• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제51권5호
• /
• pp.587-590
• /
• 2013

N-vinyl-2-pyrrolidone (NVP)에 포함된 불순물인 2-pyrrolidone을 제거하기 위해 용융결정화가 이용될 수 있으며, 그 기본 연구로써 두 물질의 고-액 상평형을 측정하였다. 시차주사 열량계(DSC)와 결정화기를 이용하여 얻어진 두 실험결과는 비슷한 경향을 보였으며, NVP와 2-pyrrolidone으로 구성된 2성분계 혼합물이 공융계를 형성함을 보였다. 간단한 열역학 식을 이용하여 혼합물의 상평형과 공융점(eutectic point)을 계산하였으며 실험결과와 비교적 잘 일치하였다. 결정화 공정의 설계에 중요한 요소인 결정성장속도를 알기 위해 판형 결정화기를 이용하여 시간에 따른 NVP 결정의 두께를 측정하였다. 냉각온도가 낮을수록 NVP의 결정성장속도가 증가하였다. 실험데이터로부터 상관된 열전달계수는 결정의 성장 거동을 잘 설명하였다.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제49권4호
• /
• pp.45-54
• /
• 2012

위치기반서비스에서 주요기술로는 GPS가 있지만, 현재 위성 통신을 통해 위치 추정이 불가능한 실내지역의 위치추정기술로는 저 전력 근거리 통신의 연구가 주로 이루어지고 있다. 특히 첩 대역확산방식을 이용한 저 전력 근거리 통신 기술이 신호도달거리의 확장, 잡음에 대한 영향, 저 전력 데이터 통신 등 여러 가지 면에서 기존의 근거리 통신 기술보다 더 나은 특징을 보임에 따라 위치 추정을 위하여 제안된 IEEE802.15.4a의 물리계층에 표준으로 채택되었다. 하지만, 첩 대역확산 방식을 통한 측정된 거리는 기본적으로 오차를 가지는데, 이를 측정된 거리에 따라 가중치 값을 나타내는 비례 계수를 이용하여 영이 아닌 평균값을 가지는 잡음으로 모델링 할 수 있다. 하지만 초기의 빠르고 정확한 위치 추정에는 다소 시간이 걸린다. 따라서 본 논문에서는 이동 노드의 정확한 위치 추정을 위하여 최소자승법과 확장 칼만 필터를 이용하여 보다 빠르고 안정된 위치 추정 시스템을 제안한다. 끝으로 실제 위치 추정 시스템의 구현으로 한 실험 결과를 바탕으로 제안된 알고리즘의 안정된 적응성과 정확성을 평가하여 그 성능을 알아보았다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제54권2호
• /
• pp.28-37
• /
• 2017

Multipath TCP (MPTCP)는 다중 경로를 동시에 사용하여 전송효율과 안정성을 얻을 수 있는 4계층 프로토콜로 현재 IETF를 통해 표준화되어 사용되고 있다. MPTCP는 비슷한 특성의 다중 경로를 망에서 사용하는 경우 단일 TCP보다 좋은 성능을 얻을 수 있지만 특성이 다른 망에서 사용하는 경우 다중 경로 간 지연시간의 차이로 인해 다중경로간의 패킷 도착시간의 차이가 발생하여 수신버퍼에서 패킷을 reordering하는 문제가 발생한다. 이러한 패킷 reordering 문제로 인해 이종 망에서의 MPTCP는 단일 TCP를 사용하는 것보다 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 MPTCP 각 경로상의 지연시간을 측정하여 지연시간이 크게 증가하는 경로를 차단하여 수신버퍼의 패킷 reordering을 줄이고, 차단한 경로에 작은 크기의 복제 패킷을 보내어 지속적인 지연시간측정을 하여 해당 경로의 네트워크의 혼잡이 줄어들면 차단을 해제하는 지연경보 경로차단 스케줄링을 제안하였다. 제안한 스케줄링의 성능분석을 위해 리눅스커널에 제안한 스케줄링을 구현 설치하고 테스트베드를 구성하여 실험을 통해 제안 스케줄링이 이종 망에서 MPTCP의 성능저하를 감소시키는 것을 확인하였다.

• 한국진공학회지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.207-214
• /
• 2005

본 연구에서는 스위치, 위상변위기, 감쇄기등 전파제어회로를 설계 및 제작할 수 있는 pHEMT스위치 소자에 적합한 에피구조를 설계하였다. 고성능의 스위치 소자를 위한 pHEMT 채널층 구조는 이중 면도핑층을 가지며 사용 중 게이트 전극의 전계강도가 약한 깊은 쪽 채널층의 Si 면농도가 상층부보다 약 1/4정도 낮을 경우 격리도등 우수한 특성을 보였다. 설계된 에피구조와 ETRI의 $0.5\mu$m pHEMT MMIC 공정을 이용하여 2.4GHz 및 5GHz 대역 표준 무선랜 단말기에 활용 가능한 SPDT Tx/Rx MMIC 스위치를 설계 및 제작하였다. 제작된 SPDT형 스위치는 주파수 6.0 GHz, 동작전압 0/-3V에서 삽입손실 0.849 dB, 격리도 32.638 dB, 그리고 반사손실 11.006 dB의 특성을 보였으며, 전력전송능력인 $P\_{1dB}$는 약 25dBm, 그리고 선형성의 척도인 IIP3는 42 dBm 이상으로 평가되었다. 이와 같은 칩의 성능은 본 연구에서 개발된 SPDT 단일고주파집적회로 스위치가 2.4GHz뿐만 아니라 SGHB 대역 무선랜 단말기에 활용이 충분히 가능함을 말해준다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.501-505
• /
• 2021

본 연구에서는 HfO₂와 Al₂O₃ 비율을 조절하여 게이트 절연막을 구성하고, 게이트 절연막에 따른 a-ITGZO 박막트랜지스터의 전기적 특성을 분석하였다. HfO₂ 게이트 절연막, HfO₂와 Al₂O₃ 비율이 2:1인 게이트 절연막, HfO₂와 Al₂O₃ 비율이 1:1인 게이트 절연막으로 구성된 a-ITGZO 박막트랜지스터의 전자이동도는 각각 32.3, 26.4, 16.8 cm²/Vs이고 SS 값은 각각 206, 160, 173 mV/dec 이며 히스테리시스 윈도우 폭은 각각 0.60, 0.12, 0.09 V 이었다. 게이트 절연막에서 Al₂O₃ 비율이 높아질수록 a-ITGZO 박막트랜지스터의 히스테리시스 윈도우 폭이 감소했는데, 이는 Al₂O₃ 비율이 높아질수록 게이트 절연막과 채널 박막 사이의 interface trap density가 감소했기 때문이다.

• 공업화학
• /
• 제29권6호
• /
• pp.759-764
• /
• 2018

내재적 미세 다공성 고분자(polymer of intrinsic microporosity, PIM-1)를 사용하여 빈용매 유도 상전이법으로부터 3차원 다공성 구조를 가지는 필름을 형성하고, 이를 탄화하여 3차원 다공성 탄소(cNPIM)를 제조하였다. 전자주사현미경 분석을 통해 상전이 공정을 적용한 탄소소재가 마이크로, 메조, 매크로 기공을 모두 가지면서 서로 연결된 계층적 3차원 다공구조를 나타냄을 확인하였다. 특히 상전이 공정의 용매의 함량비를 조절함으로써 기공구조를 제어할 수 있었으며, 결과적으로 평균 0.75 nm의 기공 크기와 $2101.1m^2/g$의 높은 비표면적을 가지면서 약 30%의 메조, 마크로 기공구조를 겸비한 최적화된 다공성 탄소 전극을 제조할 수 있었다. 제조된 3차원 다공성 탄소소재를 전기이중층 캐퍼시터용 전극물질로 사용하여 수계전해질에서 측정한 결과, 높은 비표면적을 가지는 탄소 소재 내의 비약적 이온 이동속도 향상 효과로 높은 비축전용량(304.8 F/g@10 mV/s)과 우수한 충 방전 속도(77% 용량유지율@100 mV/s)를 나타내었다.

• 접착 및 계면
• /
• 제22권3호
• /
• pp.91-97
• /
• 2021

본 연구는 Parylene C 유전체 표면에 유기 자기조립단분자막(self-assembled monolayer, SAM) 중간층을 도입함으로써 표면특성을 제어하고 최종적으로 유기전계효과 트랜지스터(organic field-effect transistors, OFETs)의 전기적 안정성을 향상시킨 결과를 제시하였다. 유기 중간층을 적용함으로써, Parylene C 게이트 유전체의 표면 에너지를 제어하였으며, OFET의 가장 중요한 성능변수인 전계효과 이동도(field-effect transistor, μ_FET)와 문턱 전압 (threshold voltage, V_th)의 성능향상과 구동 안정성을 증대시켰다. 단순히 Parylene C 유전체를 적용한 Bare OFET에서 μ_FET 값은 0.12 cm²V^-1s^-1가 측정되었으나, hexamethyldisilazane (HMDS)과 octadecyltrichlorosilane (ODTS)를 중간층으로 적용된 소자에서는 각각 0.32과 0.34 cm²V^-1s^-1로 μ_FET가 증가하였다. 또한 1000번의 transfer 특성의 반복측정을 통해 ODTS 처리한 OFET의 μ_FET와 V_th의 변화가 가장 작게 나타남을 확인하였다. 이 연구를 통해 유기 SAM 중간층, 특히 ODTS는 효과적으로 Parylene C 표면을 알킬 사슬로 덮어 극성도를 낮춤과 함께 전하 트래핑을 감소시켜 소자의 전기적 구동 안정성을 증가시킬 수 있음을 확인하였다.

• 대한금속재료학회지
• /
• 제48권5호
• /
• pp.456-461
• /
• 2010

We investigated the In-based ohmic contacts on Nitrogen-face (N-face) n-type GaN, as well as Ga-face n-type GaN, for InGaN-based vertical Light Emitting Diodes (LEDs). For this purpose, we fabricated Circular Transfer Length Method (CTLM) patterns on the N-face n-GaN that were prepared by using a laser-lift off method, as well as on the Ga-face n-GaN that were prepared by using a dry etching method. Then, In/transparent conducting oxide (TCO) and In/TiW schemes were deposited on the CTLM in order for low resistance ohmic contacts to form. The In/TCO scheme on the Ga-face n-GaN showed high specific contact resistance, while the minimum specific contact resistance was only 3${\times}$10$^{-2}$ $\Omega$-cm$^{2}$ after annealing at 300${^{\circ}C}$, which can be attributed to the high sheet resistance of the TCO layer. In contrast, the In/TiW scheme on the Ga-face n-GaN produced low specific contact resistance of 2.1${\times}$10$^{5}$ $\Omega$-cm$^{2}$ after annealing at 500${^{\circ}C}$ for 1 min. In addition, the In/TiW scheme on the N-face n-GaN also resulted in a low specific contact resistance of 2.2${\times}$10$^{-4}$ $\Omega$-cm$^{2}$ after annealing at 300${^{\circ}C}$. These results suggest that both the Ga-face n-GaN and N-face n-GaN.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.77-89
• /
• 2022

대용량의 코퍼스로 학습한 사전학습 언어모델이 다양한 자연어처리 태스크에서 성능 향상에 도움을 주는 것은 많은 연구를 통해 증명되었다. 하지만 자원이 부족한 언어 환경에서 사전학습 언어모델 학습을 위한 대용량의 코퍼스를 구축하는데는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복할 수 있는 Cross-lingual Post-Training (XPT) 방법론을 사용하여 비교적 자원이 부족한 한국어에서 해당 방법론의 효율성을 분석한다. XPT 방법론은 자원이 풍부한 영어의 사전학습 언어모델의 파라미터를 필요에 따라 선택적으로 재활용하여 사용하며 두 언어 사이의 관계를 학습하기 위해 적응계층을 사용한다. 이를 통해 관계추출 태스크에서 적은 양의 목표 언어 데이터셋만으로도 원시언어의 사전학습 모델보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인한다. 더불어, 국내외 학계와 기업에서 공개한 한국어 사전학습 언어모델 및 한국어 multilingual 사전학습 모델에 대한 조사를 통해 각 모델의 특징을 분석한다

• 방송공학회논문지
• /
• 제28권3호
• /
• pp.293-301
• /
• 2023

표준화되지 않은 의료 데이터 수집 및 관리는 여전히 수동으로 진행되고 있어, 이 문제를 해결하기 위해 딥 러닝을 사용해 CT 데이터를 분류하는 연구들이 진행되고 있다. 하지만 대부분 연구에서는 기본적인 CT slice인 axial 평면만을 기반으로 모델을 개발하고 있다. CT 영상은 일반 이미지와 다르게 인체 구조만 묘사하기 때문에 CT scan을 재구성하는 것만으로도 더 풍부한 신체적 특징을 나타낼 수 있다. 이 연구는 axial 평면뿐만 아니라 CT 데이터를 2D로 변환하는 여러가지 방법들을 통해 보다 높은 성능을 달성할 수 있는 방법을 찾고자 한다. 훈련은 5가지 부위의 CT 스캔 1042개를 사용했고, 모델 평가를 위해 테스트셋 179개, 외부 데이터셋으로 448개를 수집했다. 딥러닝 모델 개발을 위해 ImageNet으로 사전 학습된 InceptionResNetV2를 백본으로 사용하였으며, 모델의 전체 레이어를 재 학습했다. 실험결과 신체 부위 분류에서는 재구성 데이터 모델이 99.33%를 달성하며 axial 모델보다 1.12% 더 높았고, 조영제 분류에서는 brain과 neck에서만 axial모델이 높았다. 결론적으로 axial slice로만 훈련했을 때 보다 해부학적 특징이 잘 나타나는 데이터로 학습했을 때 더 정확한 성능 달성이 가능했다.