• 폴리머
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• 제33권1호
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• pp.39-44
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• 2009

폴리페닐렌에테르[PPE, poly(phenylene ether)]를 기저수지로 사용하고, 가교제로 N,N'-m-phenylene-dimaleimide(PDMI), 난연제로 decabromodiphenylethane을 첨가하여 고분자 기판을 제작하였으며, 가교제와 난연제가 기판소재의 유전특성 등 물리적 특성에 미치는 영향을 고찰하였다. 개시제의 유무에 따른 PDMI의 열경화 특성을 DSC를 이용하여 분석하였으며, 이를 바탕으로 PPE-PDMI 테스트 조성을 설계하였다. 복합물 시트를 필름 코터로 성형한 후, 진공가압적층하여 테스트 기판을 제작하고, FDMI와 난연제의 함량에 따른 유전율, 유전손실, peel 강도, 납 내열성 및 난연성을 평가하였다. 유전율과 유전손실은 PDMI와 난연제의 함량에 따라 대체로 증가하는 경향을 나타내었으나, 납 내열성과 난연성은 개선된 결과를 나타내었다. Peel 강도는 PDMI가 10 wt% 이상 첨가되면 1 kN/m 이상의 높은 값을 나타내었지만, 난연제의 첨가량에 따라서는 소폭 감소하는 경향을 보였다. Gel content 측정결과로부터, PPE-PDMI의 반응 메카니즘은 semi-IPN 구조의 형성보다는 PPE와 PDMI의 crosslinking에 의한 망상구조 형성에 더 가까운 것으로 판단되었다. 최종적으로 1 GHz에서 유전율이 2.52$\sim$2.65, 유전손실이 0.002 미만으로 작은 고주파 대역용 고분자 복합체 기판소재를 얻을 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.57-58
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• 2014

인플루엔자 A 바이러스의 아형인 H5N1은 고병원성으로 조류 독감을 일으킨다. H5N1 바이러스는 원래 조류끼리만 감염되는 독감이고, 사람에게는 전염되지 않는다고 알려져 있었으나, 2003년에 베트남과 중국을 시작으로 현재까지 168명의 사망자가 기록되고 있다. 그러나 현재 시판되고 있는 진단키트(Rapid diagnostic kits)들은 H5N1 에 특이적인 것이 아니라 influenza A virus 모두를 진단한다. 따라서 influenza 감염여부는 확인 할 수 있지만, 이것이 H5N1 인지는 확인 할 수가 없다. H5N1은 전염성이 강하기 때문에 빠르게 진단하여 감염조류를 살 처분 하여야 더 많은 경제적 손실을 줄일 수 있다. 따라서 H5N1 에만 특이적인 epitope를 네트워크 기반으로 예측하여 진단제에 응용할 수 있도록 하고자 한다. 각 서열 정보는 Openflu (http://openflu. vital-it.ch/browse.php)에서 얻었다. H5N1은 H1N1에서 유래되었기 때문에 두 subtype의 차이점을 알아보고자 TCOFFEE에서 multiple sequence alignment를 수행한 결과 N-terminal 부분이 상이하였다. 상이한 H5N1의 N-terminal 부분이 H5N1 virus에 감염된 모든 host에서 존재하는지 알아보기 위해 host가 사람인 경우와 조류인 경우를 TCOFFEE에서 alignment 하였다. 그 결과 H5N1의 N-terminal 부분은 사람과 조류에서 보존적이었다. 따라서 H5N1의 N-terminal이 다른 subtype과 유사하지 않고 H5에만 특이적이기 때문에 진단키트 제작을 위한 epitope로 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.943-948
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• 2018

본 논문에서는 GaN MMIC를 활용하여 X-band 레이더용 SSPA모듈을 설계 및 제작하였다. SSPA의 구동 증폭기 단은 Gain Loss를 감안하여 GaN MMIC를 2단으로 구성하였다. 그리고 고출력 SSPA 모듈 구성을 위해 전력증폭단을 4단으로 설계함에 따라 전력분배기와 전력합성기는 4way 방식으로 설계하였다. 제작된 전력 분배기는 -3.0dB 이상의 손실을 나타내었으며, 전력합성기는 -0.2dB의 입출력 손실과 각 포트 간 위상차는 평균 $2^{\circ}$로 양호한 특성을 보이고 있다. 제작한 SSPA모듈 실험 측정 결과 9~10GHz 주파수 대역에서의 Gain은 48.0dB 이상인 것을 확인하였으며, P(sat)=88.3W (49.46dBm) 이상, PAE=30.3% 이상임을 확인하였다. 본 논문에서 제작된 X-Band SSPA 모듈 성능 확인과 전력분배기/합성기 개선을 통해 향후 SSPA모듈에 대한 RF성능 개선에 많이 활용될 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.557-560
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• 2002

IP층 핸드오프 중에 등록 지연 (latency)과 지연으로 야기된 패킷 손실 (loss)이 존재할 수 있으며, 이 중 지연은 실시간 서비스 또는 지연에 민감한 서비스에 크게 영향을 미친다. 이러한 지연을 해결하기 위해서 IETF는 사전등록 (Pre-Registration)을 할 수 있는 Low Latency Handoff을 제안했다. 여기에서는 이전 외부에이전트 (oFA)와 새로운 외부에이전트 (nFA)가 존재하여야 되며, 만약 nFA가 없다면 사후등록(Post-Registration)을 수행하게 된다. 그러나 다양한 네트워크환경에서 외부에이전트가 존재하지 않은 경우도 있을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 상황에 적응하도록 링크계층 정보를 이용하여 사전등록을 할 수 있도록 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.1052-1055
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• 2007

비밀 분산법은 암호화된 정보를 해독하는데 필요한 비밀 키를 여러 조각(share or shadow)으로 나누어서 권한이 있는 다수의 참여자에게 분산시키고 키의 복원이 필요할 때 비밀 정책에 따른 참여자들이 모여서 키를 복구하는 암호 프로토콜이다. 비밀 분산법의 특징은 비밀 키의 손실을 방지하는 차원도 있지만 그보다는 비밀 키를 가진 참여자의 권한을 분배함으로써 권한의 오남용을 방지하는 것이다. 기존의 (t,n)임계 기법에서의 비밀 분산법에서는 권한이 있는 참여자 n명 중에서 t명이 모였을 경우 비밀 키를 복원함으로써 권한의 문제를 해결했지만, 이 논문에서 제안된 기법은 비밀 키를 복원하는데 변경된 (t,n)+1 임계 기법(여기서 1은 n에 포함되지 않는 별도의 참여자)에서의 비밀 분산법을 사용함으로써 비밀 키를 복원하고 권한의 문제를 해결한다. 제안된 기법은 다수의 합의가 필요로 하는 분야에 다양하게 적용될 수 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.611-615
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• 2005

본 논문은 향후에 구축될 BcN망을 통해 제공될 멀티미디어 서비스를 위한 QoS를 보장하기 위해 서비스를 분류하고 풀질기준과 측정방법을 분석한다. 현재의 서비스 및 향후 BcN에서 제공될 서비스를 분류하였고, 종단간 품질기준을 살펴보고, 종단간 품질측정을 위한 측정방안으로서 호성공률, 패킷손실율, 단방향지연, 지터, R-값 등의 측정방법을 소개하였다.

• 한국환경농학회지
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• 제17권3호
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• pp.268-273
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• 1998

전라북도 진안군 마령면 평지리 일대 0.5㏊의 논에서 1997년 5월부터 9월까지 시험포장에 30, 50, 70, 90㎝ 간격으로 매설한 Ceramic porous cup에 침투된 침투수의 시기별 함량변화와 침투수에 의한 비료성분의 침투손실량을 조사한 결과는 다음과 같다. 침투수의 pH는 $6.64{\sim}7.90$, EC는 $324{\sim}647$(S/㎝의 범위로 6월 중순경에 가장 높았다가 서서히 감소하는 경향이었다. 전질소, 암모니아태질소 및 질산태질소의 함량은 각각 $0.58{\sim}14.59mg/L$, $0.05{\sim}4.25mg/L$ 그리고 $0.15{\sim}7.71mg/L$의 범위로 기비후 이앙초기에 함량이 가장 높았다가 서서히 감소하는 추세였다. 전인산은 $0.009{\sim}0.077mg/L$, 가용성인산은 $0{\sim}0.029mg/L$의 범위로 지표면으로부터 거리가 멀어질수록 감소하는 경향이었다. 양이온성분은 $Ca^{++}$ $0.88{\sim}4.78mg/L$, $Mg^{++}$ $0.22{\sim}1.04mg/L$, $Na^{+}$ $0.17{\sim}0.98mg/L$ 그리고 $K^{+}$ $0.84{\sim}3.19mg/L$의 범위로 모두 이앙초기에 높게 나타났다. 음이온성분의 경우 $SO_4\;^{2-}$는 $3.92{\sim}18.72mg/L$의 범위로 시료 채취깊이에 따라 차이를 보이지 않았으나 $Cl^{-}$는 $9.03{\sim}19.97mg/L$의 범위로 거리가 멀어질수록 그 함량이 감소하는 경향을 나타내었다. 조사기간 동안 0.5ha의 논에서 지하로 이동한 총침투수량은 483.3㎜로 조사되었다. 전질소, 암모니아태질소 및 질산태질소의 침투손실량은 각각 20.34㎏/㏊, 3.54㎏/㏊, 10.44㎏/㏊로 나타났으며, 질산태질소가 암모니아태질소보다 약 3배 정도 더 높게 나타났다. 전인산은 0.16㎏/㏊, 가용성인산은 0.028㎏/㏊로 나타났으며, 침투수를 통하여 시비된 요소비료의 9.35%에 해당하는 질소가 손실되었으며 인산의 경우 시비된 비료성분중 0.59%가 손실된 것으로 나타났다. 양이온성분은 $Ca^{++}$ 10.24㎏/㏊, $Mg^{++}$ 2.84㎏/㏊, $Na^{+}$ 2.84㎏/㏊ 그리고 $K^{+}$ 7.22㎏/㏊로 나타났으며, $Ca^{++}$>$K^{+}$>$Na^{+}$=$Mg^{++}$의 순이었다. 음이온성분은 $SO_{4}^{2-}$ 50.04㎏/㏊, $Cl^{-}$ 62.20㎏/㏊로 나타나 $Cl^{-}$ 이온이 SO42-이온보다 더 지하로의 이동성이 큰 것으로 나타났다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제5권2호
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• pp.49-52
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• 1998

이동통신용 핵심 부품인 W-LAN용 RF-Switch를 설계 및 제작하였다. 본 연구에서 는 CAD를 이용한 전송선로 설계기술, 소형화, 다층화 설계기술, 이동통신용 MCM 부품의 패턴설계를 개발하였으며 RF-Switch 설계하는기법 소형화 및 다층화를 위한 MCM공법을 얻을수 있었다. Ant-Rx On시 삽입손실은 0.48dB로 나타났다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2013년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.243-247
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• 2013

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권10호
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• pp.1143-1155
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• 1999

셀룰러 방식의 이동통신 시스템에서 전파의 유효신호 도달범위를 예측하기 위해서는 전파전파 모델을 이용한 예측기법이 주로 사용된다. 그러나, 전파과정에서 주변 지형지물에 의해 발생하는 전파손실은 매우 복잡한 비선형적인 특성을 가지며 수식으로는 정확한 표현이 불가능하다. 본 논문에서는 신경회로망의 함수 근사화 능력을 이용하여 전파손실 예측모델을 생성하는 방법을 제안한다. 즉, 전파손실을 송수신 안테나간의 거리, 송신안테나의 특성, 장애물 투과영향, 회절특성, 도로, 수면에 의한 영향 등과 같은 전파환경 변수들의 함수로 가정하고, 신경회로망 학습을 통하여 함수를 근사화한다. 전파환경 변수들이 신경회로망 입력으로 사용되기 위해서는 3차원 지형도와 벡터지도를 이용하여 전파의 반사, 회절, 산란 등의 물리적인 특성이 고려된 특징 추출을 통해 정량적인 수치들을 계산한다. 이와 같이 얻어진 훈련데이타를 이용한 신경회로망 학습을 통해 전파손실 모델을 완성한다. 이 모델을 이용하여 서울 도심 지역의 실제 서비스 환경에 대한 타 모델과의 비교실험결과를 통해 제안하는 모델의 우수성을 보인다.Abstract In cellular mobile communication systems, wave propagation models are used in most cases to predict cell coverage. The amount of propagation loss induced by the obstacles in the propagation path, however, is a highly non-linear function, which cannot be easily represented mathematically. In this paper, we introduce the method of producing propagation loss prediction models by function approximation using neural networks. In this method, we assume the propagation loss is a function of the relevant parameters such as the distance from the base station antenna, the specification of the transmitter antenna, obstacle profile, diffraction effect, road, and water effect. The values of these parameters are produced from the field measurement data, 3D digital terrain maps, and vector maps as its inputs by a feature extraction process, which takes into account the physical characteristics of electromagnetic waves such as reflection, diffraction and scattering. The values produced are used as the input to the neural network, which are then trained to become the propagation loss prediction model. In the experimental study, we obtain a considerable amount of improvement over COST-231 model in the prediction accuracy using this model.