• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2003년도 하계학술대회 논문집 Vol.4 No.1
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• pp.88-91
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• 2003

Tungsten is widely used as a plug for the multi-level interconnection structures. However, due to the poor adhesive properties of tungsten (W) on $SiO_2$ layer, the Ti/TiN barrier layer is usually deposited onto $SiO_2$ for increasing adhesion ability with W film. Generally, for the W-CMP (chemical mechanical polishing) process, the passivation layer on the tungsten surface during CMP plays an important role. In this paper, the effect of oxidants controlling the polishing selectivity of W/Ti/TiN layer were investigated. The alumina ($Al_2O_3$) abrasive containing slurry with $H_2O_2$ as the oxidizer, was studied. As our preliminary experimental results, very low removal rates were observed for the case of no-oxidant slurry. This low removal rate is only due to the mechanical abrasive force. However, for Ti and TiN with $H_2O_2$ oxidizer, different removal rate was observed. The removal mechanism of Ti during CMP is mainly due to mechanical abrasive, whereas for TiN, it is due to the formation of metastable soluble peroxide complex.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.1718-1724
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• 2017

최근 IoT기반으로 가전제품을 실시간 모니터링을 하는 스마트 플러그가 활성화 되고 있다. 이를 통해 상시 실시간 에너지 소비 모니터링을 통한 소비자의 에너지 절약 유도를 하고, 소비자 설정 기반의 알람 기능을 통해 소비전력을 절감하는 효과를 보고 있다. 본 논문에서는 이러한 실시간 모니터링을 위해 벽 전원 콘센트에서 나오는 교류 전류를 측정한다. 이때, 가전제품마다의 전류 패턴을 분류하고 어떤 제품이 동작하는지 판단을 위해 딥러닝(Deep learning)으로 실험하였다. 전류 패턴의 학습으로 제품의 종류에 따른 인식 성능을 검증하기 위하여, 교차 검증 방법과 붓스트랩(Bootstrap) 검증 방법을 이용하였다. 또한 Cost function과 학습 성공률(Accuracy)이 Train 데이터와 Test 데이터가 동일함을 확인하였다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2003년도 춘계학술대회 논문집 센서 박막재료 반도체 세라믹
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• pp.33-36
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• 2003

Tungsten is widely used as a plug for the multi-level interconnection structures. However, due to the poor adhesive properties of tungsten (W) on $SiO_2$ layer, the Ti/TiN barrier layer is usually deposited onto $SiO_2$ for increasing adhesion ability with W film. Generally, for the W-CMP (chemical mechanical polishing) process, the passivation layer on the tungsten surface during CMP plays an important role. In this paper, the effect of oxidants controlling the polishing selectivity of W/Ti/TiN layer were investigated. The alumina $(Al_2O_3)$ abrasive containing slurry with 5 % $H_2O_2$ as the oxidizer, was studied. As our preliminary experimental results, very low removal rates were observed for the case of no-oxidant slurry. This low removal rate is only due to the mechanical abrasive force. However, for Ti and TiN with 5 % $H_2O_2$ oxidizer, different removal rate was observed. The removal mechanism of Ti during CMP is mainly due to mechanical abrasive, whereas for TiN, it is due to the formation of metastable soluble peroxide complex.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권9호
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• pp.3409-3416
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• 2023

Licensing the next-generation of nuclear reactor designs requires extensive use of Modeling and Simulation (M&S) to investigate system response to many operational conditions, identify possible accidental scenarios and predict their evolution to undesirable consequences that are to be prevented or mitigated via the deployment of adequate safety barriers. Deep Learning (DL) and Artificial Intelligence (AI) can support M&S computationally by providing surrogates of the complex multi-physics high-fidelity models used for design. However, DL and AI are, generally, low-fidelity 'black-box' models that do not assure any structure based on physical laws and constraints, and may, thus, lack interpretability and accuracy of the results. This poses limitations on their credibility and doubts about their adoption for the safety assessment and licensing of novel reactor designs. In this regard, Physics Informed Neural Networks (PINNs) are receiving growing attention for their ability to integrate fundamental physics laws and domain knowledge in the neural networks, thus assuring credible generalization capabilities and credible predictions. This paper presents the use of PINNs as surrogate models for accidental scenarios simulation in Nuclear Power Plants (NPPs). A case study of a Loss of Heat Sink (LOHS) accidental scenario in a Nuclear Battery (NB), a unique class of transportable, plug-and-play microreactors, is considered. A PINN is developed and compared with a Deep Neural Network (DNN). The results show the advantages of PINNs in providing accurate solutions, avoiding overfitting, underfitting and intrinsically ensuring physics-consistent results.

• 유기물자원화
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• 제16권2호
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• pp.57-65
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• 2008

일반적 중 저농도형 하수처리시설을 통해서는 처리가 힘든 고농도 유기성 폐수의 경우 재생에너지 생산이 가능한 혐기성 분해로 처리하는 것이 유리하다. 기존 호기성 처리에서 이미 그 실용성과 우수성이 입증된 E-PFR을 혐기성 처리에 적용하여 그 효용성과 재생에너지 생산 효율 증대 효과 등을 검증하고, 효율적인 재생에너지 생산을 위한 조건 등을 제시하기 위한 연구를 수행하였다. N 음식물쓰레기 처리시설에서 발생하는 탈리액을 대상으로 수행한 Pilot Plant 규모의 실험 연구에서 반응기의 구조적 특성으로 인해 혐기성 분해의 효율 향상 및 메탄가스 발생량이 증가함을 확인하였다. 이러한 처리 효율의 향상은 유체 이동관과 각단을 분리하는 격벽을 설치한 E-PFR의 구조적 특성에 기인한 원활한 혼합조건 형성과 스컴제어로 혐기성 처리에 있어서도 매우 이상적인 반응 조건을 형성시키기가 용이하였기 때문이다. E-PFR은 상향류식 폐수 유입과 각 단별로 분리된 다단형 처리로 인해 폐수 유입 구역에는 상대적으로 높은 MLSS가 유지될 수 있으므로 충격부하에 대한 내성이 강하고, 전체적으로 혐기성 최적 pH인 7.0~8.0 정도를 유지하여 상대적으로 높은 가스 발생량 및 메탄가스 함량을 유지하는 것이 가능하였다. 뿐만 아니라, 각 단별로 각기 다른 MLSS를 유지시키면서 SRT를 상대적으로 길게 유지함으로써 유기물 분해 및 가스 발생 효율을 증가시키는 효과가 있었다. 향후, 반응기의 구조적 개선과 발생가스를 이용한 교반 효과 개선 등을 통해 메탄가스 함량 70 % 수준의 안정적 혐기성 분해가 가능한 실증 플랜트 설계가 가능할 것으로 판단되며, 이를 통해 한층 향상된 재생에너지 획득 시스템 확보가 가능할 것이다.

• 한국재료학회:학술대회논문집
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• 한국재료학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.72-72
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• 2012

Lithium rechargeable batteries have been widely used as key power sources for portable devices for the last couple of decades. Their high energy density and power have allowed the proliferation of ever more complex portable devices such as cellular phones, laptops and PDA's. For larger scale applications, such as batteries in plug-in hybrid electric vehicles (PHEV) or power tools, higher standards of the battery, especially in term of the rate (power) capability and energy density, are required. In PHEV, the materials in the rechargeable battery must be able to charge and discharge (power capability) with sufficient speed to take advantage of regenerative braking and give the desirable power to accelerate the car. The driving mileage of the electric car is simply a function of the energy density of the batteries. Since the successful launch of recent Ni-MH (Nickel Metal Hydride)-based HEVs (Hybrid Electric Vehicles) in the market, there has been intense demand for the high power-capable Li battery with higher energy density and reduced cost to make HEV vehicles more efficient and reduce emissions. However, current Li rechargeable battery technology has to improve significantly to meet the requirements for HEV applications not to mention PHEV. In an effort to design and develop an advanced electrode material with high power and energy for Li rechargeable batteries, we approached to this in two different length scales - Atomic and Nano engineering of materials. In the atomic design of electrode materials, we have combined theoretical investigation using ab initio calculations with experimental realization. Based on fundamental understanding on Li diffusion, polaronic conduction, operating potential, electronic structure and atomic bonding nature of electrode materials by theoretical calculations, we could identify and define the problems of existing electrode materials, suggest possible strategy and experimentally improve the electrochemical property. This approach often leads to a design of completely new compounds with new crystal structures. In this seminar, I will talk about two examples of electrode material study under this approach; $LiNi_{0.5}Mn_{0.5}O_2$ based layered materials and olivine based multi-component systems. In the other scale of approach; nano engineering; the morphology of electrode materials are controlled in nano scales to explore new electrochemical properties arising from the limited length scales and nano scale electrode architecture. Power, energy and cycle stability are demonstrated to be sensitively affected by electrode architecture in nano scales. This part of story will be only given summarized in the talk.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.165-184
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• 2023

최근 구글의 BERT, OpenAI의 GPT 등, 언어모델(Language Model)을 사용한 비정형 텍스트 데이터에 대한 딥러닝(Deep Learning) 분석이 다양한 응용에서 괄목할 성과를 나타내고 있다. 대부분의 언어모델은 사전학습 데이터로부터 범용적인 언어정보를 학습하고, 이후 미세 조정(Fine-Tuning) 과정을 통해 다운스트림 태스크(Downstream Task)에 맞추어 갱신되는 방식으로 사용되고 있다. 하지만 최근 이러한 언어모델을 사용하는 과정에서 프라이버시가 침해될 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 즉 데이터 소유자가 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 다량의 데이터를 모델 소유자에게 제공하는 과정에서 데이터의 프라이버시가 침해될 수 있으며, 반대로 모델 소유자가 모델 전체를 데이터 소유자에게 공개하면 모델의 구조 및 가중치가 공개되어 모델의 프라이버시가 침해될 수 있다는 것이다. 이러한 상황에서 프라이버시를 보호하며 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 최근 오프사이트 튜닝(Offsite Tuning)의 개념이 제안되었으나, 해당 연구는 제안 방법론을 텍스트 분류 모델에 적용하는 구체적인 방안을 제시하지 못했다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 한글 문서에 대한 다중 분류 미세 조정 수행 시, 모델과 데이터의 프라이버시를 보호하기 위해 분류기를 추가한 오프사이트 튜닝을 적용하는 구체적인 방법을 제시한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 AIHub에서 제공하는 ICT, 전기, 전자, 기계, 그리고 의학 총 5개의 대분야로 구성된 약 20만건의 한글 데이터에 대해 실험을 수행한 결과, 제안하는 플러그인 모델이 제로 샷 모델 및 오프사이트 모델에 비해 분류 정확도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국석유지질학회지
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• 제14권1호
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• pp.1-11
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• 2008

오일샌드는 비재래형(unconventional) 석유자원의 하나로서 비투멘(bitumen), 물, 점토, 모래의 혼합물이다. 오일샌드 비투멘은 API 비중이 $8-14^{\circ}$이고 점도가 10,000 cP 이상인, 매우 무겁고 점성이 큰 탄화수소 자원으로서 일반적으로 지표나 천부퇴적층에서 유동성을 갖지 않는다. 오일샌드 비투멘은 주로 캐나다 앨버타주와 사스캐추완주에 분포하고 있으며, 캐나다에만 원시부존량이 1조 7천억 배럴, 확인매장량이 1천 7백억 배럴에 달한다. 대부분은 앨버타주 포트 멕머레이(Fort McMurray) 인근의 아사바스카(Athabasca), 콜드레이크(Cold Lake), 피스리버(Peace River) 지역에 매장되어 있다. 캐나다 오일샌드 저류지층은 아사바스카 지역의 멕머레이층(McMurray Fm)과 클리어워터층(Clearwater Fm), 콜드레이크 지역의 멕머레이층(McMurray Fm), 클리어워터층(Clearwater Fm), 그랜드래피드층(Grand Rapid Fm), 피스리버 지역의 블루스카이층(Bluesky Fm)과 게팅층(Gething Fm)이다. 이들 지층은 하부 백악기 지층으로서 중생대 초-중기에 발생한 북미판과 태평양판의 충돌과 그로 인한 대륙전면분지(foreland basin)의 형성과정에서 퇴적되었다. 분지의 기반암은 복잡한 지형을 갖는 고생대 탄산염암이며, 그 위에 북미대륙 북쪽의 보레알해(Boreal Sea)로부터 현재의 북미대륙 서부를 남북으로 관통하는 전기백악기내해로(Early Cretaceous Interior Seaway)를 따라 해침이 발생하면서 오일샌드 저류지층이 형성되었다. 세 개의 주요 오일샌드 분포지역 가운데 80% 이상의 오일샌드를 매장하고 있는 아사바스카 지역의 저류지층인 멕머레이층과 크리어워터층의 최하부층원인 와비스코 층원(Wabiskaw Mbr)은 전기 백악기 시기의 해침층서를 잘 반영하고 있다. 멕머레이층 하부에는 하성기원의 퇴적층이 발달하고, 상부로 가면서 점차로 조석기원의 천해 퇴적층이 우세해지며, 와비스코 층원에 와서는 의해 세립질 퇴적층이 광역적으로 분포한다. 이러한 해침기원의 상향 세립화 경향은 아사바스카 오일샌드 부존지역에서 일반적으로 관찰된다. 오일샌드 부존지층은 일반적으로 불균질 저류층이며, 주요 저류층은 하성퇴적층이나 에스츄어리(estuary) 기원의 퇴적층에 발달한 하도-포인트 바 복합체(channel-pont bar complex)이다. 이러한 하도-포인트바 복합체는 범람원 및 조수평원 세립질 퇴적층이나 만-충진(bay-fill) 퇴적층과 함께 멕머레이층을 형성한다. 멕머레이층 상부에 오는 와비스코 층원은 주로 외해 세립질 퇴적층으로 이루어져 있으나, 멕머레이층을 대규모로 침식하는 하도사암층이 지역적으로 발달하기도 한다. 캐나다에서 오일샌드는 주로 노천채굴(surface mining)과 심부열회수(in-situ thermal recovery) 방식으로 생산한다. 50 m 미만의 심도에 묻혀있는 오일샌드는 노천채굴 방식으로 회수하여 비투멘 추출(extraction)과 개질(upgrading)과정을 거쳐 합성원유(synthetic crude oil)로 생산된다. 반면에 150-450 m 심도에 묻혀있는 오일샌드는 주로 심부열회수 방식으로 비투멘을 회수하여 비교적 간단한 비투멘 블렌딩(blending)과정을 통해 유동성을 증가시켜 정유시설로 운반한다. 심부열회수 방식으로 오일샌드를 개발할 경우 주로 스팀주입중력법(SAGD: Steam Assisted Gravity Drainage)이나 주기적스팀강화법(CSS: Cyclic Steam Stimulation)이 사용된다. 이러한 방법들은 저류층에 스팀을 주입하여 저류층 내의 온도를 상승시킴으로써 비투멘의 유동성을 증가시켜 회수하는 기술을 사용한다. 따라서 오일샌드 저류층 내부의 스팀전파효율을 결정하는 저류지층의 주요 지질특성에 대한 이해가 선행되어야 효과적인 생산설계와 효율적인 생산을 수행할 수 있다. 오일샌드 생산에 영향을 미치는 저류층의 주요 지질특성에는 (1)비투멘 샌드층의 두께(pay) 및 연결성(connectivity), (2) 비투멘 함량, (3) 저류지역 지질구조, (4) 이질배플(mud baffle)이나 이질프러그(mud plug)의 분포, (5) 비투멘 샌드층에 협재하는 이질퇴적층의 두께 및 수평연장성(lateral continuity), (6) 수포화층(water-saturated sand)의 분포, (7) 가스포화층(gas-saturated sand)의 분포, (8) 포인트바의 성장방향성, (9) 속성층(diagenetic layer)의 분포, (10) 비투멘 샌드층의 조직특성 변화 등이 있다. 이러한 지질특성에 대한 고해상의 분석을 통해 보다 효과적인 오일샌드 개발이 달성될 수 있을 것이다.