• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.35-43
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• 2019

본 논문은 10비트 비동기 SAR ADC에 사용되는 CDAC의 선형성을 개선하기 위한 커패시터 자체 보정 기법을 제안한다. 제안된 커패시터 자체 보정 기법은 10비트 CDAC의 상위 5비트의 각각의 커패시터의 값이 하위 커패시터의 값들의 합과 같아지도록 수행된다. Behavioral 시뮬레이션의 결과에 의하면, CDAC의 커패시터의 최대 부정합 오류가 4%일 때, 제안한 커패시터 자체 보정 기법은 DNL과 INL를 각각 -0.810/+0.194LSB와 -0.832/+0.832LSB에서 -0.235/+0.178LSB와 -0.227/ +0.227LSB로 개선시킨다. 1.2V 공급전압과 110nm CMOS 공정을 이용하여 제작된 10비트 비동기 SAR ADC의 면적과 전력소모는 각각 $0.205mm^2$와 1.25mW이다. 20MS/s의 샘플율과 96.13kHz 입력 주파수에 대해 제안한 10비트 비동기 SAR ADC의 측정된 ENOB는 9.194비트이다.

• 대한화학회지
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• 제64권6호
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• pp.327-333
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• 2020

대기 중 미량의 휘발성 유기화합물을 실시간으로 측정할 수 있는 휴대형 GC의 성능을 평가하였다. 휴대형 GC의 크기는 35 × 26 × 15 ㎤, 무게는 5 kg으로 소형·경량이고, 24 VDC, 1 A (최대 3.2 A)의 저전력을 소모하며 공기를 운반 기체로 사용하므로 별도의 가스 실린더를 필요로 하지 않는다. 벤젠, 톨루엔, 에틸벤젠, 자일렌 1 ppmv와 20 ppmv 시료의 크로마토그램에 대한 피크 면적의 상대표준편차(RSD)는 각각 3.79%, 0.48% 이하이고, 머무름 시간의 RSD는 각각 0.40%와 0.08% 이하로 우수한 재현성을 보였다. 또한 방법검출한계(MDL)는 0.09 ppmv로 낮은 검출한계를 나타냈다. 길이 30 m, 내경 0.28 mm의 분리 컬럼을 사용하여 10분 이내의 측정 조건에서 구한 피크용량과 분해능은 다양한 혼합 샘플도 정량 및 정성 분석이 가능함을 입증하였다. 특히 27시간 동안 연속적으로 80회의 분석을 수행하였을 때 관찰된 크로마토그램의 피크 세기와 머무름 시간의 RSD가 각각 2.4%, 0.5% 이하로 좋은 재현성을 보였다. 따라서 본 연구의 휴대형 GC는 실내외 그리고 산업 현장에서 배출되는 휘발성 유해가스의 탐지는 물론 화학 물질의 유출사고에 대응하여 실시간 모니터링 할 수 있는 측정 장비로 활용될 수 있으리라 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.537-542
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• 2022

실내 공기질에 관한 관심과 중요성이 커지고 있으나 현재의 고정된 장비를 이용한 실내 공기질 측정 방법에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이동 중 요철에 의한 진동을 최소화하여 탑재된 센서를 보호하기 위해 소형 다족형 로봇에 공기질 측정 장비를 탑재하여 이동형 공기질 측정 로봇을 개발하였다. 개발한 이동형 공기질 측정 로봇은 간단한 보행 메커니즘을 활용하여 DC 모터 두 개의 정회전과 역회전 조합만으로 로봇의 전진, 후진, 좌우 선회가 가능하다. 로봇의 보행이나 보행 궤적을 제어하기 위해 복잡한 연산이 필요치 않고 하나의 아두이노를 사용해 로봇의 보행 제어 및 다양한 공기질 측정 장비의 데이터 획득과 전송을 할 수 있었다. 로봇 전장부의 소모 전력이 낮아 비교적 저용량의 배터리를 탑재하여 배터리로 인한 무게를 줄일 수 있었다. 개발한 로봇은 몸통에 배터리와 모터를 포함하여 다양한 공기질 측정 장비를 탑재하고 1.4kg의 무게를 가지며, 보행 및 선회 속도는 3.75cm/sec와 14.13rad/sec로 측정되었다. 다리의 최대 수직 도달 높이는 33mm였으나, 요철은 최대 24mm 높이까지 극복할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.31-38
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• 2022

심전도(electrocardiogram)는 심장의 주기적인 활동을 전기적인 신호로 기록한 것으로 심근의 리듬을 측정하고 판단하여 개인건강을 진단할 수 있는 중요한 신체정보이다. 특성상 대용량의 정보를 발생하는데 특정 질병의 진단을 목표로 하는 경우 상당한 기간의 누적 신호를 필요로 한다. 따라서 의학적인 손실 없이 정보용량을 대폭 줄이기 위한 압축 및 저장 처리에 관한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 최근 일상생활에서 착용할 수 있고 신호를 실시간 전송할 수 있는 스마트한 측정기기의 개발로 심전도는 그 활용도가 더욱 높아지고 있다. 측정기기는 일반적으로 사용자의 편리성을 위해 성능과 전력소모가 제한적인데, 이런 환경에서 대용량의 신호를 수 초안에 처리하고 전송할 수 있는 기법의 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 심전도의 단위 파형의 누적 평균(template)을 활용하여 효율적으로 신호를 압축 전송하는 기법을 제안한다. 압축은 템플릿 매칭을 활용하며 무손실(lossless)이 가능하다. 제안하는 기법은 기존의 대표적인 압축방식과 비교해서 고압축 환경에서 우수한 성능을 보여주며, 복잡도는 상대적으로 높지 않은 것으로 분석된다. 그리고 template 매칭 차이 값에 대한 기존의 압축 기술의 적용도 가능하다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.11-19
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• 2010

ZigBee는 WPAN(Wireless Personal Area Networks)을 위해 IEEE 802.15.4 표준에 근거하여 저비용, 저전력 소모를 위해 만들어진 표준이다. ZigBee 표준에서 라우팅을 위해 AODV(Ad-hoc On-Demand Distance Vector)와 트리 라우팅(Tree Routing) 두 가지 방법이 제시되었다. 트리 라우팅은 IEEE 802.15.4 MAC 계층의 토폴로지 형성 과정 동안에 만들어진 부모-자식 관계에 근거하여 센서 노드로부터 싱크 노드(Sink node)로 데이터를 전송한다. 이 방법에서 새로운 노드가 네트워크에 가입하기 위해 RSSI(Received signal strength indicator) 신호가 가장 강한 노드를 부모 노드로 선택한다. 그러므로 트래픽 분산이 이루어지지 않아 일부 노드는 많은 트래픽 양을 전달하게 되고 에너지는 빠르게 고갈된다. 본 논문에서는 트래픽 분산을 위해 링크 품질과 트래픽 양 정보를 이용하는 새로운 메트릭(Metric)을 제시한다. 제안되는 방법은 RSSI 신호 세기를 사용하는 대신에 새롭게 제안된 메트릭을 사용하여 부모 노드를 선택하여 네트워크에 가입한다. TinyOS TOSSIM(TinyOS mote SIMulator) 환경에서 시험을 통하여 제안한 방법이 기존 트리 라우팅 방법에 비해 우수한 성능을 가짐을 알 수 있다.

• 청정기술
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• 제16권2호
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• pp.88-94
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• 2010

참다래(‘헤이워드’) 과실을 저온 및 상온 저장 중에, 여러 다른 파장의 light emitting diode (LED) 광원을 조사한 후 과실의 경도, 당도 및 산함량의 변화를 분석하였다. 과실 경도는 $4^{\circ}C$보다 $25^{\circ}C$에서 크게 감소하였고, 1주 동안 LED 파장을 조사했을 때, 440 nm와 660 nm의 LED 광원을 처리한 참다래가 암실처리 보다 경도가 높게 유지되었고 380 nm UV등과 470 nm 백색 LED를 처리한 과실은 암실의 조건에 비하여 경도가 낮게 조사되었다. 밀봉을 한 참다래는 공기 중에 개방된 참다래보다 모든 처리구에서 경도가 더 높았다. 당도는 $25^{\circ}C$에서 공기 중에 개방한 경우, 470 nm 백색 LED 처리구에서는 낮게 나타났으나 암조건과 380nm UV등 처리에서는 $15^{\circ}$Brix 이상을 나타내었다. 참다래 과실의 산함량은 660 nm 적색 LED 처리구에서 52% 감소하였다. 밀봉된 참다래에서 440 nm 청색 LED, 470 nm 백색 LED, 660 nm 적색 LED 광원을 처리하였을 때, 암실에 놓여진 참다래보다 산함량이 각각 52.6, 55.6 및 52.8% 감소하였다. 참다래에 대한 다양한 파장의 LED 조사효과 중에서, 산함량의 감소는 향후 참다래 과실의 수확 후 후숙기간을 조절하는데 활용될 수 있을 것이다. LED 광원은 정확하고 매우 좁은 영역의 파장을 적은 용량의 전력 소모량으로 구현하기 때문에 대표적인 청정 기술로 분류되며, 이러한 LED 광원을 이용한 참다래 과실의 산도 조절은 기존의 에틸렌 등의 화학물 처리보다 안전한 친환경 과실을 생산할 수 있는 청정기술이라 평가된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권3호
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• pp.368-377
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• 2023

천연가스복합발전 공정은 일반 석탄 화력발전 공정에 비해 이산화탄소 배출량이 낮아 최근에 발전 플랜트로서 많은 관심을 받고 있다. 그럼에도 불구하고 이산화탄소 배출을 완전히 억제하기는 어려우므로 이산화탄소 포집공정이 필요하며 본 연구에서는 천연가스복합발전 플랜트에서 발생하는 배기가스 내 낮은 이산화탄소 농도를 고려해 포집공정을 구성하고 운전조건을 최적화하는 연구를 수행하였다. 최적화 연구를 위해 상용 시뮬레이션 프로그램으로 천연가스복합발전 공정과 습식 이산화탄소 포집공정이 결합된 전체 공정을 모델링 하였으며, 이를 이용해 다양한 조건에서 이산화탄소 흡수율, 흡수제 재생율, 천연가스복합발전 공정 내 전력 손실율을 종합적으로 고려한 최적 운전조건을 도출하였다. 특히 본 연구에서는 기존에 이산화탄소 포집공정에서 포집된 이산화탄소 톤당 에너지 소모량만을 주요 지표로 검토하던 것과 달리, 천연가스복합발전 공정 내 스팀 사용으로 인한 발전효율 저감, 운전조건 변화에 따른 이산화탄소 흡수율 및 흡수제 재생율 변화의 측면도 함께 고려하여 공정 전반의 성능을 종합적으로 고려할 수 있도록 하였다. 결론적으로 재생탑 재비기 온도가 120 ℃가 되었을 때 가장 좋은 결과를 보이는 것으로 나타났으며, 그 원인을 분석하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.81-91
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• 2024

전기 에너지는 현대 문명의 핵심 에너지원으로 발전량, 전력 소모량의 변화 추이는 산업 및 생활 전반과 밀접한 관계가 존재한다. 본 연구에서는 남한 지역의 발전량과 야간광 값 사이의 상관관계를 파악하고 이를 이용하여 북한 지역의 월간 발전량 추이를 예측하였다. 연구 결과 서울시의 경우 야간광과 발전량 사이에는 0.34의 낮은 피어슨(Pearson) 상관계수를 보였으나 월 평균 기온을 이용하여 서울시의 가중치가 적용된 야간광 값과 발전량 사이에는 0.79의 높은 피어슨 상관계수를 보였다. 평양시의 월 평균 기온을 이용한 서울시의 가중치가 적용된 야간광 값을 이용하여 북한 지역의 월간 발전량 추이를 예측한 결과 2020년, 2021년 12월의 전월 대비 발전량 상승폭보다 2022년 12월의 전월 대비 발전량 상승폭이 약 60% 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 월간 발전량 자료가 존재하지 않아 기민한 산업 동향 등의 파악이 힘든 지역의 월간 발전량의 추이를 예측하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제30권4호
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• pp.8-16
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• 2023

디바이스 소형화의 한계에 다다르면서, 이를 극복할 수 있는 방안으로 차세대 패키징 기술의 중요성이 부각되고 있다. 병목 현상을 해결하기 위해 2.5D 및 3D 인터커넥트 피치의 필요성이 커지고 있는데, 이는 신호 지연을 최소화 할 수 있도록 크기가 작고, 전력 소모가 적으며, 많은 I/O를 가져야 하는 등의 요구 사항을 충족해야 한다. 기존 솔더 범프의 경우 미세화 한계와 고온 공정에서 녹는 등의 신뢰성 문제가 있어, 하이브리드 본딩 기술이 대안책으로 주목받고 있으며 최근 Cu/SiO₂ 구조의 문제점을 개선하고자 SiCN에 대한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 해당 논문에서는 Cu/SiO₂ 구조 대비 Cu/SiCN이 가지는 이점을 전구체, 증착 온도 및 기판 온도, 증착 방식, 그리고 사용 가스 등 다양한 증착 조건에 따른 SiCN 필름의 특성 변화 관점에서 소개한다. 또한, SiCN-SiCN 본딩의 핵심 메커니즘인 Dangling bond와 OH 그룹의 작용, 그리고 플라즈마 표면 처리 효과에 대해 설명함으로써 SiO₂와의 차이점에 대해 기술한다. 이를 통해, 궁극적으로 Cu/SiCN 하이브리드 본딩 구조 적용 시 얻을 수 있는 이점에 대해 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권8호
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• pp.157-164
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• 2024

본 논문에서는 제한된 자원을 가진 보드에서 딥러닝 기반 검출기 구축에 대한 실현 가능성에 대해 논의한다. 많은 연구에서 고성능 GPU 환경에서 검출기를 평가하지만, 제한된 연산 자원을 가진 보드에서의 평가는 여전히 미비하다. 따라서 본 연구에서는 검출기를 파싱하고 최적화하는 것으로 보드에 딥러닝 기반 검출기를 구현하고 구축한다. 제한된 자원에서의 딥러닝 기반 검출기의 성능을 확인하기 위해, 여러 검출기를 다양한 하드웨어 자원에서 모니터링하고, COCO 검출 데이터 셋에서 On-Board에서의 검출 모델과 On-GPU의 검출 모델을 mAP, 전력 소모량, 실행 속도(FPS) 관점으로 비교 및 분석한다. 그리고 군사 분야에 검출기를 적용한 효과를 고려하기 위해 항공 전투 시나리오를 고려할 수 있는 열화상 이미지로 구성된 자체 데이터 셋에서 검출기를 평가한다. 결과적으로 우리는 본 연구를 통해 On-Board에서 모델을 실행하는 딥러닝 기반 검출기의 강점을 조사하고, 전장 상황에서 딥러닝 기반 검출기가 기여할 수 있음을 보인다.