• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1168-1170
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• 2005

Nanoimprint Lithography(NIL) has increasingly been recognized as a key manufacturing technology for nanosized feature. One of the most important task for nanoimprint lithography is to provide the imprinting stamp with low price. The Stamp fabricated with Si based material by e-beam lithography, RIE is extremely expensive and its throughput is very limited and PDMS replica is too soft to hold high imprinting pressure.(>5atm) In this study, we present the imprinting stamp which can be easily replicated from original mold and is based on PVC film. Replication of original Si mold to PVC film was done by Hot embossing technique, ($120^{\circ}C$ of Temperature, 20 atm applied) As small as 100nm patterns were successfully transferred into PVC film. The size of stamp was up to 100mm in diameter.

• 한국생산제조학회지
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• 제20권3호
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• pp.245-250
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• 2011

An UV/thermal hybrid nanoimprint lithography system was designed and implemented for the pattern transfer to flexible substrates. This system can utilize a plate stamp, roll stamp, and film stamp. For all cases of using those stamps, this system is also switchable an UV or thermal nanoimprint lithography mode. This paper shows how to design the heating and UV curing plates and proposes how to change them easily. Because the pressure condition and the speed of the press roller varies by the characteristics of the stamp and substrate, all the parameters related to the nanoimprint lithography have to adjustable. Some transferred patterns are shown in this paper to verify the performance of the hybrid nanoimprint lithography system. The flexible substrates with nano-scale patterns on them will be key components for next generation technologies such as flexible displays, bendable semi-conductors, and solar cells.

• KSBB Journal
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• 제21권4호
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• pp.273-278
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• 2006

박테리아 패터닝을 위한 혼성 아가로즈젤 마이크로 스탬프는 PDMS 몰드를 이용한 replica moding 공정을 이용하여 제작하였다. 완성된 스탬프를 박테리아를 잉크로 사용한 후, $50{\mu}m$ 원 모양을 가지는 2차원 박테리아 어레이를 구현할 수 있었다. 또한, 상기 방법을 통하여 실험 목적에 적합한 다양한 모양을 가지는 패턴을 쉽게 만들 수 있다. 패터닝된 박테리아의 형광 세기는 스팟과 주변간에 매우 높은 대조비를 이루며, 각각의 스팟 및 스팟간의 형광 세기가 매우 균일함을 보여 프린팅 시 매우 균일한 패턴을 얻을 수 있었다. 박테리아 패터닝을 할 경우 큰 문제점인 낮은 젖음성과 미끄럽고 작은 아가로즈젤 마이크로 스탬프를 취급의 어려움을 본 연구에서 제안한 혼성 아가로즈젤 마이크로 스탬프를 이용하여 해결할 수 있었다. 상기 방법의 가장 큰 장점은 세포를 이용한 패터닝의 경우 세포의 활성을 유지시키는 것인데 다량의 수분을 포함하는 아가로즈젤을 사용할 경우 세포의 활성을 유지시키면서 패턴을 구현할 수 있으므로 매우 중요한 기술로 생각된다. 본 연구에서 제안된 방법은 매우 재현성이 높으며, 편리하고, 빠르게 구현할 수 있어서 미생물 생태학, 세포와 표면간의 상호작용 그리고 세포를 바탕으로 하는 스크리닝 시스템에 활용 되어 질것으로 기대된다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.49-61
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• 2017

트랜잭셔널 메모리는 트랜잭션 처리를 위한 병렬 프로그래밍 패러다임을 크게 바꾸었으며, 하드웨어 및 소프트웨어 방식에 따라 STM, HTM, HyTM으로 구분된다. 그러나, 기존 연구들은 모든 워크로드에 대해 획일적인 재시도 정책을 제공하는 문제점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 멀티코어 환경에서 샘플링 기반 유연한 재시도 정책을 이용한 하이브리드 트랜잭셔널 메모리 기법을 제안한다. 첫째, 제안하는 기법은 트랜잭션의 특성을 파악하여 HTM 혹은 STM을 선택하여 수행하거나, 블룸필터를 이용하여 동시에 HTM과 STM을 수행한다. 둘째, 제안하는 기법은 각 워크로드 내의 트랜잭션의 특성을 반영한 유연한 HTM 재시도 정책을 제공한다. 마지막으로 STAMP를 이용한 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 기존 연구에 비해 10~20%의 성능 향상이 있음을 보인다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권2호
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• pp.499-509
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• 2018

Recently, hybrid transactional memory (HyTM) has gained much interest from researchers because it combines the advantages of hardware transactional memory (HTM) and software transactional memory (STM). To provide the concurrency control of transactions, the existing HyTM-based studies use a bloom filter. However, they fail to overcome the typical false positive errors of a bloom filter. Though the existing studies use a global lock, the efficiency of global lock-based memory allocation is significantly low in multi-core environment. In this paper, we propose an efficient hybrid transactional memory scheme using near-optimal retry computation and sophisticated memory management in order to efficiently process transactions in multi-core environment. First, we propose a near-optimal retry computation algorithm that provides an efficient HTM configuration using machine learning algorithms, according to the characteristic of a given workload. Second, we provide an efficient concurrency control for transactions in different environments by using a sophisticated bloom filter. Third, we propose a memory management scheme being optimized for the CPU cache line, in order to provide a fast transaction processing. Finally, it is shown from our performance evaluation that our HyTM scheme achieves up to 2.5 times better performance by using the Stanford transactional applications for multi-processing (STAMP) benchmarks than the state-of-the-art algorithms.

• 소성∙가공
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• 제32권3호
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• pp.122-128
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• 2023

As electric vehicles (EV) have increasingly replaced the conventional vehicles with internal combustion engines (ICE), most of automotive makers are actively devoting to the technology development of EV parts. Accordingly, the manufacturing process for power source has been also shifting from engine/transmission to EV motor/reducer system. However, lack of experience in developing the EV motor still remains as a technical challenge. In this paper, we employed the forming simulation based on finite element modeling to solve this problem. In particular, in order to increase the accuracy of the forming simulation, we introduced the elastic-plastic constitutive model parameters for polymer-copper hybrid wire by investigating the individual strain-stress curves, and elastic modulus of polymer and copper. Then, the reliability of modeling procedure was confirmed by comparing the simulated results with experiments. Finally, the identified mechanical properties and finite element modeling were applied to a hairpin forming process, which involves multiple deformation paths such as bending, pressing, widening, and twisting. The proposed numerical approach can replace common experience or experiment based trials by reducing production time and cost in the future.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권9호
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• pp.615-620
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• 2013

스마트폰을 통해 사용자에게 제공되는 앱이 증가함에 따라 사용자들은 스마트폰에서 자신이 사용하고자 하는 앱을 매번 찾아야 하는 문제점이 커지고 있다. 이러한 앱 탐색 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 스마트폰에서 시간 및 장소에 따른 사용자별 앱 사용 로그를 수집하고, 이를 학습하여 사용자의 상황 정보에 따라 최적의 앱 추천 리스트를 자동으로 제공하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 사용자의 앱 로그로부터 요일, 시간대, 주중주말 여부 등의 시간 속성과 주소명, POI 등의 장소 속성을 학습하여 최대사용빈도기반 예측 모델, Naive-Bayesian 예측 모델, SVM 예측 모델 등의 3가지 예측 모델을 생성한다. 최적의 예측 모델을 생성하기 위해 다양하게 조합된 학습 속성들을 학습한 예측모델들의 추천 정확도 비교 실험을 진행하였으며, 단일 예측 모델의 성능 개선을 위한 하이브리드 추천 방법을 제안한다.