• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권12호
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• pp.1008-1015
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• 2002

분극처리 없이 제작한 lanthanum-modified lead titanate (PLT) 박막의 초전특성에 대한 변조 주파수 의존성을 dynamic method를 이용하여 조사하였다. La이 10mo1% 첨가된 Pb/sub l-x/La/sub x/Ti/sub l-x/4/O₃ (h=0.1) (PLT(10)) 박막을 Pt/TiO/sub x//SiO₂/Si 기판위에 acetate 계 precursor 을 이용한 sol-gel 법으로 제작하였다. 제작된 PLT(10) 박막은 비교적 우수한 유전특성을 보였다. 초전계수 (p) 는 주파수 의존성이 없이 6.6×10/sup -9/ C/㎠·K 을 나타내었다. 이를 이용하여 구한 전압감도와 비검출능을 위한 재료평가지수는 각각 1.03×10/sup -11/ C·㎝/J 과 1.46×10/sup -9/C·㎝/J 로 나타났다. 제작된 PLT(10) 박막 초전형 적외선 센서는 주파수 8Hz 에서 5.15v/w 의 전압감도 (Rv)를 가지며, 잡음등가전력 (NEP) 과 비검출능 (D/sup */) 은 동일한 주파수 100Hz 에서 각각 9.93×10/sup -8/W/Hz/sup 1/2/와 1.81×10/sup 6/cm·Hz/sup 1/2//W 의 최소값과 최대값을 나타내었다. 이와 같은 특성들은 PLT(10) 박막이 초전형 적외선 센서의 감지물질로 매우 적합함을 나타낸 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.536-542
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• 2018

이산화주석은 Rutile 구조를 갖는 Oxygen-Deficient n-type 반도체 물질로서, $H_2$, CO, $CO_2$ 등의 가스 분자가 표면에 흡착되면 전기저항이 변하는 특성을 가지고 있고, 이러한 성질을 활용하면 다양한 가스의 감지가 가능하기 때문에 가스센서로 연구가 활발히 이루어지고 있다. 나노구조물의 경우 Bulk 상태보다 체적 대비 표면적비가 높기 때문에 기체의 흡착이 유리하고, 가스 센서의 성능이 향상될 수 있다. 본 연구에서는 Thermal CVD 공정을 이용하여 SnO Nanoplatelet을 Si 기판위에 Dense하게 성장시켰다. 기상 수송 방법(Vapor Transport Method)으로 성장된 SnO 나노구조물을 Thermal CVD System을 이용하여 산소분위기에서 $830^{\circ}C$ 및 $1030^{\circ}C$에서 열처리(Post-Annealing)하여 $SnO_2$ 상(Phase)을 갖도록 하였다. 열처리 과정동안 쳄버의 압력을 4.2 Torr로 일정하게 유지시켰다. 열처리 된 SnO 나노구조물의 결정학적 특성을 Raman Spectroscopy 및 XRD 분석을 통하여 확인하였고, 형태학적 변화를 주사전사현미경(Scanning Electron Microscopy)을 통하여 확인하였다. 분석결과 SnO 나노구조물은 열처리 과정을 통하여 $SnO_2$ 나노구조물로 상변환 되었다.

• 한국자기학회지
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• 제17권4호
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• pp.172-177
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• 2007

셀(cell) 단위의 생체분자의 자성특성 검출을 위한 거대자기저항-스핀밸브(giant magnetoresistance-spin valves; GMR-SV) 바이오센서로서 미세 패턴된 모양에 따라 길이 방향과 폭 방향 용이축에 의존하는 자기저항 특성을 연구하였다. 바이오센서(biosensor)로서 사용할 스핀밸브 다층구조는 glass/NiO/NiFe/CoFe/Cu/CoFe/NiFe 이었다. 자성 다층박막의 일축이방성을 만들기 위해 증착시와 소자 패턴닝 후 진공 열처리를 $200^{\circ}C$에서 300 Oe 정도 외부자기장을 인가하였다. 형상자기이방성 효과를 고려하여 광 리소그래피 과정으로 얻은 미세 활성영역 패턴 사이즈는 $2{\times}5{\mu}m^2$로 정하였다. 2단자법으로 길이방향의 센싱전류와 폭 방향의 고정층의 용이축 방향 각도에 의존하는 자장민감도의 변화는 바이오센서 소자로서 활용에 중요한 요인임을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.458-463
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• 2019

팔라듐 (Pd)은 촉매 또는 유해 가스 감지물질로서 널리 활용되고 있다. 특히 자체 부피의 900배까지 수소를 흡착할 수 있는 특성 때문에 수소가스 센서로서의 다양한 연구가 이루어졌다. 본 연구에서는 팔라듐 옥사이드 (PdO) 나노구조물을 실리콘 기판 ($SiO_2(300nm)/Si$) 위에 열화학기상증착 장비를 이용하여 $230^{\circ}C{\sim}440^{\circ}C$ 영역에서 3시간 ~ 5시간 동안 성장시켰다. 원료물질인 Pd 파우더는 $950^{\circ}C$에서 기상화시켰고, 이송가스인 고순도 아르곤 가스를 200 sccm으로 흘려주었다. 성장된 팔라듐 옥사이드 나노구조물의 형상을 전계방출 주사전자현미경으로 조사하였고, 결정학적 특성을 Raman 분광학으로 분석하였다. 그 결과 성장된 나노구조물은 PdO 상을 가지고 있었으며, 특정한 기판 온도와 성장 시간에서 나노큐브 형태의 PdO 나노구조물이 성장되었다. 특히 5시간 동안 성장된 $370^{\circ}C$ 영역에서 균일한 형태의 나노큐브 PdO 나노구조물이 성장되었다. 이러한 PdO 나노큐브는 기상-액상-고상 공정으로 성장된 것으로 판단되며, 그래핀 위에 성장되는 PdO 나노큐브 구조는 고감도 수소가스 감지 센서로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1723-1735
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• 2022

산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1827-1836
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• 2022

재난은 돌발적으로 발생하여 예측하기가 쉽지 않고 그 규모도 과거에 비해 커지고 있어 피해가 증가하고 있으며, 하나의 재난이 2차 재난으로 발전하는 경우가 많다. 재난관리의 4가지 단계 중 응급상황이 발생하는 대응단계에서 행해지는 수색과 구조 과정에서, 현장에 투입되는 인원들은 많은 위험을 감수하고 현장에 투입되고 있다. 이러한 점에서 로봇은 재난현장의 초기 대응과정에서 인명 및 재산의 피해를 줄일 수 있는 가능성이 높은 기술이다. 또한, Light Detection And Ranging (LiDAR)는 레이저를 이용하여 비교적 넓은 범위의 3차원 정보를 획득하고 정확도 및 정밀도가 높아 재난 현장의 특징을 생각할 때 매우 유용한 센서이다. 이에 본 연구에서는 로봇이 재난 현장에서 활용될 수 있도록 LiDAR와 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서에 실시간 모니터링을 위한 컴퓨팅 보드를 결합하여 하나의 다중센서모듈 및 조사로봇 맞춤형 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 알고리즘을 개발하였다. 다중센서모듈이 재난 현장에서 최적의 정확도를 유지할 수 있도록 조사로봇에 안정적으로 탑재하는 방안에 대해 연구하였고, 모듈의 성능을 확인하기 위해 재난건축물 실내에서 SLAM 맵핑을 수행하여 다양한 SLAM알고리즘과 거리 비교를 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 PackSLAM이 낮은 오차를 나타내어 활용 가능성을 보였다. 향후 재난현장에서의 적용성을 더욱 높이기 위해 장애물이 많은 험지환경을 구축하여 다양한 실험을 수행할 예정이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제29권2호
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• pp.161-170
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• 2020

국내 시설 농업의 99.2%를 차지하는 플라스틱온실의 내부 환경인자는 외부 환경의 변화에 민감하게 반응하고 온실 공간 내부에서 편차가 발생한다. 온도, 습도, CO₂, 광도의 환경인자를 계측하기 위한 지점을 3 × 3 × 5로 구성하여 데이터를 취득하고 내부 공간을 수직, 수평적인 측면으로 분할하여 환경 인자의 분포를 확인하였다. 계측지점의 최적점을 선정하고자 계측 공간을 수직, 수평적인 방향으로 분할하고, 측정 데이터와 이를 활용한 예측지점의 선형회귀분석 결과로 성능평가를 실시하였다. 일반적인 상황에서는 온도와 습도 인자의 경우 1개의 센서로 플라스틱온실 내부 환경의 계측이 가능할 수 있으나, 특정구간의 경우 다수의 센서를 활용하여 내부공간의 정밀성을 확보하는 것이 필요하다. CO₂의 경우 실험기간 내의 계측 매트릭스의 증가에도 불구하고 변이를 정의하는데 한계가 있음을 발견하였다. 조도 분포의 경우 일출 이후 지속적으로 회귀분석 결과가 작아짐을 발견하였다. 구조물의 간섭 등을 고려해 동일한 수평적인 방향에서 미계측 지점의 결정계수가 감소하였고, 센서 매트릭스 배치를 작물 높이 위로 위치하여 다수의 센서 노드 설치로 개선 가능하다고 예상된다. 외부 환경의 변화에 따라 온실 내부 환경이 불규칙하게 변화되며, 이 구간은 시설의 규격을 고려하여 계측 매트릭스를 구성해야 한다. 반대로 안정적인 구간에서는 최소한의 센서 노드로 내부 환경의 예측이 가능한 것을 확인할 수 있었다. 결과적으로 측정하고자 하는 환경인자와 시설의 구조 등 연구 및 재배자의 목적에 맞는 계측 매트릭스 위치 선정의 유동성이 요구되며, 덕트의 개폐위치를 조절하여 필요한 곳에 에너지를 투입하는 국소냉난방 및 생육제어 모델링 설계에 적용 가능하다고 판단된다.