• 한국표면공학회:학술대회논문집
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• 한국표면공학회 2001년도 추계학술발표회 초록집
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• pp.67-67
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• 2001

The structure zone model has been used to provide an overview of the relationship between the microstructure of the films deposited by PVD and the most prominent deposition condition.s. B.AMovchan and AV.Demchishin have proposed it firstls such model. They concluded that the general features of the resulting structures could be correlated into three zones depending on $T/T_m$. Here T m is the melting point of the coating material and T is the substrate temperature in kelvines. Zone 1 ($T/Tm_) is dominated by tapered macrograins with domed tops, zone 2 ($O.3) by columnar grains with denser boundaries and zone 3 ($T/T_m>O.5$) by equiaxed grains formed by recrystallization. J.AThomton has extended this model to include the effect of the sputtering gas pressure and found a fourth zone termed zone T(transition zone) consisting of a dense array of poorly defined fibrous grains. R.Messier found that the zone I-T boundary (fourth zone of Thorton) varies in a fashion similar to the film bias potential as a function of gas pressure. However, there has not nearly enough model for explaining the change in morphology with crystal orientation of the films. The structure zone model only provide an information about the morphology of the deposited film. In general, the nucleation and growth mechanism for granular and fine structure of the deposited films are very complex in an PVD technique because the morphology and orientation depend not only on the substrate temperature but also on the energy of deposition of the atoms or ions, the kinetic mechanism between metal atoms and argon or nitrogen gas, and even on the presence of impurities. In order to clarify these relationship, AI and Mg thin films were prepared on SPCC steel substrates by PVD techniques. The influence of gas pressures and bias voltages on their crystal orientation and morphology of the prepared films were investigated by SEM and XRD, respectively. And the effect of crystal orientation and morphology of the prepared films on corrosion resistance was estimated by measuring polarization curves in 3% NaCI solution.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2007년도 하계학술대회 논문집 Vol.8
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• pp.51-52
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• 2007

Built-in voltage in organic light-emitting diodes was studied using modulated photocurrent technique ambient conditions. From the bias voltage-dependent photocurrent, built-in voltage of the device is determined. The applied bias voltage when the magnitude of modulated photo current is zero corresponds to a built-in voltage. Built-in voltage in the device is generated due to a difference of work function of the anode and cathode. A device was made with a structure of anode/$Alq_3$/cathode to study a built-in voltage. ITO and ITO/PEDOT:PSS were used as an anode, and Al and LiF/AI were used as a cathode. It was found that an incorporation of PEDOT:PSS layer between the ITO and $Alq_3$ increases a built-in voltage by about 0.4V. This is consistent to a difference of a highest occupied energy states of ITO and PEDOT:PSS. This implies that a use of PEDOT:PSS layer in anode improves the efficiency of the device because of a lowering of anode barrier height. With a use bilayer cathode system LiF/Al, it was found that the built-in voltage increases as the LiF layer thickness increases in the thickness range of 0~1nm. For 1nm thick LiF layer, there is a lowering of electron barrier by about 0.2eV with respect to an Al-only device. It indicates that a very thin alkaline metal compound LiF lowers an electron barrier height.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.120-126
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• 2019

최근 에너지 인터넷에서 지능형 원격검침 인프라를 이용하여 확보된 대량의 전력사용데이터를 기반으로 효과적인 전력수요 예측을 위해 다양한 기계학습기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 전력량 데이터와 같은 시계열 데이터에 대해 효율적으로 패턴인식을 수행하는 인공지능 네트워크인 Gated Recurrent Unit(GRU)을 기반으로 딥 러닝 모델을 제안하고, 실제 가정의 전력사용량 데이터를 토대로 예측 성능을 분석한다. 제안한 학습 모델의 예측 성능과 기존의 Long Short Term Memory (LSTM) 인공지능 네트워크 기반의 전력량 예측 성능을 비교하며, 성능평가 지표로써 Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), Forecast Skill Score, Normalized Root Mean Squared Error (RMSE), Normalized Mean Bias Error (NMBE)를 이용한다. 실험 결과에서 GRU기반의 제안한 시계열 데이터 예측 모델의 전력량 수요 예측 성능이 개선되는 것을 확인한다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.1-9
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• 2023

스트레스는 감당하기 어려운 외부 또는 내부 요인으로부터 유발되는 것으로 현대 사회의 주요한 문제 중 하나이다. 높은 스트레스가 장기적으로 지속되면 만성적으로 발전할 수 있으며, 건강 및 생활 전반에 큰 악영향을 초래할 수 있다. 그러나 만성적인 스트레스를 겪는 사람들은 자신이 스트레스를 받고 있는지 알아차리기 어렵기 때문에 사전에 스트레스를 인지하고 관리하는 것이 중요하다. 웨어러블 기기로부터 측정된 생체 신호를 이용하여 스트레스를 탐지한다면, 스트레스를 효율적으로 관리할 수 있을 것이다. 그러나 생체 신호를 이용하는 데에는 두 가지 문제점이 있다. 첫째로 생체 신호에서 수작업 특징을 추출하는 것은 바이어스를 발생시킬 수 있으며, 두 번째는 실험 주체에 따라 분류 모델 성능의 변이가 클 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 데이터의 핵심적인 특징을 표현할 수 있는 합성곱 오토인코더를 이용해 바이어스를 줄이고 앙상블 학습 중 하나인 소프트 보팅을 이용해 일반화 능력을 높여 성능의 변이를 줄이는 모델을 제안한다. 모델의 일반화 성능을 확인하기 위하여 LOSO 교차 검증 방법을 이용하여 성능을 평가한다. 본 논문에서 제안한 모델은 WESAD 데이터셋을 이용하여 높은 성능을 보여주었던 기존의 연구들보다 우수한 정확도를 보임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권11호
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• pp.29-42
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• 2023

본 논문은 서울, 부산, 인천과 같은 대한민국의 주요 도시들을 대상으로 일사량 예측 정확도를 향상하기 위한 방법론을 제안한다. 제안한 방법론은 먼저 GAN, CTGAN, Copula GAN, WGANGP, TVAE 등 다섯 가지 생성 모델을 이용하여 기존 학습 데이터와 유사한 독립 변수들을 생성한다. 다음으로 모델 학습에서의 데이터 편향성을 개선하고자, 생성한 독립 변수들에서 각각 랜덤 포레스트와 심층 신경망을 통해 종속 변숫값을 도출하여 학습 데이터 셋을 구축하고, 이를 기존 학습데이터 셋과 결합하여 예측 모델을 구성한다. 실험 결과, 증강된 데이터 셋으로 학습한 모델들은 기존 데이터 셋으로 학습한 모델들보다 향상된 성능을 나타내었다. 특히 CTGAN은 복잡한 다변량 데이터 관계를 효과적으로 다루는 메커니즘으로 인해 우수한 결과를 도출하였으며, 생성된 데이터는 일사량의 다양한 변화와 실제 변동성과 효과적으로 반영하였다. 제안한 방법론은 고품질의 생성 데이터로 학습 데이터를 증강함으로써, 데이터 부족 현상 문제를 다룰 수 있을 뿐만 아니라 지속 가능한 발전을 위한 태양광 발전 시스템 운영에도 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제35권4호
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• pp.1-12
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• 2023

ChatGPT의 교육적 활용에 대한 관심이 증가하고 있는 시점에서 대학생을 대상으로 ChatGPT에 대한 인식을 알아보는 것은 필요하다. D대학교 2023년도 1학기 '가정생활과 문화', '패션과 미술관', '영화로 만나는 패션' 수강생을 대상으로 인터넷과 대화형 인공지능 사용실태 그리고 수업에서 ChatGPT를 활용한 후 그에 대한 인식을 설문지, 비교분석 보고서, 성찰일지로 살펴보았다. 대학생은 수업을 위한 정보는 주로 인터넷 검색과 논문에서 주로 얻고 있었으며 대화형 인공지능을 이용하는 경우는 아직 미비함을 알 수 있었다. ChatGPT는 대부분 2023년 1학기에 처음 사용하였으며 대화형 인공지능 중 주로 ChatGPT를 사용하였다. ChatGPT는 정보의 정확성과 신뢰도면에서는 조금 부족하나 쉽고 빠르게 상호작용을 하면서 정보를 찾을 수 있어 편리하며 만족도가 높아 앞으로 ChatGPT를 보다 적극적으로 활용할 용의가 있었다. ChatGPT가 교육에 미치는 영향에 대해 학생들은 자기 주도적이며 질문을 통한 문제해결 태도와 정보에 대한 검증과정을 위해 모둠별 토의·토론을 통해 확인하는 협동수업의 과정을 학습자 스스로가 설정하는 것이 긍정적이라고 하였다. 그러나 표절과 저작권, 데이터 편향성, 최신 데이터 학습부족, 정확하지 않거나 잘못된 정보를 생성하는 등의 신뢰를 저하시키는 문제점이 있다는 것을 인식하였으며 이에 대한 보완이 필요하다고 하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 추계학술대회 논문집 학회본부 C
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• pp.740-742
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• 1998

In this paper, we described the effect of rapid thermal annealing on the electrical properties of interfacial layer between various top electrodes and $(Ba_{0.5}Sr_{0.5})TiO_3$ thin films. BST thin films were fabricated on Pt/TiN/$SiO_2$/Si substrate by RF magnetron sputtering technique. AI, Ag, and Cu films for the formation of top electrode were deposited on BST thin films by thermal evaporator. Top electrodes/BST/Pt capacitor annealed with rapid thermal annealing at various temperature. In $(Ba_{0.5}Sr_{0.5})TiO_3$ thin films with Cu top electrode annealed at $500^{\circ}C$, the dielectric constant was measured to the value of 366 at 1.2 [kHz] and the leakage current was obtained to the value of $5.85{\times}10^{-7}\;[A/cm^2}$ at the forward bias of 2 [V].

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권1호
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• pp.65-78
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• 2008

This study compares the relative accuracy and consistency of four split-window land surface temperature (LST) algorithms (Becker and Li, Kerr et ai., Price, Ulivieri et al.) using 24 sets of Terra (Aqua)/Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data, observed ground grass temperature and air temperature over South Korea. The effective spectral emissivities of two thermal infrared bands have been retrieved by vegetation coverage method using the normalized difference vegetation index. The intercomparison results among the four LST algorithms show that the three algorithms (Becker-Li, Price, and Ulivieri et al.) show very similar performances. The LST estimated by the Becker and Li's algorithm is the highest, whereas that by the Kerr et al.'s algorithm is the lowest without regard to the geographic locations and seasons. The performance of four LST algorithms is significantly better during cold season (night) than warm season (day). And the LST derived from Terra/MODIS is closer to the observed LST than that of Aqua/MODIS. In general, the performances of Becker-Li and Ulivieri et al algorithms are systematically better than the others without regard to the day/night, seasons, and satellites. And the root mean square error and bias of Ulivieri et al. algorithm are consistently less than that of Becker-Li for the four seasons.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.25-30
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• 2022

본 연구는 러시아-우크라이나 전쟁(2022)의 특징인 유튜브 등 SNS 추천알고리즘 필터버블 강화현상과 하이브리드 전쟁의 승패 요인에 관한 연구이다. 이 전쟁은 하이브리드전으로 규명되며, SNS 추천알고리즘 기반 뉴미디어의 활용은 정치적 레버리지를 넘어서 전쟁의 승부를 결정짓는 요소로 부상하고 있다. 이로 인해, 필터버블 현상이 시청자들에게 노출되는 정보의 제한을 가져온다는 확증편향의 사전적 의미를 넘어서고 있다. 우크라이나 젤렌스키 대통령이 키예프에서 항전을 독려한 유튜브 동영상의 경우 702만의 조회 수를 기록했지만, 푸틴의 연설은 80만에 그친 것은 추천알고리즘이 푸틴의 연설을 노출하지 않았다는 방증이다. 이러한 SNS 추천알고리즘의 노출 전쟁은 미국(유튜브, 트위터, 페이스북)과 중국(틱톡) 빅테크 기업의 알고리즘 전쟁으로 발전되는 경향을 보인다. 미국기업의 영향으로 우크라이나는 국제적인 지원을 받을 수 있게 되었고, 러시아는 중국기업의 영향으로 푸틴의 지지율이 80 프로가 넘는 상반된 결과가 도출되고 있다. 이러한 알고리즘 권력화는 '필터버블'에 의해 여론의 확증편향에 기반을 두고 있기에 이 왜곡 현상에 대한 새로운 가이드라인 설정을 이른 시일 안에 제시해야 한다는 정당성이 이번 러시아-우크라이나 전쟁을 통해서 주목받고 있다.

• 분석과학
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• 제12권3호
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• pp.177-183
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• 1999

사용후 U-Al 핵연료 용해용액의 자유산 농도 측정에 이용할 수 있는 Gran plot적정법을 개발하였다. 질산을 염기로 적정할 때 미치는 U(VI)과 Al(III)의 영향을 옥살산칼륨 착화제가 함유된 적정매질과 함유되지 않은 적정매질에서 조사하였다. Gran plot방법으로 종말점을 구할 경우 두 가지 매질에서 모두 양의 오차가 있었으며, 착화제가 함유된 매질에서는 U(VI)이 그리고 착화제가 없는 매질에서는 Al(III)이 오차의 원인이었다. 옥살산칼륨 적정매질에 첨가하는 시료량을 조절하여 pH 5.0 이하에서 적정을 시작함으로써 오차를 줄일 수 있었으며, 질산 농도가 0.1 M이고 U(VI) : Al(III) : $H^+$의 몰비율이 2:12:1인 시료의 질산 농도 측정오차는 1%이하였다. 이 방법으로 U:Al의 몰비율이 1:6인 하나로핵연료 용해용액의 질산 농도를 정확하게 측정할 수 있었다.