It is a wine recommendation application service designed for people who sometimes drink wine but lack information and have no place to recommend. This study is to develop UI display design method of wine recommendation service using chatbot. The research method was a case study on Korean wine market, a case study on artificial intelligence market, SWOT analysis of wine-related chatbots, and a competitor analysis of related industries. In addition, surveys and in-depth interviews examined the level of interest and understanding of chatbots, and what kind of chatbots they had encountered and what requirements and goals they faced. After grasping the needs and requirements of users, we created a service concept sheet according to them and produced an application UI design that users can use most easily. Therefore, this study is meaningful in that it proposes a UI design that can search wine information more sophisticated and convenient than face-to-face communication through artificial intelligence service called chatbot and recommend wines that match the taste.
Plastics are classified into 7 types such as PET (PETE), HDPE, PVC, LDPE, PP, PS, and Other for separation and recycling. Recently, large corporations advocating ESG management are replacing them with bioplastics. Incineration and landfill of disposal of plastic waste are responsible for air pollution and destruction of the ecosystem. Because it is not easy to accurately classify plastic materials with the naked eye, automated system-based screening studies using various sensor technologies and AI-based software technologies have been conducted. In this paper, NIR scanning devices considering the NIR wavelength characteristics that appear differently for each plastic material and a system that can identify the type of plastic by learning the NIR spectrum data collected through it. The accuracy of plastic material identification was evaluated through a decision tree-based SVM model for multiclass classification on NIR spectral datasets for 8 types of plastic samples including biodegradable plastic.
ViT(Vision Transformer)는 트랜스포머 구조에 이미지를 패치들로 나눠 한꺼번에 인풋으로 입력하는 모델이다. CNN 기반 모델보다 더 적은 훈련 계산량으로 다양한 이미지 인식 작업에서 SOTA(State-of-the-art) 성능을 보이면서 다양한 비전 작업에 ViT 를 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, ViT 모델도 AI 모델 훈련시에 생성된 그래디언트(Gradients)를 이용해 원래 사용된 훈련 데이터를 복원할 수 있는 모델 역전 공격(Model Inversion Attacks)에 안전하지 않음이 증명되고 있다. CNN 기반의 모델 역전 공격 및 방어 기법들은 많이 연구되어 왔지만, ViT 에 대한 관련 연구들은 이제 시작 단계이고, CNN 기반의 모델과 다른 특성이 있기에 공격 및 방어 기법도 새롭게 연구될 필요가 있다. 따라서, 본 연구는 ViT 모델에 특화된 모델 역전 공격 및 방어 기법들의 특징을 서술한다.
Artificial intelligence is becoming a global hot topic and is being actively applied in various industrial fields. Not only is artificial intelligence being applied to industrial sites in an on-premises method, but cloud-based artificial intelligence platforms are expanding into "as a service" type. The purpose of this study is to develop and verify a measurement tool for an evaluation framework for the adoption of a cloud-based artificial intelligence platform and test the interrelationships of evaluation variables. To achieve this purpose, empirical testing was conducted to verify the hypothesis using an expanded technology acceptance model, and factors affecting the intention to adopt a cloud-based artificial intelligence platform were analyzed. The results of this study are intended to increase user awareness of cloud-based artificial intelligence platforms and help various industries adopt them through the evaluation framework.
This study offers a comprehensive evaluation of the role and impact of advanced power semiconductors in solar module systems. Focusing on silicon carbide (SiC) and gallium nitride (GaN) materials, it highlights their superiority over traditional silicon in enhancing system efficiency and reliability. The research underscores the growing industry demand for high-performance semiconductors, driven by global sustainable energy goals. This shift is crucial for overcoming the limitations of conventional solar technology, paving the way for more efficient, economically viable, and environmentally sustainable solar energy solutions. The findings suggest significant potential for these advanced materials in shaping the future of solar power technology.
반도체 제조공정과 미세가공 기술을 이용하여 30$0^{\circ}C$의 동작온도에서 약 60㎽의 전력소모를 갖는 산화물 반도체 박막 가스센서 어레이를 제조하였다. 멤브레인의 우수한 열적 절연은 0.1$\mu\textrm{m}$ 두께의 Si$_3$N$_4$와 1$\mu\textrm{m}$ 두께의 PSG의 이중 층에 의한 것으로, 각각 LPCVD(저압화학 기상증착)와 APCVD(대기압 화학 기상증착)에 의해 제조되었다. 센서 어레이의 4가지 산화물 반도체 박막 감지물질로는 1wt.%Pd가 도핑된 SnO$_2$, 6wt.% $Al_2$O$_3$가 도핑된 ZnO, WO$_3$, ZnO를 이용하였으며, 제조된 초소형 산화물 반도체 박막 가스센서 어레이는 여러 가지 가스의 노출시 유용한 저항 변화를 나타내었고 감도는 감지 물질에 강하게 의존함을 알 수 있었다. 센서 소자의 공정 수율을 증진시키기 위하여 히터 부위를 함몰하는 공정 방법을 취하였으며, 그 결과 월등한 수율 개선을 도모할 수 있었다.
사물 인터넷 기술의 발전에 따라 모바일 기기와 센서 등에 대한 수요가 급증하고 있으며, 다양한 전자 제품에 대한 개발이 이루어지고 있다. 이러한 신제품들에 사용될 반도체 소자와 재료, 공정 장비들도 다양해지고 있으며, 공정마다 최적의 공정 변수를 찾는 과정들이 수반된다. 효율적인 공정 최적화를 위하여 시뮬레이션을 이용하거나 실시간 공정 제어 시스템을 사용하여 공정 변수를 찾을 수 있겠지만, 공정 데이터의 피드백과 비용, 범용성 등의 한계가 있다. 본 연구에서는 효율적으로 최적의 공정 변수를 찾기 위해 소자의 목표 특성과 제작된 소자의 특성을 비교하여 공정 장비를 자동으로 제어하는 시뮬레이터를 개발하였다. 이 시뮬레이터의 범용성을 극대화하기 위하여 온라인 기능이 구현되어 있지 않은 반도체 공정 장비에 장착할 수 있는 각종 센서 모듈과 조작 모듈들을 제작하였고, 이 모듈들을 원격에서 접근이 가능하도록 사물 인터넷 기술을 접목하였다. 최적의 공정 변수를 찾기 위한 방법은 딥러닝 기반의 인공지능을 사용하였다. 제안하는 시뮬레이터는 기존의 공정 장비들을 온라인으로 제어하고 최적의 공정 변수들을 찾을 수 있기 때문에 신제품 개발에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
Artificial Intelligence(AI) 기술이 발전함에 따라 데이터 센터 분야 등에서 고사양 반도체에 대한 수요가 증가하고 있다. 이러한 추세에 맞춰 반도체 성능을 향상하기 위해 회로의 미세화 및 I/O의 고밀도화가 요구되고 있으며 이를 충족할 수 있는 기술로 차세대 packaging인 2.5dimension(D) packaging이 주목받고 있다. 2.5D packaging에 활용되는 요소 기술로는 microbump, interposer 및bridge die가 있다. 이러한 기술을 적용하면 기존 방식 대비 더 많은 수의 I/O 구현이 가능하여 동시에 다량의 정보를 송수신할 수 있으며, 전기 신호를 전달하는 배선 길이를 단축하여 전력 소모량을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 molding 공정 및 R DL공정을 융합하여 제작한 Molded Bridge die on Substrate(MBoS) 공정 기술을 제안한다. 제안된 MBoS 기술은 적용이 쉽고 활용 분야가 넓어 차세대 패키징 기술의 대중화에 기여할 것으로 예상된다.
The effects of the isoelectronic AI-doping of GaN grown by metal organic chemical vapor deposition were investigated for the first time using scanning electron microscopy (SEM), Hall measurements, photoluminescence (PL), and time-resolved PL. When a certain amount of Al was incorporated into the GaN films, the room temperature photoluminescence intensity of the films was approximately two orders larger than that of the undoped GaN. More importantly, the electron mobility significantly increased from 130 for the undoped sample to $500\textrm{cm}^2/Vs$ for the sample grown at a TMAl flow rate of $10{\mu}mol/min$, while the unintentional background concentration only increased slightly relative to the TMAl flow. The incorporation of Al as an isoelectronic dopant into GaN was easy during MOCVD growth and significantly improved the optical and electrical properties of the film. This was believed to result from a reduction in the dislocation-related non-radiative recombination centers or certain other defects due to the isoelectronic Al-doping.
패턴화된 ITO (indium tin oxide)/Glass 기판 위에 정공수송층인 PEDOT:PSS [poly(3,4-othylenedioxythiophene):poly(styrene sulfolnate)]와 발광층인 MEH-PPV [poly(2-methoxy-5-(2-ethyhexoxy)-1,4phenylenvinylene)]를 사용하여 ITO/PEDOT:PSS/MEH-PPV/AI 구조를 갖는 고분자 유기 발광다이오드 (polymer light emitting diode: PLED)를 제작하였다. PLED 제작시 MEH-PPV 의 농도를 ($0.1\;wt\%\;{\~}\;0.9\;wt\%$) 변수로 하여 박막의 표면 거칠기와 박막 층의 마찰재수(friction coefficient) 측정을 통하여 농도에 따른 특성 변화를 조사하였다. MEH-PP 의 농도를 $0.1\;wt\%$ 에서 $0.9\;wt\%$ 로 증가함에 따라 발광 층의 RMS (root mean square)같은 1.72 nm 에서 1.00 nm 로 감소하여 거칠기가 개선되는 경향을 보여 주었다. 그러나 박막간의 마찰계수는 0.048 에서 0.035 로 감소하여 박막간의 접합상태가 나빠지는 현상을 나타내었다. 소자의 전기, 광학적 특성의 경우 MEH-PPV 농도가 $0.5\;{\~}\;0.9\;wt\%$ 범위에서 약 0.35 mA (at 9V)의 전류밀도를 나타내었으며, 최대 휘도는 $0.5\;wt\%$ 농도에서 $409\;cd/m^2$의 값을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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