본 논문에서는 새로이 제안된 자기 구조화하는(Self-structuring) 새로운 Radial-Basis Function Network(RBFN)에 대해서 실험적인 검증을 했다. 이 자기 구조화하는 새로운 RBFN은 기존의 RBFN과 비교해서 여러 장점이 있다. Lyapunov 이론에 기초해서 새로운 학습 규칙을 선정하였기 때문에 시스템의 안정도를 보장할 수 있다. 그리고, 자기 구조화의 과정 즉, 생성과 병합을 통해 은닉층에서 적정수의 뉴런을 결정할 수 있다. 기존의 RBFN과 성능을 비교하기 위하여, 실제 비선형 시스템인 2축 암로봇에 대해 실험한 결과를 보였다. 결과적으로, 우리는 실험결과를 통해 자기 구조화하는 RBFN의 효율적인 구조와 시스템에 대한 안정도를 보장함을 볼 수 있다.
최근 선진국을 중심으로 제조기술의 산업혁명이라고 불릴 정도로 큰 파급효과가 기대되는 자기조립기반의 산업공정기술을 확보하기 위한 많은 노력과 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 자기조립(Self-Assembly) 현상은 자연에서 일어나는 자발적인 힘으로 원자 또는 분자 단위까지 구조물을 제어하고 bottom-up 방식(상향식: 원자/분자 스케일의 나노구조를 배열/조립하여 원하는 형태의 패턴을 만들어 내는 방식)으로 원하는 구조물을 설계/제작할 수 있는 능력을 가지고 있다. 기초적인 과학으로부터 출발한 자기조립기술은 최근 자기조립 응용개발에서 많은 성과를 이루어내면서 산업화 가능성을 크게 하고, 과학계와 산업계의 많은 관심을 불러일으키고 있다. 반도체 산업기술을 예측하는 ITRS 로드맵(2005년)에 의하면 directed self-assembly 방법이 새로운 미래 패터닝 기술로 개발되어 2016년경에 사용되고, 자기조립소재로 제작된 다양한 응용소자들은 새로운 미래소자로 개발될 것으로 예상하고 있다. 이에 맞추어 국내 기업들도 diblock copolymer를 이용한 나노패터닝 기술 확보를 위한 연구를 진행하고 있다. 또한 IBM은 자기조립기술을 반도체공정에 실험적으로 적용하여 자기조립기술이 생산 공정에 부분적으로 적용될 가능성이 크다는 것을 보여주었다. 산업계와 함께 학계의 연구센터에서는 산업화를 위한 자기조립 집적화 공정(Integrated process) 개발을 이루기 위하여 체계적으로 연구를 실시하고 있다. 미국의 Northeastern 대학의 CHN(Center for high-rate Nanomanufacturing) 연구센터는 자기조립 집적화에 용이한 새로운 개념의 소자를 제안하고 이를 집적화하기 위한 다양한 공정을 개발하고 있으며, Wisconsin 대학의 NSEC(Nanosacle Science and Engineering Center) 연구센터는 diblock copolymer를 이용한 나노패터닝 기술 개발에서 획기적인 결과를 도출하여 산업계에 적용될 가능성을 높이고 있다. 이와 같은 결과들로부터 앞으로의 자기조립기술에 대한 연구는 3차원 구조물을 제작할 수 있는 집적화 공정에 집중될 것이고, 이를 위하여 새로운 개념의 단순한 구조의 응용소자개발도 함께 추진될 것으로 판단된다. 또한 실용 가능성이 큰 집적화 공정으로 개발하기 위하여 기존의 top-down 방식을 접목한 bottom-up 방식의 자기조립 집적화 공정이 개발될 것으로 예상하고 있다. 이와 함께 자기조립공정은 반복되는 구조를 쉽게 제작할 수 있는 장점을 가지고 있어 다양한 응용소자 [태양전지(solar cell), 연료전지(fuel cell), 유연성 있는 전자기기(flexible electronics), 화면표시 장치(display device)] 제작에 쉽게 이용되어 새로운 산업을 창출할 수 있는 가능성을 보이고 있다. 본 자기조립 연구 센터에서는 이와 같은 자기조립 특성을 제조공정에 적용하여 혁신적인 제조공정기술을 확보하고자 연구를 진행하고 있다. 그러므로 본 발표에서 이와 같은 연구 흐름과 함께 본 센터에서 진행하고 있는 자기조립 제조방법을 소개하고자 한다. 이와 함께 자기조립방법을 이용하여 제작된 다양한 응용소자 개발 결과를 발표하고, 이를 top-down 방식과 접목하여 집적화공정으로 개발하는 전략을 함께 소개하고자 한다.
구조 적응형 자기구성 지도는 일반적으로 자기구성 지도의 구조가 초기에 결정되어 학습이 끝날 때까지 변하지 않기 때문에 발생하는 문제를 해결하기 위해 지도의 구조를 학습 중에 적절하게 변경시킨다. 이때, 변화된 구조의 가중치를 어떻게 초기화시킬 것인가 하는 것이 중요한 문제이다. 이 논문에서는 기존의 비교사 학습방법에 LVQ 알고리즘을 이용한 교사 학습방법을 결합한 구조 적응형 자기구성 지도 모델에서 유전자 알고리즘을 이용하여 분화된 노드의 가중치를 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 구조 적응형 자기구성 지도 알고리즘보다 빠르게 학습되었고, 인식률 면에서도 기존의 방법보다 높은 값을 나타내었으며, 자기구성 지도의 특성인 위상 보존도 잘 이루어졌다. 오프라인 필기 숫자 데이터로 실험한 결과, 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.
기계적 합금화 방법을 통하여 Fe-Si-C계 합금을 제조하였으며, 합금화 과정에 따른 구조 및 자기적 특성을 분석하였다 구조적 특성의 분석은 X-선 회절 실험과 EXAFS(extended X-ray absorption fine structure)실험을 통하여 수행하였고, 자기적 특성은 시료진동형자력계와 M ssbauer 분광법으로 연구하였다. 합금화 시간이 증가함에 따라 Si, C 원자들은 Fe 구조 속으로 확산되었으며, 12시간 이후로는 과포화된 bcc 고용체를 형성하였다. 합금화 시간에 따른 포화 자화값 및 초미세 자기장은 4시간까지 급격한 감소를 나타내었으며, 그 이후로는 완만한 감소를 나타내었고, 12시간 이후로는 변화가 적음을 나타내었다. 이러한 변화는 구조 특성 분석 결과와 일치하였다.
이 글에서는 공간적으로 형상 제어된 나노구조물의 자기조립화(self-assembly)를 이용하여 고용량의 이온흐름이 가능한 나노전기수력학 기술에 대한 소개와 더불어, 이를 활용한 이온 다이오드, 고효율 마이크로 믹서, 이온농도차 발전 응용 및 향후 생체 내 이온검출 센서, 인체 삽입형 디바이스, 뇌-기계 인터페이스 연구에 대한 전망을 소개하고자 한다.
목적: 인체에 전류를 주입할 때, 내부의 전류밀도 분포는 인체 및 전극의 구조, 주입전류, 그리고 생체조직의 임피던스 분포에 의해 결정된다. 내부의 전류밀도 분포는 전류주입 자기공명영상기법에 의해 영상화할 수 있으며, 자기공명 전기임피던스 단층촬영법과 전자기 치료의 최적화 등에 응용할 수 있다. 본 논문은 3차원 팬텀 내부의 전류밀도 분포를 영상화하는 전류주입 자기공명영상기법의 실험결과를 기술한다.
의성소분지 화산칼데라 지역에서 3차원 복합 지구물리탐사를 수행하였다. 2차원적인 해석이 주를 이루었던 선행 연구의 제한점을 극복하기 위하여 간격이 조밀한 자기지전류탐사와 중력탐사를 수행하였다. 자기지전류탐사와 중력탐사 자료로부터 각기 해석된 역산 결과들에 대해 역산 자료간의 상관관계 및 새로 제안된 구조해석 방법을 이용하여 복합 해석하였으며, 이를 각 구조별로 3차원 지질구조로 영상화하였다. 이 연구에서 제안하는 구조화 지수(Structure Index; SI) 기법은 물성간의 공간적 상관관계와 물성 값의 이상 정도를 이용하여 계산되는 구조화 각도(Type Angle; TA) 및 구조화 강도(Type Intensity; TI) 값의 분포를 이용하는데, 이 기법을 통한 3차원 구조 해석을 수행하였다. 제안 기법을 화산칼데라에 적용한 결과 1) 화산칼데라 중앙부에서 심도 1 km 부근까지 연장되는 낮은 밀도와 전기비저항을 갖는 화산쇄설성 퇴적암류, 2) 높은 밀도와 전기비저항을 갖는 ring fault 주변의 관입 화성암류, 3) 3-5 km 심도의 상대적으로 낮은 전기비저항과 높은 밀도를 갖는 기반암을 3차원으로 영상화할 수 있었다.
최근 산업에서는 산업의 고도화로 인한 환경오염이 큰 문제로 대두되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안 중, 친환경소재에 대해 연구가 활발히 진행하고 있다. 연잎의 자기세정효과(self-cleaning effect)에 관한 연구는 이러한 친환경소재에 대한 연구 중 하나이다. 연잎의 표면은 마이크로 크기의 돌기와 나노 크기의 왁스의 dual-scale의 구조로 이루어져 있으며, 왁스의 경우 소수성을 가진다. 이러한 dual-scale 구조와 소수성의 왁스에 의해 초소수성이 발현되고, 결과적으로 연잎의 자기세정효과가 발현된다. 본 연구에서는 나노임프린트 리소그래피와 수열합성법을 이용한 나노로드 성장을 이용하여, 연잎의 dual-scale의 표면구조를 형성하는 실험을 진행하였다. 나노임프린트 리소그래피와 수열합성법은 다른 공정에 비하여 상대적으로 적은 비용을 필요로 하고, 대면적에 적용이 가능한 기술이다. 실험 진행은 먼저 silicon 마스터 스탬프를 역상으로 복제한 PDMS (Polydimethylsiloxane) 스탬프와 $TiO_2$ sol을 이용하여 기판 위에 $TiO_2$ gel 패턴을 형성한 후, 열처리 과정을 통해 $TiO_2$ gel 패턴을 결정화한다. 다음으로 결정화된 $TiO_2$ 패턴 기판을 수열합성 방법을 이용하여 $TiO_2$ 나노로드를 무작위적으로 형성하였다. 마지막으로 소수성을 갖는 자기 조립 단분자막 용액을 이용하여 소수성 표면처리를 한 후 접촉각을 측정하였다. 본 연구에서 개발한 기술을 이용하여 다양한 형태의 기판에 초소수성 표면을 형성할 수 있고, 자기세정효과를 갖는 표면을 구현할 수 있다.
홀 방식 이온빔 소스는 방전 채널 내부에 중성기체 및 전자를 주입하여 플라즈마를 생성하며, 생성된 이온들은 자기장에 의해 구속된 전자들과 양극이 만드는 전기장에 의해 가속되어 이온 빔을 발생시킨다. 홀 방식 이온빔 소스에는 고리형 소스와 원통형 소스가 있으며, 기하학적 구조 및 자기장 구조가 달라 발생되는 이온전류, 가속효율, 연료효율, 이온화 비율 등 플라즈마 특성이 다르다. 특히, 플라즈마의 이온화 비율은 이온빔 소스의 방전 전류 및 연료효율에 영향을 미치며, 다중전하를 띤 이온의 높은 에너지는 채널벽의 침식 문제를 야기하는 등 이온빔의 전하량 분석 연구는 물리적 연구측면 뿐만 아니라 실용적인 측면에서도 매우 중요하다. 원통형 소스의 경우 연료효율이 100% 이상으로, 이온화 효율이 매우 높아 발생되는 이온의 가속효율도 높게 나타난다. 본 연구에서는, 이를 통해 다중이온을 진단할 수 있는 ExB 탐침을 개발하여, 다중이온의 생성 비율과 연료 효율과의 관계를 살펴보았다. 이온전위지연 탐침과 패러데이 탐침을 이용하여 채널 및 자기장 구조에 따른 전류 분포 및 이온에너지분포를 측정하였으며, 이온 빔의 효율 및 플라즈마 특성을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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