탄소 원자들이 육각형의 벌집 모양으로 배열된 그래핀은 강철보다 200배 이상 강하며, 다이아몬드보다 2배 이상 열전도율이 높으며, 구리보다 100배 이상 전기가 잘 통하며, 실리콘보다 100배 이상 전자가 빠르게 움직일 수 있는 장점이 있다. 그래핀의 이러한 기계적, 열적, 전기적 특성은 에너지 밴드 갭이 없는 그래핀의 전자구조에서 근거하고 있다. 그러나 이러한 에너지 밴드 갭이 없는 그래핀은 반도체가 아닌 준금속의 특성을 보이며, 전자산업의 핵심소자인 트랜지스터로의 상용화에 큰 장벽이 되고 있다. 이러한 그래핀의 단점을 보완하고자 그래핀 이외의 2D 물질에 주목하기 시작하였으며, 그 가운데 최근 $MoS_2$과 같은 Transiton-Metal dichalcogenide(TMD)에 대한 관심이 급증하고 있다. TMD 중 대표적인 물질인 MoS2는 단일 층이 직접 전이 밴드 갭을 가진 반도체로서 전자회로와 발광 다이오드에 이용될 잠재적 가능성을 가진 재료이다. 본 연구에서는 이러한 MoS2 박막 형성을 하기 위해서 대면적이고 저비용으로 만들 수 있는 spin coating을 이용하려고 한다. spin coating을 이용하여 박막을 얻기 위해서는 좋은 wettability가 필수적이므로 이를 개선하기 위하여 용액, 전처리에 따른 wettability를 비교한 후, 열처리를 하여 그 표면을 관찰하고 Raman spectroscopy를 이용하여 분석하여 최적의 조건을 찾기 위한 실험을 하였다.
그래핀은 우수한 전기적, 기계적, 광학적 특성들로 인하여 전자소자, 센서, 에너지 재료 등으로의 응용이 가능하다고 알려진 단 원자층의 탄소나노재료이다. 특히 그래핀을 전자소자로 응용하기 위해서는 캐리어 농도, 전하 이동도, 밴드갭 등의 전기적 특성을 향상시키거나 제어하는 것이 요구되며, 에너지 소재로의 응용을 위해서는 높은 전기전도도와 함께 기능화를 통한 촉매작용을 부여하여 효율을 향상시키는 것이 요구된다. 일반적으로 화학적 도핑은 그래핀의 전기적 특성을 제어하는 효율적인 방법으로 알려져 있다. 화학적 도핑의 방법으로 질소, 수소, 산소 등 다양한 이종원소를 열처리 또는 플라즈마 처리함으로써 그래핀을 구성하는 탄소원자를 이종원자로 치환하거나 흡착시켜 기능화 처리된 그래핀을 얻는 방법들이 제시되었다. 이중 플라즈마를 이용한 도핑방법은 저온에서 처리가 가능하고, 처리시간, 공정압력, 인가전압 등 플라즈마 변수를 변경하여 도핑정도를 비교적 수월하게 제어할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 열화학기상증착법으로 합성된 그래핀을 직류 플라즈마로 처리함으로써 효율적인질소도핑 조건을 도출하고자 하였다. 그래핀의 합성은 200 nm 두께의 니켈 박막이 증착된 몰리브덴 호일을 사용하였으며, 원료가스로는 메탄을 사용하였다. 그래핀의 질소 도핑은 평행 평판형 직류 플라즈마 장치를 이용하여 암모니아($NH_3$) 플라즈마로 처리하였으며, 플라즈마 파워와 처리시간을 변수로 최적의 도핑조건 도출 및 도핑 정도를 제어하였다. 그래핀의 질소 도핑 정도는 라만 스펙트럼의 G밴드의 위치와 반치폭(Full width at half maximum; FWHM)의 변화를 통해 확인하였다. NH3 플라즈마 처리 후 G밴드의 위치가 장파장 방향으로 이동하며, 반치폭은 감소하는 것을 통해 그래핀의 질소도핑을 확인하였다.
회전기에서 발생하는 소음성 잡음의 경우 능동잡음 제어를 이용 진폭이 상대적으로 큰 주기성 저주파 잡음 제어로 상당한 감쇄효과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 주기적 저주파 잡음을 효과적으로 제거하는 부밴드 능동잡음제어 구조를 제안하였다 이 구조에서는 QMF를 이용, 진폭이 큰 주기적 저주파신호를 분리하여 적응측엽제거 원리를 적용하여 저주파 신호를 제거한다. QMF에서 발생하는 지연은 각 필터를 통과한 신호경로에 적응필터를 사용하여 보상하였다. 그리고 적응필터 성능향상을 위해 최적 적응이득을 해석적으로 구하여 사용하였다.
고해상도 위성영상을 이용한 산림의 분석은 기존의 중ㆍ저해상도 영상의 분석과 다른 접근이 필요하다. 본 연구는 임분 특성을 해석하는데 중요한 판독기준인 texture를 이용하여 영상 안에서 임상, 임목직경급, 수관울폐도 등에 따른 Texture 정보를 비교 분석하고자 한다. 울산 일부 산림지역을 대상으로 3개의 가시광선 밴드와 1개의 근적외선 밴드의 1m IKONOS 영상을 이용하여 Texture 정보를 추출하는데 일반적으로 사용되는 통계적인 방법 중에 하나인 GLCM(Gray-Level Co-occurrence matrix)을 통해 Texture 분석을 하였다. 또한 1996년도에 제작된 4차 임상도를 통해 추출된 산림 특성별 Texture 정보를 비교 검토하여 고해상도 위성영상을 활용하여 산림 특성을 해석하는데 최적의 Texture 정보를 제시하고자 하였다. 고해상도 영상에서 나타나는 임분의 특성별 질감정보는 임상, 직경, 임목밀도에 따라 다양하게 나타났다.
InGaN/GaN MQW 구조는 청색 및 녹색 범위의 밴드 갭을 가지는 반도체로 최근 LED 및 LD 제조 등에 이용되고 있다. InGaN/GaN MQW은 InGaN와 GaN의 최적 성장온도의 중간온도에서 실행된다. InGaN와 GaN는 최적 성장온도의 차이가 크므로 중간온도에서 성장 시에 많은 결함이 생긴다. 성장온도가 높으면 InN가 분해되고 낮을 경우에는 질소의 결핍이 일어난다. 최적성장온도의 선택이 매우 중요한 문제로 주목되었다. Si 도핑으로 중간온도 성장 시에 형성되는 결함을 감소시키고 광학적 특성을 향상시킨다고 보고되었다. 그러나, Si 도핑효과에 대한 구체적이고 체계적인 연구는 부족한 실정이다. MQWs 구조의 GaN 장벽층에 미치는 성장온도와 Si 도핑 효과를 이해하기 위해서는 고온에서 성잠시킨 GaN박막(HT-GaN) 위에 중간온도에서 성장된 GaN 에피층(IT-GaN)의 구조에 관한 연구가 선행되어야한다. 본 연구에서는 HT-GaN 위에 성장된 GaN 에피층에 미치는 성장 온도와 Si 도핑 효과에 관해 연구하였다.
인공위성 영상을 기반으로 한 기계판독(machine interpretation) 원격탐사 수계 탐지는 효율적인 수자원 관리, 가뭄 탐지, 홍수 모니터링 등에 큰 도움이 된다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝을 기반으로 한 SAR 위성 영상 기반 수계 탐지를 시행하였다. 그러나 SAR 위성 영상만을 사용하였을 경우 음영 효과 또는 도로 등의 수계와 비슷한 산란특성을 가지는 물체로 인하여 비수계가 수계로 오탐지 될 수 있다. 이러한 오탐지를 줄이기 위하여 목포 지역을 촬영한 Cosmo-SkyMed SAR 위성 영상에 모폴로지(Morphology)의 open 연산을 거친 밴드와 DEM(수치표고모델) 밴드, Curvature(곡률) 밴드를 조합하여 중첩한 8가지 경우에 대하여 의미 분할 기법 머신러닝 모델을 학습시켰다. 8가지 머신러닝 모델에 대한 최종 테스트 결과인 Global Accuracy를 구하였으며, 목포 지역의 토지피복지도와의 일치율 역시 비교하였다. 그 결과 SAR 위성 영상과 모폴로지 open 필터를 적용한 밴드, DEM 밴드, Curvature 밴드를 모두 사용한 경우가 Global Accuracy뿐만 아니라 토지피복지도와의 일치율 역시 가장 높음을 확인할 수 있었다. 이때 Global Accuracy는 95.07%였으며, 토지피복지도와의 일치율은 89.93%로 나타났다.
개암버섯 수집균주의 생화학적 특성을 조사하여 유전적 차이를 비교하고, 인공재배를 위한 기초 시험으로 균사생장에 적합한 톱밥배지 조건을 구명하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 전기영동 동위효소 밴드는 효소에 따라 다양한 밴드 양상을 보였으며, 특히 esterase의 6번 밴드가 모든 균주에 동일하게 형성되었다. 동위효소 밴드에 의한 유사도를 비교한 결과 ASI 11005, ASI 11006의 유사도가 ASI 11010에 비하여 높게 나타났다. RAPD에 의한 수집균주의 유형분석을 실시한 결과 일본에서 도입된 ASI 11005, 11006은 93.6%의 유사도를 보였으나 미국에서 도입된 ASI 11010과는 유연관계가 먼 것을 알 수 있었다. 개암버섯의 균사생장에 적합한 톱밥배지의 수종은 오리나무였다. 첨가재로는 오리나무를 이용할 때 맥주박을 30% 혼합한 경우가 균사생장이 양호하였다. 톱밥배지의 가비중은 높을수록 균사생장이 늦었으며, 수분함량은 70%가 적합하였다.
본 논문에서는 기존의 선형예측기법의 문제점을 선형예측계수, ar필터의 POLE위치, 포만트-밴드폭의 관점에서 분석하고, 정문반사계수의 영향을 정도추정이론에 따라 분석했으며, 이러한 분석을 근거로 하여 포만트 밴드폭 정규화 방법을 보완하였다. 정분반사계수를 1로 변경하여 정문의 영향을 정규화되어 포만트가 최적으로 강조된 스펙트럽이 된다. 이 전형예측계수는 앞뒤로 대칭되면서, 표준편차가 정문반사계수를 변경시키지 않은 성형예측계수보다 증가하므로써, 음성부호화시에 bit rate을 50%로 줄일 수있으면서 정보의 양을 그대로 보존하고 있음을 알수 있었다. 이러한 포만트 밴드폭을 0으로 정규화하는 방법을 이용하여 한국어 5개 모음을 포만트에 의해서 소음환경에서 인식하기 위한 실험을 실시하여 96.7%의 인식율을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 피해 전 후 고해상도 항공영상을 이용하여 풍수해 피해정보를 자동 추출하는데 있어 결과물의 신뢰성 제고 방안에 대해 연구하였다. 연구 대상지역은 2008년 집중호우로 인해 큰 피해를 입은 경상북도 봉화지역을 선정하였으며, 해당 지역 중 특히 피해가 집중된 서벽리, 애당리 지역에 대하여 피해 전 후 영상을 확보하고 자동탐지를 수행하였다. 피해 지역의 자동탐지 수행 전 Normalizing, 대비강조, Equalizing 등의 영상처리를 수행하고, 자동추출 결과의 정확도를 비교하여 피해항목별 최적의 영상처리를 결정하였다. 최적의 영상처리가 적용된 영상에 대하여 피해 항목별 피해형태를 파악하였으며, 가장 정확한 결과물이 추출되는 최적의 임계치를 결정하였다. 도로 항목의 경우 Normalizing 영상처리를 수행하고 임계치를 120으로 부여하여 자동탐지를 수행한 경우 가장 정확한 추출 결과가 나타났으며, 농경지 항목의 경우 대비강조 영상처리와 임계치가 100으로 부여된 경우 피해 지역의 추출이 가장 정확하게 나타났다. 본 연구결과는 향후 유사한 재해 발생 시 초기 신속한 피해규모 산출이 가능하게 하여 적절한 후속 조치를 취할 수 있도록 한다. 또한, 다중밴드 피해 전 후 영상 확보가 가능할 경우 추가적인 피해 항목의 최적 영상처리와 임계치 결정이 가능해지며, 토지피복 분류를 거쳐 피해지역 자동탐지 수행 시 원하는 피해항목만을 선택적으로 추출하는 것도 가능할 것으로 판단된다.
2013년 3월에 발사된 Landsat 8 인공위성의 이미지데이터를 이용하여 금강유역을 대상으로 수질인자에 대한 평가를 수행하였다. 본 연구의 목적은 다양한 수질인자 중 녹조에 직접적인 영향을 미치는 총질소와 총인의 농도를 추정함으로써 궁극적으로 수생태계에 악영향을 미치는 녹조의 발생을 모니터링 하는 것이다. 현장실측데이터와 인공위성 데이터간의 상관관계를 규명하기 위하여 Pearson' 상관계수를 이용하여 그 관계를 파악하였다. Landsat 8이 촬영되는 시기를 포함하는 총 20개의 현장실측 데이터가 수집되었으며 Landsat 8의 11개의 밴드중, 밴드2, 3, 4의 반사도 값이 총인과 총질소를 탐지하는데 있어서 가장 상관성 높은 것으로 나타났다. 총질소는 유의수준 0.05에서 밴드2(0.48), 3(0.62), 4(0.57)과 높은 양의 상관관계를 보였으며, 총인의 경우, 유의수준 0.01에서 밴드2(0.59), 3(0.59), 4(0.58)로 높은 양의 상관관계를 나타냈다. 5번 밴드는 유의수준을 벗어남으로써 두 수질인자를 탐지하는데 상관성이 떨어지는 것으로 나타났다. 상관성이 높았던 밴드간의 조합을 통해서 총질소와 총인에 대한 각각의 최적 회귀식이 다중 회귀식을 근거로 구축되었다. 유도된 회귀식으로 계산된 총질소와 총인의 농도값은 통계기법인 Bias와RMSE를 이용하여 현장실측데이터들과 비교 검증되었다. 최종적으로, 2014년 4월 21과 2013년 11월 12일에 대한 맵핑을 수행함으로써 총질소와 총인의 공간적인 분포를 시각적으로 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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