• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제28권2호
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• pp.71-79
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• 2021

본 연구에서는 고온 대응 EV (Electric Vehicle) 전력반도체 칩 접합용 Sn-Ni 페이스트의 제조 및 특성 평가 연구가 수행되었다. Sn-Ni 페이스트의 Sn과 Ni 함량에 따른 TLPS (Transient Liquid Phase Sintering) 접합부 미세 조직 변화 관찰 결과, Sn-20Ni (in wt.%)의 경우에는 Ni 분말의 부족, 그리고 Sn-50Ni의 경우에는 Ni 분말의 과다 포함에 따른 Ni 뭉침 현상이 관찰되었다. Sn-30Ni과 Sn-40Ni의 경우에는 TLPS 접합 공정 후 상대적으로 치밀한 접합부 단면 미세 구조 조직을 가짐을 확인하였다. TLPS 접합 공정 후 접합부 시편의 DSC 열 분석 결과로부터 TLPS 접합 공정 반응 동안 Sn과 Ni의 충분한 반응이 일어남을 확인하였으며, 접합 공정 후 접합부에는 Sn이 남아 있지 않음을 확인하였다. 추가적으로 공정 온도 변화에 따른 Sn-30Ni TLPS 접합부의 계면반응 및 기계적 강도 시험이 수행되었다. TLPS 접합 공정 후 접합부는 Ni-Sn 금속간화합물과 반응하고 남은 Ni 분말들로 구성되었으며, 접합 온도가 증가함에 따라 접합부 칩 전단강도는 증가하였다. 솔더링 온도와 유사한 270 ℃의 접합 온도에서 30분 동안의 TLPS 접합 공정 수행 후 약 30 MPa의 높은 칩 전단 강도 값을 얻었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제24권5호
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• pp.69-76
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• 2020

지구온난화는 급격한 기후변화 및 자연재해를 발생시키고 있어 세계에서 가장 중요한 문제로 대두되고 있다. 이에 각국에서는 이산화탄소 배출 저감, 재생에너지 비중 확대 등의 정책을 대폭적으로 추진하면서 재생에너지에 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 이중 태양광 발전은 기존의 도시 외곽의 유휴부지 뿐만 아니라 BIPV와 같이 도심지 내에 적용연구가 수행되고 있으며, 선진국에서는 도로에 태양광 발전을 적용하기 위한 실증시설 조성이 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 태양광 발전이 가능한 도로 건설을 위해, 태양광 패널과 프리캐스트 콘크리트 블록을 모듈화 하기 위한 구조요소 설계와 시험시공을 수행하였다. 시공 후 6개월간 현장 적용성 평가를 위하여 미끄럼 저항성 및 블록의 침하량과 단차를 측정하였다. 실험 결과 미끄럼 저항성은 국내 일반도로의 기준은 만족하였으나, 고속도로의 기준은 만족하지 못하는 것으로 나타났으며 시간이 경과함에 따라 미끄럼 저하성이 감소되는 경향을 나타내었다. 또한 블록의 침하량도 점차 미소하게 증가하는 경향을 보여 일부 단차가 발생하는 것으로 확인되었으나 도로의 허용 침하량을 고려하여 볼 때 매우 미소한 것으로 나타났다. 따라서 이후 일정기간 동안 추후 변화양상을 조사 분석함으로서 유지관리 기법의 확립이 요구된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.45-51
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• 2021

딥러닝의 발전으로 인하여 의미론적 분할 방법은 다양한 분야에서 연구되고 있다. 의료 영상 분석과 같이 정확성을 요구하는 분야에서 분할 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 본 논문은 의미론적 분할 시 특징 손실을 최소화하기 위해 딥러닝 기반 분할 방법인 PSPNet을 개선하였다. 기존 딥러닝 기반의 분할 방법은 특징 추출 및 압축 과정에서 해상도가 낮아져 객체에 대한 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 윤곽선이나 객체 내부 정보에 손실이 발생하여 객체 분류 시 정확도가 낮아지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 의미론적 분할 모델인 PSPNet을 개선하였다. 기존 PSPNet에 제안하는 multi scale attention을 추가하여 객체의 특징 손실을 방지하였다. 기존 PPM 모듈에 attention 방법을 적용하여 특징 정제 과정을 수행하였다. 불필요한 특징 정보를 억제함으로써 윤곽선 및 질감 정보가 개선되었다. 제안하는 방법은 Cityscapes 데이터 셋으로 학습하였으며, 정량적 평가를 위해 분할 지표인 MIoU를 사용하였다. 실험을 통해 기존 PSPNet 대비 분할 정확도가 약 1.5% 향상되었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.28-36
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• 2022

매립지 위에 건설되는 항만시설물은 바람(태풍), 파랑, 선박과의 충돌 등 극한 외부 하중에 노출되기 때문에 구조물의 안전성 및 사용성을 주기적으로 평가하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 항만 계류시설에 설치된 방충설비의 유지관리를 위하여 비전 및 딥러닝 기반의 방충설비 세분화(segmentation) 시스템을 개발하였다. 방충설비 세분화를 위하여 인코더-디코더 형식과 인간 시각체계의 편심 기능에서 영감을 얻은 수용 영역 블록(Receptive field block) 기반의 합성곱 모듈을 DenseNet 형식으로 개선하는 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 네트워크 훈련을 위해 BP형, V형, 원통형, 타이어형 등 다양한 형태의 방충설비 영상을 수집하였으며, 탄성 변형, 좌우 반전, 색상 변환 및 기하학적 변환을 통해 영상을 증강시킨 다음 제안한 딥러닝 네트워크를 학습하였다. 기존의 세분화 모델인 VGG16-Unet과 비교하여 제안한 모델의 세분화 성능을 검증하였으며, 그 결과 본 시스템이 IoU 84%, 조화평균 90% 이상으로 정밀하게 실시간으로 세분화할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방충설비 세분화 시스템의 현장적용 가능성을 검증하기 위하여 국내 항만 시설물에서 촬영된 영상을 기반으로 학습을 수행하였으며, 그 결과 기존 세분화 모델과 비교하였을 때 우수한 성능을 보이며 정밀하게 방충설비를 감지하는 것을 확인하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권2호
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• pp.78-82
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• 2022

생물계절은 작물의 발달 시기를 결정하며, 생육기 온도에 의해 크게 영향을 받는다. 과정 기반 모델(PBM)에서 엽면적은 생물계절 및 형태 모듈의 결합에 의해 동적으로 시뮬레이션된다. 따라서 잎 발달 속도 또는 최종 잎 수의 예측은 전체 작물 모델의 성능에 영향을 주게 된다. 기온에 따른 잎 축적 속도 결정을 위한 데이터는 SPAR 챔버로부터 수집되었다. 온도의 함수로서 발달 속도를 설명하기 위해 베타 분포 함수(Yan and Hunt(1999)에 의해 제안됨)가 사용되었으며, 최적온도와 임계온도는 각각 26.0℃와 35.3℃로 추정되었다. 모델 추정치는 기온 모델에 생장기의 일 평균 기온을 입력하여 얻은 양파 잎의 일별 증가량을 누적한 결과이며, 모델 평가를 위해 온도구배하우스에서 관찰된 양파 잎의 누적 개수를 모델 추정치와 비교하였다. 본 연구에서 잎 수 추정 모델의 결정계수(R²)와 RMSE 값은 각각 0.95와 0.89였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권6호
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• pp.1036-1043
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• 2022

본 논문은 자동계류 장치에 설치하여 선박의 접안 상황을 검출할 수 있는 시각 센서의 개발에 대하여 논하고 있다. 선박의 접안 시 사고방지를 위해 선박의 속도를 통제하고 위치를 확인하고 있음에도 불구하고 부두에서의 선박 충돌사고는 매년 발생하고 있으며, 이로 인한 경제적, 환경적 피해가 매우 크다. 따라서 부두에 접안하는 선박에 대한 안전성 확보를 위해 선박의 위치 및 속도 정보를 신속하게 확보할 수 있는 시각 시스템의 개발은 중요하다. 이에 본 연구에서는 선박의 접안 시 사람과 유사하게 영상을 통해 접안하는 선박을 관찰하고, 주변 환경에 따른 선박의 접안 상태를 적절하게 확인할 수 있는 시각센서를 개발하였다. 먼저, 개발하고자 하는 시각 센서의 적정성을 확보하기 위해 기존 센서로부터 제공되는 정보, 감지 범위, 실시간성, 정확도 및 정밀도 측면에서 센서 특성을 분석하였다. 이러한 분석 자료를 바탕으로 LiDAR형태의 3D시각 시스템의 개념 설계, 구동메커니즘 설계 및 모션 구동부의 힘과 위치 제어기 설계 등을 수행하여 대상물의 정보를 실시간으로 획득할 수 있는 3D 시각 모듈을 개발하였다. 최종적으로 시스템 구동을 위한 제어 시스템의 성능평가와 스캔 속도에 대한 성능을 분석하였고, 실험을 통해 개발된 시스템의 유용성을 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.515-523
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• 2021

지하공간 통합지도는 지하시설물, 지하구조물, 지반정보로 구성되어 있으며, 주기적으로 갱신이 발생하고 있다. 본 논문에서는 통합지도 갱신 속도를 단축하기 위해 변화된 지반정보만을 탐지 및 추출하는 시스템을 설계하고 이를 구현하였다. 변화 객체를 찾아내기 위해 신규 입력된 지도와 통합지도에 저장된 참조 지도에 포함된 모든 객체들을 비교하였다. 객체를 비교하여 결과를 생성하는 전체 과정을 기능별로 분류하였으므로, 구현된 시스템은 객체 비교기, 변화 객체 탐지기, 과거 데이터 관리기, 변화 객체 추출기, 변화 유형 분류기, 변화 객체 저장기 등의 모듈로 구성되었다. 구현된 시스템의 성능을 평가하는 지표로 변화 객체 탐지율 및 추출률을 사용한다. 개발된 컴포넌트를 평택시 시추공, 관정, 지층, 암상 등에 적용한 결과 각 레이어의 신규, 삭제, 변경(속성) 객체들을 각각 100% 탐지하였다. 또한, 지도를 비교할 때마다 참조 지도를 다운로드 받음으로써 참조 지도의 최신성이 보장되는 장점을 제공하였다. 추후, 현업에 적용하기 위해 다양한 데이터를 사용하여 개발된 결과의 안정성과 효율성을 확인하는 연구가 필요하다.

• 한국음향학회지
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• 제41권3호
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• pp.359-366
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• 2022

본 논문에서는 콘포머 기반 FastSpeech2를 이용한 한국어 메뉴 음성합성기를 제안한다. 콘포머는 본래 음성 인식 분야에서 제안된 것으로, 합성곱 신경망과 트랜스포머를 결합하여 광역과 지역 정보를 모두 잘 추출할 수 있도록 한 구조다. 이를 위해 순방향 신경망을 반으로 나누어 제일 처음과 마지막에 위치시켜 멀티 헤드 셀프 어텐션 모듈과 합성곱 신경망을 감싸는 마카론 구조를 구성했다. 본 연구에서는 한국어 음성인식에서 좋은 성능이 확인된 콘포머 구조를 한국어 음성합성에 도입하였다. 기존 음성합성 모델과의 비교를 위하여 트랜스포머 기반의 FastSpeech2와 콘포머 기반의 FastSpeech2를 학습하였다. 이때 데이터셋은 음소 분포를 고려한 자체 제작 데이터셋을 이용하였다. 특히 일반대화 뿐만 아니라, 음식 주문 문장 특화 코퍼스를 제작하고 이를 음성합성 훈련에 사용하였다. 이를 통해 외래어 발음에 대한 기존 음성합성 시스템의 문제점을 보완하였다. ParallelWave GAN을 이용하여 합성음을 생성하고 평가한 결과, 콘포머 기반의 FastSpeech2가 월등한 성능인 MOS 4.04을 달성했다. 본 연구를 통해 한국어 음성합성 모델에서, 동일한 구조를 트랜스포머에서 콘포머로 변경하였을 때 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제30권1호
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• pp.55-62
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• 2023

본 연구에서는 서로 다른 Pore per inch (PPI, 1 inch 당 pore의 수)를 갖는 Ni-foam 사이에 Sn-3.0Ag-0.5Cu(wt.%, SAC305) 솔더 침지 공정을 수행하여 Ni-foam/SAC305 복합 솔더를 제조한 후, 이를 천이액상 확산 접합(Transient liquid Phase bonding, TLP bonding) 공정에 적용하여 형성된 접합부의 미세구조 분석 및 기계적 특성 평가가 수행되었다. 제조된 Ni-foam/SAC305 복합 솔더 프리폼 (Solder preform)은 Ni-foam 및 SAC305로 구성되었으며, Ni-foam 계면에는 (Ni,Cu)₃Sn₄ 조성의 금속간 화합물이 형성되었다. TLP 접합 공정 수행 시, Ni-foam 계면의 금속간 화합물은 (Ni,Cu)₃Sn₄+Au로 변환 되었으며, 접합 시간이 증가할수록 Ni-foam과 SAC305가 지속적으로 반응하면서 접합부는 금속간 화합물로 변환되었다. 130 PPI Ni-foam/SAC305 복합 솔더 접합부가 가장 빠른 속도로 금속간 화합물로 변화되는 것을 확인하였다. 기계적 특성에 미치는 Ni-foam의 영향을 확인하기 위해 전단 시험 수행 결과, TLP 접합 초기에 모든 조건의 솔더 접합부는 50 MPa 이상의 우수한 기계적 특성을 나타내었으며, 접합 시간이 증가할수록 전단 강도는 증가하는 경향을 나타내었다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.697-702
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• 2023

최근 4차 산업혁명의 핵심기술인 드론의 도입으로 학교 교육 현장에서는 드론을 활용한 다양한 융합교육이 진행되고 있다. 특히 자유학기제 수업 및 진로탐색과 연계하여 드론 이론 및 실습 교육을 진행하고 있다. 드론융합 교육프로그램은 단순 시연 실습교육 보다 학습자의 만족도가 높고 직접적인 실습 경험으로 인하여 학습효과가 높게 나타나고 있다. 그러나 다수의 학습자를 상대로 실습교육을 진행하고 있어 한정된 장소에서의 다중드론 비행에 제약 및 학습자 통제가 불가능한 실정이다. 본 논문에서는 학교에서 다중드론 교육 운영 시 교수자가 다수의 드론을 실시간 감시하고 드론 간의 충돌을 사전에 학습자에게 인식시켜 실시간으로 다수의 드론 감시가 가능한 감시시스템을 제안하였다. 실험에서 사용된 통신 모듈은 Murata LoRa에 GPS를 탑재하였고, 실시간으로 수신된 위치 데이터를 기반으로 모니터링이 가능하도록 서버와 클라이언트를 구성하였다. 개방형 공간에서 제안한 시스템의 성능을 평가하였으며, 약 120m 거리까지 통신 신호가 양호함을 확인하였다. 즉 240m 범위 안에서 25대의 교육용 드론의 제어가 가능하고, 교수자가 모니터링할 수 있음을 확인하였다.