A copper tetracumylphenoxy phthalocyanine (CuPccp) thin film was formed on an organic insulator film by Langmuir-Blodgett (LB) deposition for gas sensor fabrication. To increase the reproducibility of film transfer, stearyl alcohol was used as a transfer promoter. The structural properties of the CuPccp layers were optically monitored through attenuated total reflection and polarization-modulated ellipsometry techniques. The average thickness of a single layer of the CuPccp LB film was measured to be 2.5 nm. Despite the role of the transfer promoter, the stability of the layer transfer was not sufficient to ensure homogeneity of the LB film. This was probably due to the presence of aggregates in the molecular structure of the CuPccp LB film. Nevertheless, copper phthalocyanine polymorphism can be greatly suppressed by the LB arrangement, which appears to contribute to the improvement of electrical conductivity. The p-type semiconductor characteristics were confirmed by Hall measurements from the CuPccp LB films.
혼합되지 않는 두 용액 사이의 계면(interface between two immiscible electrolyte solutions, ITIES)에서의 전하 이동 반응에 대한 전기화학적 연구는 이온 검출용 센서, 바이오센서, 생체막 모델링, 약물 전달 반응, 상전이 촉매반응, 연료 생성, 태양에너지 전환 등을 포함한 다양한 연구 분야에 적용이 가능하기 때문에 크게 주목받고 있다. 특히 ITIES에서의 이온 전이 반응을 이용하여 이온물질 및 생물질 등을 검출할 수 있는 센서로 개발하기 위해 불안정한 ITIES의 한 쪽 액체층을 젤(gel)화하여 안정화하고, 마이크로 계면 형성을 통해 전압강하를 최소화 시키는 등의 연구가 활발하게 이루어졌다. 본 총설에서는 ITIES 계면에서의 이온 전이 반응을 이용하여 개발된 다양한 센서의 원리와 응용 및 발전 가능성에 대해 다루고자 한다. ITIES 계면을 (i) 보편적인 액체/액체 계면형, (ii) 마이크로피펫 팁형, (iii) 고분자 박막에 형성된 단일 마이크로홀 또는 마이크로홀 어래이형 및 (iv) 실리콘 기판에 제작된 마이크로홀 어래이형으로 분류하고, 이들 계면에서의 직접적인 이온 전이 반응과 보조 이온 전이 반응을 활용하여 수질 환경 오염의 원인이 되는 이온 및 농약 성분을 선택적으로 검출할 수 있는 이온 선택성 센서와 생물질을 분석할 수 있는 바이오센서 개발 연구에 대해 초점을 두고 소개하려 한다.
자동문에 있어서 적외선과 마이크로파 센서는 물체인식 입력신호를 통해 모터 개폐동작 제어를 담당하는 핵심부품으로 많이 사용하고 있다. 적외선과 마이크로파 기반의 센서를 자동문에 적용한 기존 시스템 경우, 대부분 건물외부로 노출하여 설치하기 때문에 태양의 적외선 또는 가시광선에 의해 오동작이 발생하게 된다. 또한 실내 외의 온도 차로 인한 환경변화는 물체인식 검출신호에 잡음을 일으키는 원인이 되기도 한다. 이러한 문제점과 더불어 빠르게 이동하는 물체를 감지센서가 검출영역에 대한 처리속도를 따라가지 못하는 하드웨어 결함이 감지 사각지대를 만들게 된다. 이는 자동문을 이용하는 통행자의 안전문제에 직접적인 영향을 주고 있기 때문에 빠른 개선방안이 필요한 시점이다. 본 논문은 기존의 감지센서 외에 초음파 센서를 추가 설치하여 검출영역을 개선하기 위한 실험을 진행하였다. 초음파 신호의 검출특성과 장점을 자동문에 적용하여 빠르게 이동하는 물체의 접근경로와 고정 장애물의 위치영역을 정확하고 신속하게 처리하는 연산회로와 검출 알고리즘을 구현하였다. 이를 통해 초음파 센서를 적용한 자동문이 사각지대를 감지하는 검출영역에서 성능개선으로 이어지는 결과를 현장실험을 통해서 확인하고 개선방안을 제안하였다.
본 논문에서는 기존에 매설된 기준점의 문제점을 분석 및 보완하기 위해서 경관 조명, 실시간 데이터 수집, 주변 지각변동의 모니터링이 가능한 LED 및 자이로센서 기반의 다기능 전자측량기준점 프로토타입 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 H/W는 지각변동 감지를 위해서 자이로센서모듈을 탑재하고, 위치정보를 처리하기 위한 GPS모듈, 전자측량기준점의 주변 환경 데이터를 처리하기 위한 환경 센서 모듈을 이용하여 센서값을 데이터화하고 수집된 데이터를 CDMA 무선 통신으로 서버로 전송이 가능하도록 하였다. 아울러 전자측량 기준점의 H/W 활용을 높이기 위해 전자측량기준점 H/W의 외관에 LED 및 QR코드, RFID, 태양광모듈을 적용시켜 시스템 관리 및 사후 활용성 높이고자 한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 다기능 전자측량기준점에 다양한 기능이 포함되어 있어 안정적인 전력 공급을 위한 전류량 평가를 실시하였고, 측정 결과 전력 소실률이 2.29%로 비교적 안정적인 운영이 가능한 결과를 확인하였다. 그리고 제안된 전자측량기준점의 우수성을 평가하기 위해 기존에 연구된 전자측량기준점 시스템과의 정성적인 비교평가를 실시하였다.
SAR는 기상상태와 태양고도 제약을 받지 않고 영상을 취득할 수 있는 장점을 갖지만 광학영상에 비해 시각적 가독성이 떨어지는 단점을 갖는다. 광학영상의 다중분광정보를 융합하여 SAR 영상의 가독성을 향상시키기 위한 다중센서 융합기술에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 고속 퓨리에 변환을 통한 고주파 정보 추출 및 이상치 제거과정을 통해 SAR 영상의 공간적 세밀함과 다중분광영상의 분광정보를 유지할 수 있는 새로운 다중센서 융합기술을 제안하였다. 실험데이터로는 KOMPSAT-5호와 동일한 고해상도 X-band SAR 시스템을 장착한 TerraSAR-X 영상과 KOMPSAT-2호의 다중분광영상을 사용하였다. 제안기법의 효용성을 평가하기 위해 기존에 위성영상융합에 많이 사용된 융합기법과의 시각적/정량적 비교평가를 수행하였다. 실험 결과 기존 영상융합알고리즘에 비해 분광정보 보존측면에서 보다 향상된 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
광센서 조광제어시스템은 주광을 이용하여 인공조명을 제어하는 대표적인 조명제어시스템이다. 그러나 실내에 설치된 고정된 쉐이딩시스템으로 인해 주광유입을 차단함으로써 광센서 조광제어시스템의 현장 적용성은 낮다. 광센서 조광제어시스템의 적용성 및 정확성의 향상을 위해 자동 롤러쉐이딩 시스템과의 통합은 필수적이다. 따라서 본 연구는 롤러쉐이드의 높이에 따른 주광유입분포의 특성을 분석하기 위하여 Mock-up(1/2스케일) 테스트를 시행하였다. Mock-up은 롤러쉐이드가 설치된 2개의 실과 쉐이딩시스템이 없는 1개의 실로 구성되었다. 롤러쉐이드가 설치된 2개의 실 중 1개소는 롤러쉐이드의 높이를 최하단으로 고정하였고, 다른 1개의 실은 태양의 일영각을 기준으로 직사일광의 실내유입깊이를 정하여 산출된 롤러쉐이드의 높이로 제어하였다.
최근 센서, 전자기술의 발달은 소형 센서 기기의 구동에 필요한 파워를 줄여 주변의 진동이나 온도차등에서의 작은 에너지로도 센서 등의 소형 전자기기의 구동을 가능하게 했다. 이에 따라 전자기기의 구동에너지로써 에너지 하베스팅이 많은 관심을 받고 있다. 압전 효과를 이용하여 주변의 진동에너지를 전기에너지로 변화 시키는 압전에너지 하베스터는 온도차이나 태양광, 바람등과는 달리 날씨나 구동조건에 큰 영항을 받지 않는 장점과 그 크기가 비교적 소형이라는 장점이 있어 많은 연구가 진행되고 있다. 에너지 하베스터에서 생산된 에너지를 사용하기 위해서는 생산된 에너지를 저장장치에 저장해야 한다. 저장장치에 저장하기 위해서는 일정 이상의 전압과 많은 양의 전류가 있는 것이 효과적이다. 하지만 압전 세라믹의 출력 특성은 전압이 크고, 출력 전류가 작은 특성을 지지고 있어 충전 속도가 느리다는 문제점이 있다. 압전세라믹에서 발생되는 에너지는 세라믹의 두께와 세라믹의 전극면적에 비례하는데 각각 세라믹의 두께는 출력 전압에 영향을 주며, 세라믹의 전극면적은 발생하는 전하량에 영항을 준다. 이러한 압전체의 특징을 이용하여 본 연구에서는 압전체의 출력특성의 향상을 위하여 $10\times35mm^2$ 크기의 적층 세라믹을 제작하여 압전에너지 하베스터를 제작하였다. 적층 압전세라믹을 이용한 에너지 하베스터에서 3.5m/$s^2$ 24.6 ${\mu}m$의 진동에서 발생전압 2.14 V 에 발생전류 252 ${\mu}A$의 특성을 얻을 수 있었다.
태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크(SP-WSN)는 지속적으로 에너지를 수집할 수 있어 배터리 기반 센서 네트워크의 에너지 제약 문제를 완화할 수 있다. 하지만 고정된 싱크를 사용한다면, 싱크 주변에 위치한 노드들의 에너지 소비가 상대적으로 증가하는 문제, 즉 에너지 사용 불균형 문제는 해결하지 못한다. 따라서 최근의 연구에서는 SP-WSN에 모바일 싱크를 사용하여 에너지 불균형 문제에 접근하고 있다. 한편, 무선 전력 전송 기술 발전에 따라 WSN에서 모바일 싱크가 데이터 수집뿐 아니라 무선 전력 전송을 통한 에너지 충전의 역할도 할 수 있다. 본 논문에서는 무선 전력 전송이 가능한 모바일 싱크와 효율적인 클러스터링 기법(클러스터 헤드 선출 포함)을 이용하여 SP-WSN의 에너지 불균형 문제를 최소화하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 클러스터 헤드를 무선 전력 전송을 사용하여 충전시키고, 효과적인 헤드 선출을 통해 헤드 주변 노드의 에너지 핫스팟을 완화시켜, 결과적으로 모바일 싱크로 수집되는 데이터양을 증가시킨다.
다목적 실용위성 1호 (KOMPSAT I)는 지도 제작, 해양관측, 우주 과학실험 등에 활용할 태양도기 저궤도용 위성으로 1999년 8~9월에 발사될 예정이다. 본 위성에 탑재될 고해상도 전자광학 카메라(Electro-Optical Camera: EOC)의 주임무는 한반도 표준지도 제작을 위한 위성영상정보의 획득이다. EOC 센서는 가시광선 영역의 흑백 단일 채널(510~730mm)을 통해 수직 촬영 시 최소 15km 이상의 폭과 궤도 800km의 길이를 지상 해상도 6.6m로 촬영한다. 본 연구에서는 아리랑 1호의 한반도 통과 시각을 결정하기 위하여 한반도 지역에 있어 EOC 영상에 커다란 영향을 미치는 태양 변수와 구름과 시정의 일변를 조사하였다. 조사 결과는 다음과 같다. 1) 동지의 경우 대략 오전 10시 30분 이후 태양 천장 각 의 $70^{\circ}$보다 작고, 예상되는 EOC 스펙트럼 밴드의 flux 값은 맑은 날씨 육지에서 약 $2.4mW/cm^2$보다 크다. 2) 낮 동안의 구름의 분포 (맑은 하늘의 분포)는 오전 11시경에 최소값(최대값)을 보이며, 비록 안개에 의한 악 시정의 발생 빈도는 정오로 갈수록 감소하나 맑은 하늘의 분포에 미치는 영향은 미약하다. 이러한 결과로부터 EOC 관측을 위해서는 다목적 실용위성 1호의 한반도 통과 시각을 오전 10시 30분에서 11시 30분 사이에서 결정하는 것이 적합하다고 판단된다.
본 연구는 IOT 장비인 라즈베리파이를 마스터(master)로 이용하고 인버터를 슬레이브(slave)로 하여 모드버스 TCP 통신을 기반한 태양광 발전 모니터링 시스템을 제안하였다. 본 모델은 라즈베리파이에 다양한 센서를 추가하여 태양광 발전소의 모니터링에 필요한 정보를 추가하였으며, 실시간 발전량 예측을 통해 발전량 예측과 모니터링 정보를 스마트 폰으로 송신하였다. 또한, 서버에 태양광 발전소에서 지속해서 생성되는 정보를 빅데이터로 구축하였으며, 발전량 예측을 위한 딥러닝 모델을 학습하여 갱신하였다. 연구 결과로서 인버터에서 라즈베리파이로 모드버스 TCP 기반으로 안정적인 통신이 가능하였고, 라즈베리파이에서 학습된 딥러닝 모델로 실시간 예측이 가능하였다. 서버는 빅데이터로 다양한 딥러닝 모델 학습이 가능하였으며, LSTM이 학습 오차 0.0069, 테스트 오차 0.0075, RMSE 0.0866 등으로 가장 좋은 오차를 보임을 확인하였다. 본 모델은 다양한 제조사의 인버터에 대해서 보다 간단하고 편리하며 발전량을 예측할 수 있는 실시간 모니터링 시스템 구현이 가능함을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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