식으로 적합하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.55-62
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• 2022

페로브스카이트 태양전지는 4차 산업혁명으로 사물인터넷, 가상환경 등의 증가에 따른 전력 수요가 급증하면서 점진적으로 고갈되어가는 석유, 석탄, 천연가스 등의 화석연료를 대체할 태양에너지, 풍력, 수력, 해양에너지, 바이오에너지, 수소에너지 등의 신재생 에너지 분야에서 연구가 활발한 부분이다. 페로브스카이트 태양전지는 페로브스카이트 구조를 가진 유-무기 하이브리드 물질을 사용하는 태양전지 소자로 고효율, 저가의 용액 및 저온 공정으로 기존의 실리콘 태양전지를 대체할 수 있는 장점들이 있다. 기존의 경험적 방법으로 예측한 광흡수층 박막을 최적화하기 위해서 소자 특성 평가를 통해 신뢰도를 검증해야 한다. 그러나 광흡수층 박막 소자 특성 평가 비용이 많이 소요되므로 시험 횟수에 제약이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 광흡수층 박막 최적화의 보조 수단으로 머신러닝이나 인공지능 모델을 이용하여 명확하고 타당한 모델의 개발과 적용 가능성이 무한하다고 본다. 이 연구에서는 페로브스카이트 태양전지의 광 흡수층 박막 최적화를 추정하기 위하여 서포트 벡터 머신의 선형 커널, 가우시안 커널, 비선형 다항식 커널, 시그모이드 커널의 회귀분석 모델을 비교하여 커널 함수별 정확도 차이를 검증하였다.

• 공업화학
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• 제33권2호
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• pp.195-201
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• 2022

본 연구에서는 지황 추출물[Rehmannia glutinosa extract (RE)]이 함유된 chitosan (CH) 기반 바이오 소재를 제조하고, 물리·화학적 특성, RE 방출 특성, 멜라닌 합성 억제 효과, 항산화 효과, elastase 억제 효과를 조사하였다. RE 함유 CH기반 바이오 소재는 casting method와 UV 경화 공정을 통해 제조되었다. 제조된 바이오 소재의 표면 특성은 FE-SEM으로 분석하였고, 물리적 특성은 인장강도, 신축률을 통하여 조사하였다. 경피 약물 전달 시스템을 적용하기 위해 36.5 ℃에서 pH 4.5, pH 5.5, pH 6.5 용액에서와 인공피부를 이용해 제조된 바이오 소재에서 RE의 방출 특성을 조사하였으며, 그 결과, pH 6.5에서 가소제를 첨가하지 않은 바이오 소재와 가소제[glycerol (GL)와 citric acid (CA)]를 첨가하여 제조한 RE 함유 바이오 소재에서 RE의 방출이 pH 4.5에서 보다 약 1.10배 빠르게 일어남을 알 수 있었다. 또한, 인공 피부에서 RE의 방출은 약 6 h 동안 지속적으로 방출됨을 확인하였다. Tyrosinase assay, 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl(DPPH) assay, elastase assay를 통해 기능성을 평가하였으며, 가소제로 CA를 첨가하고 RE가 함유된 바이오 소재에서 각각 45.12%의 tyrosinase 활성율, 89.40%의 DPPH 라디칼 소거능, 59.94%의 elastase 활성율을 나타내었다.

• 전기화학회지
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• 제25권3호
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• pp.95-104
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• 2022

상용 리튬이온전지의 에너지밀도 한계와 안전성 이슈로 불연성 전고체전지 개발이 현안이 되고 있다. 특히, 전기자동차를 위한 차세대 이차전지에 황화물 고체전해질의 적용 가능성이 높아지면서, 고체전해질의 대량생산과 저가격화를 위한 노력 또한 활발해 진행되고 있다. 황화물 고체전해질에 관한 현재까지의 대부분의 연구에서는 조성 및 불순물 제어가 용이하고 균질화와 열처리 시간을 줄일 수 있는 고에너지 기계적 밀링법을 이용하여 열역학적으로 안정한 상 및 준-안정한 상에 대한 탐색을 수행해 왔다. 이를 통해 액체 전해질의 리튬이온전도도를 능가하는 다양한 황화물 고체전해질이 보고되어, 고에너지밀도 고안전성 전고체전지 구현에 대한 기대가 커지고 있다. 그러나, 고에너지 기계적 밀링법은 대량생산에 따른 동일 물성 획득이 쉽지 않고, 입도나 형상 제어가 용이하지 않으며, 분쇄-분급 과정에서 물성의 열화가 발생하는 단점이 알려져 있다. 이에 비해 대량생산과 저가격화에 유리한 습식 합성기술은 아직 다양한 고체전해질 제조에 응용되지는 못하고 있다. 습식 합성기술에서는 입자형, 용액형, 또는 혼합형으로 전구체를 합성하고 용매를 제거한 후 열처리하는 공정을 통해 제조하고 있으나, 전구체의 형성 메커니즘에 대한 명확한 규명도 아직 이루어지지 않고 있다. 본 총설에서는 용매 내 원료들의 반응 메커니즘을 중심으로 한 황화물 고체전해질의 습식 합성기술 동향을 살펴보고자 한다.

• 청정기술
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• 제16권4호
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• pp.258-264
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• 2010

본 연구에서는 제강전기로 슬래그를 해양복토제로 활용하기 위한 인제거 특성실험을 실시하였다. 제강전기로 슬래그의 $PO_4{^-}-P$ 제거 특성에 관한 시험 결과, 슬래그 내의 CaO는 $Ca^{2+}$와 $OH^-$로 이온화됨에 따라 $PO_4{^-}-P$와 반응하여 HAP를 형성함으로써 용액 중에 존재하는 $PO_4{^-}-P$를 효과적으로 제거하는 것으로 나타났다. 연속반응기를 통한 해수 내 $PO_4{^-}-P$의 지속적인 유업에 대한 제거특성을 확인한 결과, 칼럼 내 $PO_4{^-}-P$ 농도는 반응 3일 이후 급격히 감소하여 10일 이후에는 0.5 ppm 이하로 나타났다. 실제 연안해역의 저질을 이용한 제강전기로 해양복토제 적용실험 결과, 반응 25일 후 $PO_4{^-}-P$ 발생량을 93~98% 저감시키는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 제강전기로 슬래그를 해양복토제로 활용할 경우 $PO_4{^-}-P$ 제거 및 억제효과가 있으며, 파쇄선별 등 별도의 추가공정 없이 적은 량으로도 사용 가능할 것으로 판단된다.

• 청정기술
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• 제29권1호
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• pp.46-52
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• 2023

옥살산(oxalic acid)은 기존에 질산을 사용한 carbohydrates의 산화 공정에 의해 얻어질 수 있으며 여러 분야에서 사용되고 있다. 하지만 이 반응은 다양한 질소 산화물을 형성하고 많은 증간 생산물의 분리를 필요로 하기에 복잡하고 환경에 유해하다. 한편, 이산화탄소로부터 전기화학적 방법에 의해 옥살산을 높은 효율로 얻을 수 있는 방법이 제안되었다. 아연 전극 산화에 의해 생성된 Zn²⁺이온과 CO₂ 환원에 의한 oxalate이온의 반응으로 zinc oxalate(ZnC₂O₄)가 얻어진다. 이후 산처리에 의해 옥살산이 생성될 수 있으나 강산과 열을 필요로 한다. 본 연구에서는 CO₂의 전기화학적 전환으로 형성된 ZnC₂O₄을 강산을 사용하지 않고, 간단하고 분리가 쉬운 방법을 적용하여 옥살산으로 전환하고자 한다. 또한, 고부가 물질인 글리콜산으로 더 전환시킴으로써 이산화탄소에서 고부가 물질로의 전환 가치를 높이고자 하였다. ZnC₂O₄를 상온, 상압에서 화학적 방법 및 여과 과정을 통해 효과적으로 Zn(OH)₂ 입자와 oxalate 용액으로 분리하였으며 얻어진 Zn(OH)₂와 oxalate는 전기화학적 방법을 사용하여 각각 Zn, 글리콜산으로 전환되었다.

• 한국가스학회지
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• 제27권2호
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• pp.25-31
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• 2023

화학적 CO₂ 흡수 공정에 많이 사용되는 모노에탄올아민(MEA)을 사용하여 매립지가스(LFG)에서 이산화탄소(CO₂)를 포집하여 매립지가스를 이용한 발전용 엔진의 열효율을 증가시키고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. LFG를 에너지원으로 사용하는 것은 온실가스 배출량을 줄이는 수단이 될 수 있기 때문에 MEA를 이용하여 LFG 중의 CO₂를 줄이고 CH₄의 농도를 높여 발전 효율을 향상시킬 수 있게 된다. 본 연구에서는 MEA 용액에서 CO₂와 CH₄의 용해도를 측정하고 다양한 조건에서 용해도를 높이고 용해 특성을 분석하기 위해 실험을 수행했다. 그 결과 반응 가스에 대한 MEA의 비율이 증가함에 따라 CO₂ 흡수율이 증가하는 것으로 나타났다. CO₂ 용해도를 최대화하기 위한 최적의 MEA 농도가 있으며, 이 농도 이상으로 농도를 높여도 용해도가 크게 향상되지 않았다. 본 연구는 온실가스 배출량을 줄이면서 LFG에서 CO₂를 포집하고 CH₄의 농도를 높여 보다 실용적인 연료를 개발할 수 있는 기반 연구를 수행했다.

• 감성과학
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• 제25권4호
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• pp.45-52
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• 2022

최근 신체활동에 대해 인식하는 센서와 그 제품군에 대한 관심 및 수요가 증가하고 있다. 특히 유연하고 연신이 가능하며 사용자의 생체신호를 감지할 수 있는 웨어러블 소재에 대한 개발이 주목받고 있다. 본 연구에서는 소수성 소재에 Micro Needle을 통해 미세 구멍을 형성한 후 SWCNT 분산용액에 대한 함침 효율을 향상시키는 실험을 수행하였다. 본 연구에서는 구멍을 뚫지 않은 소재를 대조(control) 군으로 함침을 진행, 비교 분석하였다. 센서의 전기전도도를 평가하기 위해 Strain UTM (Universal Testing Machine, UTM, Dacell)과 저항을 측정하는 멀티미터(Keysight)를 이용해 센서를 인장했을 때의 센서의 전기전도도를 측정하였다. 또한 센서의 내구성을 평가하기 위해 시료별로 500회 인장을 진행한 후에 센서의 전기전도도를 평가하였다. 그 결과 Needling을 한 센서의 전기전도성이 Needling을 하지 않은 센서에 비해 최소 16배 이상 뛰어남을 알 수 있었다. 또한 센서의 초기 저항에 비해 게이지 팩터도 우수해 센서로서 좋은 성능을 확인할 수 있었다. 이를 통해 친수성 소재에 비해 물성이 뛰어나지만, 높은 표면장력 때문에 함침 효율이 좋지 않았던 소수성 소재의 함침 효율을 높여 신체의 움직임을 더 효과적으로 감지하고 내구성과 활용 가능성이 뛰어난 센서를 제작했다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권3호
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• pp.388-393
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• 2023

지도 학습 기반의 신경 망을 활용한 공학적 자료의 분석은 화학공학 공정 최적화, 미세 먼지 농도 추정, 열역학적 상평형 예측, 이동 현상 계의 물성 예측 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 신경 망의 지도 학습은 학습 자료를 요구하며, 주어진 학습 자료의 구성에 따라 학습 성능이 영향을 받는다. 빈번히 관찰되는 공학적 자료 중에는 DNA의 길이, 분석 물질의 농도 등과 같이 로그 간격으로 주어지는 자료들이 존재한다. 본 연구에서는 넓은 범위에 분포된 로그 간격의 학습 자료를 기계 학습으로 처리하는 경우, 사용 가능한 손실 함수들의 학습 성능을 정량적으로 평가하였으며, 적합한 학습 자료 구성 방식을 연구하였다. 이를 수행하고자, 100×100의 가상 이미지를 활용하여 기계 학습의 회귀 과업을 구성하였다. 4개의 손실 함수들에 대하여 (i) 오차 행렬, (ii) 최대 상대 오차, (iii) 평균 상대 오차로 정량적 평가하여, mape 혹은 msle가 본 연구에서 다룬 과업에 대해 최적의 손실 함수가 됨을 알아내었다. 또한, 학습 자료의 값이 넓은 범위에 걸쳐 분포하는 경우, 학습 자료의 구성을 로그 간격 등을 고려하여 균등 선별하는 방식이 높은 학습 성능을 보임을 밝혀내었다. 본 연구에서 다룬 회귀 과업은 DNA의 길이 예측, 생체 유래 분자 분석, 콜로이드 용액의 농도 추정 등의 공학적 과업에 적용 가능하며, 본 결과를 활용하여 기계 학습의 성능과 학습 효율의 증대를 기대할 수 있을 것이다.