ZnO:Al 박막은 산소 압력을 조절한 두 번의 증착 과정을 이용하여, DC 펄스 마그네트론 스퍼터링 방법에 의해 증착되었다. 시드막은 다양한 Ar/$O_2$ 압력비에서 증착되었으며, 벌크막은 순수한 Ar가스를 사용하여 증착되었다. 시드막 증착시 산소 압력이 증가함에 따라, 결정성과 (002) 배향성의 정도는 증가했다. 비저항은 시드가 없는 샘플의 경우 $4.7\times10^4\Omega{\cdot}cm$ cm로부터 Ar/$O_2$ = 9/1 샘플의 경우 $3.7\times10^4\Omega{\cdot}cm$까지, 결정성의 증가와 함께 점차 감소했다. 에칭된 표면은 분화구 형상의 구조를 보여주었으며, 급격한 형상 변화가 결정성 증가와 함께 나타났다. Ar/$O_2$= 9/1 조건의 샘플은 500 nm 에서 88%의 매우 높은 haze 수치를 보여주었으며, 이는 AFM 이미지에서 보여지는 것처럼 큰 표면 구조 크기에 의해 설명된다.
저에너지(수 eV) 양전자 빔을 이용하여 도체나 반도체의 표면/계면의 물리화학적 특성 분석에 독특한 유용성이 보고 되고 있다. 기존의 표면 분석법에 비해 표면의 선택도가 향상되어 반도체 소자의 박막 두께가 얇아지는 최신기술에 적합한 분석법으로 주목을 받고 있다. 물질표면에 조사된 저에너지 양전자는 표면 근처의 image potential에 포획이 되어 표면에 있는 전자들과 쌍소멸하며 Auger 전자를 방출한다. 표면으로부터 방출된 Auger 전자의 에너지를 측정함으로 원자의 화학적 구별이 가능하므로 검출기의 에너지 분해도가 중요하다. 기존의 ExB 형태의 에너지 측정기는 분해도가 $6{\sim}10\;eV$ 정도이고 특정한 에너지 영역만을 일정시간 스캔하여 스펙트럼을 측정하므로 측정시간이 길어진다는 단점이 있다. 반면에 Time-Of-Flight(TOF) 시스템은 방출되는 전자들의 에너지를 동시에 검출하므로 측정시간이 단축되어 측정 효율이 향상된다. 에너지 분해도를 높이기 위해서는 측정하고자 하는 전자의 진행거리를 길게 할수록 좋으나, 공간적 제약을 고려한 reflected TOF 시스템과 retarding tube을 이용한 linear TOF 시스템의 에너지 분해도를 이론적으로 시뮬레이션하였다.
이 연구의 목적은 상아질 지각과민증 모드의 Er,Cr:YSGG 조사가 복합레진 수복물의 미세인장 결합강도에 미치는 영향을 평가하는 것이다. 20개의 발거된 대구치를 사용하여 Er,Cr:YSGG 레이저 적용 유무와 사용된 접착제 시스템(Optibond FL과 Clearfil SE bond), 산의 적용 시간(15초와 20초)에 따라 여섯 그룹으로 나누었다. 노출된 교합면 상아질에 레이저 조사 후 접착제를 도포하고 복합레진으로 수복하였다. 24시간 동안 실온의 증류수에 보관 후 각 그룹 당 12개의 시편을 준비하였다. 모든 시편의 미세인장 결합강도를 측정하고 파절 양상을 관찰하였다. 더불어 레이저를 조사한 시편과 조사하지 않은 시편을 주사현미경을 이용하여 관찰하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 레이저를 조사한 그룹은 레이저를 조사하지 않은 그룹보다 낮은 미세인장 결합강도를 나타내었다. 2. 레이저 조사 유무와 관계없이, Optibond FL이 Clearfil SE bond보다 높은 미세인장 결합강도를 나타냈으며, Optibond FL을 사용했을 때 산부식 시간이 20초인 경우가 15초인 경우보다 더 높은 값을 나타내었다. 3. 레이저를 조사한 상아질의 SEM 사진은 관간상아질보다 관주상아질이 더 두드러져 보이며, 상아세관이 열려있으며 도말층은 관찰되지 않았다.
Today, vast attention has been paid to periodic arrays of nanostructures due to their potential for applications such as memory with huge storage density. Such application requires large-scale fabrication of well ordered nano-sized structures. One of the most widely used methods for the ordered nanostructures is lithography. This top-down process, however, has the limit to reduce size. Here the promising alternative is the self-organization of ordered nano-sized structures such as large scale 2d carbon-induced reconstructions on W(110). In the present study, we report on the first well-resolved atomic resolution STM studies of the well-known R($15{\times}3$) and R($15{\times}12$) carbon induced reconstruction of the W(110). From the atomic image of R($15{\times}3$) for different values of tunneling gap resistance, we can tell there are no missing atoms in unit cells of R($15{\times}3$) and some atomic displacements are substantial from the clean W(110), even though not all the imaged position of atoms correspond to tungsten, but may include those of carbon. We are considering two cases; First case is related to lattice deformation, or top layer of W(110) is deformed in the process of relief of strain caused by random inserting of carbon atoms possibly in the interstitial position. In the second case, R($15{\times}3$) unit cell results from a coincidence lattice between clean W(110) substrate and tungsten carbide overlayer which has rectangular atomic arrangement and giving R($15{\times}3$) coincidence lattice. beta-W2C showing rectangular unit cell should be a candidate. Further, we report on new reconstructions. Unlike the well-known R($15{\times}12$) consisting of two parts, two inner structures between two "Backbone" structures. The new reconstruction, which we found for the first time, contains more parts between the "Backbone"s. Sometimes we can observe the reconstruction consists of only inner parts without "Backbone" parts. Thus, the observed reconstruction can be built by constructing of two types of "Lego"-like block. Moreover, the rectangle shape of "Backbone" transform to parallelogram-like shape over time, the so-called wavy-R($15{\times}12$). Adsorption of hydrogen can be the reason for this transformation.
GeoWeb 2.0 기술이 활성화됨에 따라 공간정보와 사용자 정보를 매쉬업하는 응용 서비스들이 다양하게 개발되고 있다. 특히 GeoWeb 2.0 기술 기반으로 Google Maps, OpenStreetMap, Daum Map, Naver Map, olleh Map, VWorld 등의 다양한 공간정보 플랫폼들이 매쉬업 서비스를 지원하고 있다. 공간정보 플랫폼의 Open API를 통하여 제공되는 매쉬업 서비스는 2차원 지도, 3차원 지도, 항공영상 등과 같이 다양한 공간정보를 제공하고 있으며 그 응용 분야도 크게 확장되고 있다. 최근 빅데이터 서비스와 더불어 매쉬업되는 사용자 정보가 크게 증가함에 따라 매쉬업 수행에서 성능상의 문제가 발생하게 되었다. 그러나 현재 이러한 매쉬업 성능 개선에 대한 연구는 매우 부족하며, 심지어 다양한 플랫폼들에 대한 매쉬업 성능 비교 연구도 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 국내에서 접근 가능한 다양한 공간정보 플랫폼들을 기반으로 공간정보와 대용량 사용자 정보의 매쉬업 성능을 비교 분석하고자 한다. 구체적으로 매쉬업 성능 분석을 위하여 매쉬업 시간과 사용자 인터랙션 시간의 두가지 성능 지표를 제안하고 시스템을 구현하여 성능 분석을 수행한다. 끝으로 성능 분석 결과를 통하여 사용자 정보가 크게 증가하고 사용자 인터랙션의 발생 빈도가 높은 경우에 대하여 효율적으로 적용될 수 있는 공간정보 플랫폼을 제시한다.
입술은 각질층이 매우 얇아 수분증발에 취약하며, 노화 과정에서 주름이 증가하고, 붉은색을 잃으며, 볼륨이 감소하게 된다. 매력적인 입술을 가지기 위해 시행되는 지방이식, 필러 주입을 대체하기 위한 성분에 대한 연구는 아직 보고된 바가 거의 없으며, 최근 새로운 지방세포의 수를 증가시키는 것이 인체 내 지방을 늘릴 수 있는 방법으로 제안되고 있다. 우리는 선행연구에서 지방줄기세포를 지방세포로 분화 유도하는 천연물질로써 요엽후박나무 추출물(Magnolia officinalis bark extract)의 우수한 효능을 확인하였다. 본 연구에서는 요엽후박나무 추출물이 바이오 프린팅으로 제작한 지방 유사 구조체에서 지방(lipid droplet)의 양을 증가시키면서 분화를 촉진시킴을 3D 수준에서 확인하였다. 다음으로 입술 주름에 미치는 영향을 확인하기 위해 주름 사진으로 부터 명암값의 표준편차(SDGV)를 J 이미지 소프트 웨어를 사용하여 측정함으로써 객관적 측정 방법을 확립하였고, 주름 정도에 따른 입술 주름 그레이드를 도출하여 정량화하였다. 결과적으로 요엽후 박나무 추출물 1%를 함유한 제품을 12주간 사용했을 때, 입술 주름을 유의하게 개선시킬 수 있음을 확인하였다. 본 연구 결과는 요엽후박나무 추출물이 지방줄기세포를 지방세포로 분화 유도하는 효능을 가지며, 이러한 효능이 입술 주름을 개선하는데 도움을 줄 수 있다는 점을 시사하고, 따라서 요엽후박나무 추출물은 입술 주름과 볼륨을 개선하는 화장품 후보 소재로 적용 가능하다는 것을 보여준다.
본 연구는 레이저 침탄된 TiZrN 코팅층의 탄소확산거동 측면과 이에 따른 기계적 특성 변화를 연구·고찰하였다. TiZrN 코팅에 탄소페이스트를 도포한 후, 레이저를 조사하여 침탄시켰다. 침탄 이후에 (111)상에 해당하는 XRD 피크가 저각으로 이동하여, 도핑된 탄소에 의한 격자팽창을 보여주었다. 아울러, 투입된 탄소의 입계 확산에 의한 결정립의 크기가 감소하였다. 침입된 탄소의 결합상태를 확인하기 위한 XPS 분석결과, 레이저의 열에너지를 통해 탄소가 TiZrN내 질소 원자와 치환되어 탄화물(TiC 또는 ZrC)을 보였다. 아울러, sp2와 sp3 혼성화 결합이 혼재하는 상태를 보여 비정질 탄소가 형성된 것을 확인할 수 있었다. 침탄 전후 TiZrN 코팅층의 단면 TEM 이미지와 inverse FFT 분석결과, 격자 중간에 물결형상이 관찰되어 결정립계 내 비정질 상의 형성을 보여주었다. 침탄 후 경도는 34.57 G Pa에서 38.24 G Pa로 증가하였으며, 마찰계수는 83 % 감소하였다. 특히, 외부 하중에 저항하는 지표로 활용되는 H/E는 0.11에서 0.15으로 증가하였고 wear rate는 65 % 개선되는 것을 확인할 수 있었다.
객체 검출 알고리즘은 자율주행 시스템 구현을 위한 핵심 요소이다. 최근 심층 합성곱 신경망 (Deep Convolutional Neural Network) 기반의 영상 인식 기술이 발전함에 따라 심층 학습을 이용한 객체 검출 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체 검출에 가장 널리 사용되고 있는 Mask R-CNN의 경량화 모델을 제안하여 도로 내 다양한 객체들의 위치와 형태를 효율적으로 예측하는 방법을 제안한다. 또한, 주의 모듈(Attention Module)을 Mask R-CNN 내 각각 다른 역할을 수행하는 신경망 계층에 적용함으로써 특징 지도를 적응적으로 재교정(Re-calibration)하여 검출 성능을 향상시킨다. 실제 주행 영상에 대한 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법 대비 크게 감소된 신경망 매개변수만을 이용하여 고성능 검출 성능을 유지함을 보인다.
파장 400 nm 이하의 자외선은 눈 건강에 매우 해롭다. 또한 고에너지 가시광도 망막 세포에 영향을 줄 수 있음이 최근에 밝혀졌다. 따라서 자외선 및 고에너지 가시광 차단 기능의 안경렌즈 개발이 시대적으로 요청되고 있다. 본 연구에서는 m-자일릴렌 디이소시아네이트 모노머와 2,3-bis((2-mercaptoethyl)thio)-1-propanethiol 모노머 및 벤트리아졸 UV 흡수제, 알킬인산에스터 이형제, 안료혼합물(CI solvent violet 13), 이염화부틸주석 촉매제 등의 혼합물을 인젝션 몰드 방법으로 열중합 공정을 적용하여, 굴절률 1.67의 고굴절률 폴리머 안경렌즈를 제조하였다. 제조된 폴리머 안경렌즈의 양면에 전자빔 진공증착 시스템으로 다층 반사방지 코팅을 하였다. 제조된 안경렌즈의 자외선 및 고에너지 가시광 차단 기능을 UV-visible spectrophotometer로 분석하였다. 그 결과 UV 흡수제를 0.5wt% 첨가한 폴리머 안경렌즈가 411 nm 파장 이하의 자외선 및 고에너지 가시광을 99 % 이상 차단하였다. 또한 460 ~ 660 nm 파장의 명소시 시각 민감도 10% 이상의 영역에서 평균 투과율이 97.9%를 나타내어 명소시에서 선명한 상을 얻을 수 있었다.
사물인터넷 등을 통하여 각종 기기들이 인터넷으로 연결되어 있고 이로 인하여 인터넷을 이용한 공격이 발생하고 있다. 그러한 공격 중 악성 URL를 이용하여 사용자에게 잘못된 피싱 사이트로 접속하게 하거나 악성 바이러스를 유포하는 공격들이 있다. 이러한 악성 URL 공격을 탐지하는 방법은 중요한 보안 이슈 중에 하나이다. 최근 딥러닝 기술 중 뉴럴네트워크는 이미지 인식, 음성 인식, 패턴 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있고 이러한 뉴럴네트워크를 이용하여 악성 URL 탐지하는 분야가 연구되고 있다. 본 논문에서는 뉴럴네트워크를 이용한 악성 URL 탐지 성능을 각 파라미터 및 구조에 따라서 성능을 분석하였다. 뉴럴네트워크의 활성화함수, 학습률, 뉴럴네트워크 모델 등 다양한 요소들에 따른 악성 URL 탐지 성능에 어떠한 영향을 미치는 지 분석하였다. 실험 데이터는 Alexa top 1 million과 Whois에서 크롤링하여 데이터를 구축하였고 머신러닝 라이브러리는 텐서플로우를 사용하였다. 실험결과로 층의 개수가 4개이고 학습률이 0.005이고 각 층마다 노드의 개수가 100개 일 때, 97.8%의 accuracy와 92.94%의 f1 score를 갖는 것을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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