• 건축사
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• 11호통권247호
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• pp.57-85
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• 1989

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2016년도 제50회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.271-271
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• 2016

highly doped N-type 실리콘 기판 위에 극초단 펄스 레이저를 이용하여 LIPSS (Laser-Induced Periodic Surface Structure) 패턴을 형성하였다. 형성된 LIPSS 구조는 $15{\mu}m$와 500 nm 주기를 가지는 ripple로 형성이 되었고 이 구조를 형성하기 위해서 사용된 레이저는 Satsuma HP2, Amplitude syst?mes 이다. LIPSS 패턴을 가지는 기판 위에는 유기반도체 물질인 pentacene을 50 nm로 열 증착방법을 통해 박막을 형성하여 유기박막트랜지스터를 제작하였고, hole mobility를 측정하였다. LIPSS 패턴을 가지는 실리콘 기판과 pristine 실리콘 기판 위의 pentacene의 morphology를 AFM으로 관찰하고 유도된 구조를 연구하였다.

• 한국가시화정보학회지
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• 제9권1호
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• pp.29-35
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• 2011

In this paper, we applied various microfluidic chambers to visualize cell migration and measured the migration velocity in microchannels. Migration speed of B16 cell in a large channel was similar with that of wound healing experiment. However, the speed decreased gradually as the cell move inside of the channel. It is expected that this phenomenon is due to the shortage of oxygen or nutrition, whichare essential for cell growth. In the case of cell in the small channel whose size is smaller than the cell, its speed was slower than that in a larger channel.

• 대한전자공학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.45-50
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• 1984

결정면이 (100)인 실리콘 웨이퍼 위에 열확산(thermal diffusion)법을 이용하여 표면에 V형 흠이 형성된 N+P 태양전지를 제작하였다. (100) 실리콘 표면에 V형 홈을 형성시키기 위하여 이방성 부식용액으로는 etylendiamine, water, pyrocathecol 혼합용액을 사용하였다. 100mW/㎠의 조명아래에서 V형홈을 형성시킨 태양전지가 효율면에서 일반 평면 N+P 태양전지보다는 2.5∼3.5%, texturized 태양전지보다는 0.4∼0.6%정도의 증가를 보였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.237-244
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• 2006

시맨틱 웹 관련연구가 증가함에 따라 하나의 관련분야로 규칙기반 시스템 동의 지능적인 웹 환경에 대한 기대 역시 커지고 있다. 하지만 규칙기반 시스템을 활용하기에는 아직도 규칙습득이 많은 제약이 되고 있다. 규칙습득은 웹으로부터 필요한 규칙을 습득하는 일련의 방법인데, 이러한 규칙을 습득하기 위해서는 규칙구성요소를 먼저 식별해야만 한다. 그러나 이러한 규칙을 식별하는 작업은 대부분 지식관리자의 수작업에 의해 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 웹으로부터 규칙구성요소 식별을 최대한 자동화하고 지식관리자의 수작업을 최소화함으로써 그 부담을 줄여 주는 데 있다. 이러한 방법으로는 온톨로지를 근간으로 하여 웹 페이지와의 문자열 비교, 이러한 비교의 한계를 극복하기 위한 확장등의 방법이 있다. 첫 번째 방법은 온툴로지 기반으로 규칙식별 할 웹 페이지와 비교를 통해 지식관리자의 규칙식별 과정을 최대한 자동화하여 주는 것이다. 여기서 만약 현재 규칙을 식별하고자 하는 웹 사이트와 유사한 시스템의 규칙들을 활용하여 일반화 된 온툴로지가 구축되었다면, 이 온톨로지를 기반으로 규칙을 식별하고자 하는 웹사이트와의 비교를 통해 규칙구성요소를 자동화하여 추출 할 수 있다. 이러한 온툴로지를 기반으로 규칙을 식별하기 위해서는 문자열 비교 기법을 사용하게 된다. 하지만 단순한 문자열 비교 기법만으로는 규칙을 식별하는 데에 자연어 처리에 대한 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 다음의 두 번째 방법을 사용하고자 한다. 두 번째 방법은 정형화되지 않은 정보들을 확장하여 사용하는 것이다. 우선 찾고자 하는 단어들의 원형을 찾기 위한 스테밍 알고리즘 기법, WordNet을 이용하여 동의어 유의어등으로 확장을 하는 WordNet Expansion 기법, 의미 유사도를 측정하기 위한 방법인 Semantic Similarity Measure 등을 단계적으로 수행하여 자동화되고 정확한 규칙식별을 하고자 한다. 이러한 방법들의 조합으로 인하여 규칙구성요소 추출이 되지 않을 후보 단어들의 수를 줄여서 보다 더 정확하고, 지능적인 규칙구성요소 추출 방법론을 제시하고 구현하여 지식관리자의 규칙습득에 대한 부담을 줄여 주고자 한다.