Lee, Soo Kyung;Na, Byung Hoon;Choi, Hee Ju;Ju, Gun Wu;Jeon, Jin Myeong;Cho, Yong Chul;Park, Yong Hwa;Park, Chang Young;Lee, Yong Tak
한국진공학회:학술대회논문집
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한국진공학회 2013년도 제45회 하계 정기학술대회 초록집
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pp.220-220
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2013
Surface-normal transmission electro-absorption modulator (EAM) are attractive for high-definition (HD) three-dimensional (3D) imaging application due to its features such as small system volume and simple epitaxial structure [1,2]. However, EAM in order to be used for HD 3D imaging system requires uniform modulation performance over large area. To achieve highly uniform modulation performance of EAM at the operating wavelength of 850 nm, it is extremely important to remove the GaAs substrate over large area since GaAs material has high absorption coefficient below 870 nm which corresponds to band-edge energy of GaAs (1.424 eV). In this study, we propose and experimentally demonstrate a transmission EAM in which highly selective backside etching methods which include lapping, dry etching and wet etching is carried out to remove the GaAs substrate for achieving highly uniform modulation performance. First, lapping process on GaAs substrate was carried out for different lapping speeds (5 rpm, 7 rpm, 10 rpm) and the thickness was measured over different areas of surface. For a lapping speed of 5 rpm, a highly uniform surface over a large area ($2{\times}1\;mm^2$) was obtained. Second, optimization of inductive coupled plasma-reactive ion etching (ICP-RIE) was carried out to achieve anisotropy and high etch rate. The dry etching carried out using a gas mixture of SiCl4 and Ar, each having a flow rate of 10 sccm and 40 sccm, respectively with an RF power of 50 W, ICP power of 400 W and chamber pressure of 2 mTorr was the optimum etching condition. Last, the rest of GaAs substrate was successfully removed by highly selective backside wet etching with pH adjusted solution of citric acid and hydrogen peroxide. Citric acid/hydrogen peroxide etching solution having a volume ratio of 5:1 was the best etching condition which provides not only high selectivity of 235:1 between GaAs and AlAs but also good etching profile [3]. The fabricated transmission EAM array have an amplitude modulation of more than 50% at the bias voltage of -9 V and maintains high uniformity of >90% over large area ($2{\times}1\;mm^2$). These results show that the fabricated transmission EAM with substrate removed is an excellent candidate to be used as an optical shutter for HD 3D imaging application.
화학 공정의 주요 설비 중 하나인 증류탑은 물질들의 끓는점 차이를 이용하여 혼합물에서 원하는 생산물을 분리하는 설비이며 증류 공정은 많은 에너지가 소비되기 때문에 최적화 및 운전 예측이 필요하다. 본 연구의 대상 공정은 공급처에 따라 원료의 조성이 일정하지 않아 정상 상태로 운전이 어려워 효율적인 운전이 어렵다. 이를 해결하기 위해 데이터 기반 예측 모델을 이용하여 운전 조건을 예측 할 수 있다. 하지만 미가공 공정 데이터에는 이상치 및 노이즈가 포함되어 있어 예측 성능을 향상시키기 위해 데이터 전처리가 필요하다. 본 연구에서는 인공 신경망 모델인 Long short-term memory (LSTM)과 Random forest (RF)를 사용하여 모델을 최적화한 후, 데이터 전처리 방법으로 Low-pass filter와 One-class support vector machine을 사용하여 데이터 전처리 방법 및 범위에 따른 예측 성능을 비교하였다. 각 모델의 예측 성능과 데이터 전처리의 영향은 R2과 RMSE를 사용하여 비교하였다. 본 연구의 결과, 전처리를 통해 LSTM의 경우 R2은 0.791에서 0.977으로 RMSE는 0.132에서 0.029로 각각 23.5%, 78.0% 향상되었고, RF의 경우 R2은 0.767에서 0.938으로 RMSE는 0.140에서 0.050으로 각각 22.3%, 64.3% 향상되었다.
전기자동차는 가솔린 자동차와는 달리 배출가스가 없어 친환경 차량을 대표하지만, 장착된 축전지에 충전된 전기로 구동되기 때문에, 1회 충전으로 갈 수 있는 거리가 전지의 에너지 밀도에 의해 좌우된다. 따라서 높은 에너지 밀도를 갖는 리튬이온 전지가 전기자동차용 전지로 유력한 후보이다. 리튬이온 전지의 효율을 지배하는 중요한 구성품은 전극이므로 전극 제조공정은 리튬이온 전지 전체 생산 공정에서 중요한 역할을 한다. 특히 전극의 제조 공정 중 코팅 공정은 성능에 큰 영향을 미치는 매우 중요한 공정이다. 본 논문에서는 전극 제조에서 코팅 공법의 효율성 및 생산성 증대를 위한 혁신적인 공정을 제안하고, 장비 설계 방법 및 개발 결과에 대하여 기술하였다. 구체적으로, 극판 핵심 코팅 품질 25% Upgrade 기술, 제품 고출력/고용량화 에 따른 조립 마진 감소 대응 가능 기술, 그리고 제품 용량 품질 및 조립 공정 수율 향상 기술들에 대한 설계 절차 및 개발방법을 제시하였다. 결과로 리튬이온 배터리의 셀의 제품 수명 개선 효과를 확보 하였다. 기존의 코팅 공정과 비교할 때 양극 용량 유지 위해 Target Loading Level 유지, 산포를 향상시켰다(${\pm}0.4{\rightarrow}{\pm}0.3mg/cm^2r$감소).
자동운항 알고리즘은 인적요인에 의한 해난사고를 방지하고, 보다 효과적이고 안전한 운항을 위해 개발되어 왔다. 그러나, 대부분의 알고리즘이 수많은 선박이 입출항하는 항만근처의 실제 통항상황을 고려하여, 성능을 입증하지 않았기에, 실제 선박에 설치되어 운용된 사례는 거의 없다. 본 연구에서는 충돌사고의 위험성을 줄이고, 안전운항을 지원하기 위하여, 퍼지 이론과 가변공간 탐색법 개념을 사용한 충돌회피 알고리즘을 고안하였다. 충돌회피 알고리즘은 크게 3단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는, 현재시간(t=to)에 타선들의 위치 및 속도정보와 자선의 위치 및 속도정보를 이용하여 퍼지 이론에 의한 충돌위험도를 계산하고 이를 바탕으로 회피를 위한, 행동공간을 구성한다. 두번째 단계에서는, 일정시간 이후($t=to+{\Delta}t$)의 타선 및 자선의 위치 및 속도를 추정하여, 다시 충돌위험도를 계산하는데, 이때는 변화된 위험도를 바탕으로 행동공간을 다시 재구성하게 된다. 세 번째 단계에서는, 추정된 행동공간들을 대상으로 최적화 기법을 사용하여, 가장 안전하고, 효율적인 회피경로를 결정하게 된다. 이와 같이 3단계로 구성된 충돌회피 알고리즘은 실시간으로 계산되어, 지속적으로 갱신된다. 본 논문에서는 고안된 가변공간 탐색법을 이용한 충돌회피 알고리즘을 한국해양연구원의 선박운항 시뮬레이터에 구현하여, 대양항해 시나리오를 대상으로 성능시험을 수행하였다. 타선박의 항해정보는 AIS 정보를 가정하였고, 최종 선정된 회피경로는 Auto-pilot에 의해 자동운항 되도록 구성하였다. 본 논문에서는 고안된 가변공간 탐색법을 이용한 충돌회피 알고리즘의 특징과 성능시험 결과에 대해 소개한다.
본 연구에서는 몬테칼로 전산모사 코드인 GATE6 (Geant4 Application for Tomographic Emission ver.6)를 사용하여 의료용 선형 가속기인 Varian사의 Clinac 21EX를 모사하고, 6 MV 광자선의 선량 특성을 평가하였다. 몬테칼로 방법은 방사선 치료시 환자 내의 선량분포를 계산하는 가장 정확한 방법으로 널리 이용되고 있다. 몬테칼로 기반의 코드를 이용하여 선형가속기의 조사 헤드부를 통과하는 입자의 흐름을 모사하는 것은 조사선량을 정량화 하는데 필요한 입자들의 에너지, 공간 분포와 같은 임상적인 빔의 특성을 결정하기 위한 실용적인 방법이다. 본 연구에서 모사한 선형가속기의 조사 헤드부는 빔 경로에 위치한 타겟, 일차 콜리메이터, 선속 평탄 필터, 이온전리함, 이차 콜리메이터로 구성된다. 모사된 선형가속기를 이용하여 선원-표면간 거리 100 cm, 조사야 $10{\times}10cm^2$ 조건에서 물팬텀 내의 광자선 에너지 스펙트럼(energy spectrum), 심부선량백분율(percentage depth dose), 선량프로파일(dose profiles)을 측정하였으며, 이 결과값을 실험 측정값과 비교하여 정확성을 검증하였다. 본 연구에서는 모사를 통한 결과값과 실험값이 매우 일치함을 보였으며, 이를 통해 GATE6 전산모사 코드는 방사선치료에 사용되는 광자선을 모사하기에 효과적임을 입증하였다.
원자력발전소의 2차 계통수 중에 존재하는 철산화물(magnetite)은 열전달 튜브의 표면에 침착(fouling)되어 열전달 성능을 떨어뜨리거나 부식을 유발한다. 이와 같은 문제를 방지하기 위해, 원전 2차 계통수 중에 고분자 분산제(polymeric dispersant) 주입을 통해 철산화물의 분산 안정성 향상을 도모하는 연구를 수행하였다. 카르복실기(-COOH, carboxyl group)를 함유한 3종의 음 이온성 고분자(PAA, PMA, PAAMA)를 선정하였으며, 이들에 농도변화(1~1000 ppm)에 의한 마그네타이트 분산 특성을 평가하기 위해 침강시험, 투과율 측정, 입도 측정, 제타전위 측정을 수행하였다. 고분자 분산제는 수용액 중 철산화물 분산안정성에 큰 영향을 미쳤다. 분산제가 주입되면 분산 안정성이 향상되는 경향을 보였으나, 분산제 농도 증가에 따라 마그네타이트의 분산 안정성이 선형적으로 비례하여 증가하지 않았다. 이는 임계 분산제 농도 이상에서는 철산화물 사이의 응집(agglomeration)이 발생하기 때문인 것으로 사료된다. 분산안전성 향상 효과는 분산제-철산화물의 농도비(ppm, 분산제/마그네타이트)가 0.01~0.1 범위에서 현저하였다. 분산제 주입을 통한 철산화물 제거 효과를 최대화하기 위해서는 적용 환경 특성, 철산화물 농도, 분산제 농도 및 철산화물-분산제 농도비의 최적화가 필요한 것으로 판단된다.
Transparent conducting oxides (TCOs) are of significant importance for their applications in various devices, such as light-emitting diodes, thin-film solar cells, organic light-emitting diodes, liquid crystal displays, and so on. In order for TCOs to contribute to the performance improvement of these devices, TCOs should have high transmittance and good electrical properties simultaneously. Sn-doped $In_2O_3$ (ITO) is the most commonly used TCO. However, indium is toxic and scarce in nature. Thus, ZnO has attracted a lot of attention because of the possibility for replacing ITO. In particular, group III impurity-doped ZnO showed the optoelectronic properties comparable to those of ITO electrodes. Al-doped ZnO exhibited the best performance among various doped ZnO films because of the high substitutional doping efficiency. However, in order for the Al-doped ZnO to replace ITO in electronic devices, their electrical and optical properties should further significantly be improved. In this connection, different ways such as a variation of deposition conditions, different deposition techniques, and post-deposition annealing processes have been investigated so far. Among the deposition methods, RF magnetron sputtering has been extensively used because of the easiness in controlling deposition parameters and its fast deposition rate. In addition, when combined with post-deposition annealing in a reducing ambient, the optoelectronic properties of Al-doped ZnO films were found to be further improved. In this presentation, we deposited Al-doped ZnO (ZnO:$Al_2O_3$ = 98:2 wt%) thin films on the glass and sapphire substrates using RF magnetron sputtering as a function of substrate temperature. In addition, the ZnO samples were annealed in different conditions, e.g., rapid thermal annealing (RTA) at $900^{\circ}C$ in $N_2$ ambient for 1 min, tube-furnace annealing at $500^{\circ}C$ in $N_2:H_2$=9:1 gas flow for 1 hour, or RTA combined with tube-furnace annealing. It is found that the mobilities and carrier concentrations of the samples are dependent on growth temperature followed by one of three subsequent post-deposition annealing conditions.
프로그램은 실행파일 내의 각 명령어를 수행함으로써 전력을 소비한다. 소비 전력은 복잡도와 비례하기 때문에 프로그램의 복잡도를 측정함으로써 예측될 수 있다. 일반적으로 소프트웨어의 복잡도는 마이크로프로세서 시뮬레이터를 사용하여 측정한다. 그러나 시뮬레이터를 사용한 복잡도 측정방법은 하드웨어를 트랜지스터 레벨과 같은 낮은 레벨에서 모델링하기 때문에 수행시간이 오래 걸리고, 단순히 정량적 측정치만을 제공한다. 본 논문에서는 소프트웨어의 최상위 레벨인 프로그램의 소스코드를 분석하고, 복잡도 매트릭을 생성하여 프로그램 전체에 대한 복잡도를 수식화하여 표현하는 방법을 제안한다. 또한 복잡도 매트릭을 함수 단위로 생성함으로써 연산이 집중되는 모듈에 대한 세분화된 정보를 제공할 수 있다. 제안한 알고리즘의 성능분석은 게이트 레벨 마이크로프로세서 시뮬레이터인 SimpleScalar와의 비교를 통해서 수행하였다. 분석을 위해 사용된 소프트웨어는 최신 비디오코덱인 H.264/AVC에서 사용되는 $4{\times}4$ 정수변환, 화면 내 예측, 화면 간 예측 모듈이다. 각각의 소프트웨어에 대하여 정량적으로 측정된 성능 분석을 위하여 입력된 각 모듈에 대한 실행 명령어의 수를 비교하였으며, 정확도는 SimpleScalar를 통하여 측정된 시뮬레이션 결과 대비 약 11.6%, 9.6%, 3.5%의 오차를 보였다.
인공신경망과 같은 기계학습에 기반한 네트워크 침입탐지/방지시스템은 특징 조합에 따라 탐지의 정확성과 효율성 측면에서 크게 영향을 받는다. 하지만 침입탐지에 사용 가능한 여러개의 특징들 중 정확성과 효율성 측면에서 최적의 특징 조합을 추출하는 특징 선택 문제는 많은 계산량을 요구한다. 본 논문에서는 NSL-KDD 데이터 집합에서 제공하는 6가지 서비스 거부 공격과 정상 트래픽을 구분해 내기 위한 최적 특징 조합 선택 문제를 다룬다. 최적 특징 조합 선택 문제를 해결하기 위해 대표적인 메타 휴리스틱 알고리즘 중 하나인 다중 시작 지역탐색 알고리즘에 기반한 최적 특징 선택 알고리즘을 제시한다. 제안한 특징 선택 알고리즘의 성능 평가를 위해 NSL-KDD 데이터를 상대로 41개의 특징 모두를 사용한 경우와 비교한다. 그리고 선택된 특징 조합을 사용했을 때 가장 높은 성능을 보여주는 기계학습 방법을 찾기위해 3가지 잘 알려진 기계학습 방법들 (베이즈 분류기와 인공신경망, 서포트 벡터 머신)을 사용해 성능을 비교한다.
한국지역난방공사에서 난지 물재생센터의 하수처리 설비로 부터 발생하는 $45,300m^3$/일의 바이오가스를 연료로 1,500 kW, 2대 규모의 엔진 발전기를 운영하고 있다. 그러나 바이오가스 발전 플랜트의 실제 운영 경험이 미미하고, 축적된 기술 및 노하우 부족으로 가스엔진의 잦은 고장과 정지로 많은 경제적 손실이 발생하고 있다. 따라서 이 발전 플랜트의 안정적인 운영을 위한 기술적 근본 대책 마련이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 난지 물재생센터의 하수처리장에서 발생하는 바이오가스를 이용한 가스엔진 플랜트의 일련의 공정상의 문제점을 확인하고, 각 단계별 문제점을 최소화 하여 실제 운전의 최적화 방안을 마련하였다. 먼저 고장 정지의 주요 원인인 발생가스의 정제를 위해 현재 사용 중인 활성탄에 대한 성분분석 및 흡착실험을 통해 활성탄의 흡착능력 품질 기준 마련을 위한 여건을 조성하였다. 또한, 불순물을 최소화하기 위한 활성탄의 교체주기의 기준수립, 황화수소 측정주기 강화, 활성탄 국산화, 설비개선 등 바이오플랜트 운영기준 강화 및 개선방안을 적용하여 실제운전에 적용하였다. 그 결과 가스엔진 1호기는 530%, 2호기는 250%의 정상운전 가동시간이 증가되는 운영실적을 보였다. 또한 통풍구의 설비개선을 통해 작업공정을 줄이고, 정상 운전시간과 가동률을 높일 수 있었다. 경제적으로도 77,000천원/년의 매출증대 효과를 나타냈다, 이와 같이 운영기준의 강화 및 개선방안을 적용하여, 바이오가스 플랜트의 고장 정지를 줄이고 가동률을 높여, 안정적인 운영을 하는 것이 현실적인 바이오가스 플랜트의 최적 운영방안으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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