최근, 자동차가 점점 고급화 되어감에 따라 자동차엔진과 같이 $200^{\circ}C$ 이상의 고온과 부식적인 환경 하에 사용되어 질 수 있는 고성능의 실리콘 가속도센서의 장착이 기대되고 있다. 그러나 실리콘은 본질적으로 온도의 영향이 큰 물질이고, p-n 접합으로 압저항이 형성되기 때문에 $150^{\circ}C$ 이상이 되면 누설전류가 급격하게 증가하여 센서의 성능을 떨어뜨린다. 본 연구에서는 SOI 구조를 이용한 가속도센서의 온도특성을 해석하고, 유한요소법(finite element method)을 이용하여 감도 온도계수(TCS) 및 오프셋전압 온도계수(TCO)의 열잔류응력과의 관련성을 검토하였다. 그 결과, TCS는 압저항의 불순물 농도를 최적화함으로써 줄일 수 있고, TCO는 압저항의 열잔류응력과 불균일한 공정에 관계가 있다는 것을 알았다. 그리고 센서의 중앙지지구조에 있어서 패키징 열잔류응력의 평균값은 약 $3.7{\times}10^4Nm^{-2}^{\circ}C^{-1}$ 정도로 주변지지구조보다 1/10정도 작게 나타났다.
$WO_{3}$계 n-형 반도체 가스센서의 검지특성 및 전기적 특성을 조사하였다. 공기중에서 결합제가 첨가되지 않은 $WO_{3}:TiO_{2}$(4 wt. %) 센서의 낱알경계에서의 전위장벽의 크기는 0.26 V로 나타났으며, 결합제로서 $Al_{2}O_{3}$, PVA (polyvinyl alcohol ), silica sol이 첨가된 센서의 경우는 전위장벽이 각각 0.17, 0.22, 0.26 V로 관측되었다. 이들 시료를 $NO_{x}$가 120 ppm 첨가된 분위기에 노출시켰을 때, 결합제가 첨가되지 않은 센서의 경우는 낱알경계에서의 전위장벽이 0.59 V로 증가하였으며, 결합제로서 $Al_{2}O_{3}$, PVA, silica sol이 첨가된 경우는 전위장벽이 각각 0.43, 0.66, 0.52 V로 나타나, PVA가 첨가된 센서에서 전위장벽의 변화가 가장 높아 감도가 우수하게 되는 것을 알 수가 있었다. 한편 센서 최적 작동온도 이상의 온도에서 나타나는 감도의 감소는 흡착가스 입자의 탈착보다는 공기중에서 다결정이 보이는 저항의 온도 의존성에 따라 나타남이 판명되었다. 또한 결합제가 첨가되지 않은 센서와 결합제로서 Pt가 첨가된 센서의 경우, CO가 250 ppm 존재할 때까지도 전위장벽의 크기가 약 0.2 V로 공기중에서와 비슷한 크기를 나타내어, CO와 $NO_{x}$가 혼합된 분위기에서 $NO_{x}$만을 선택적으로 검지하는데 유리함이 밝혀졌다.
적당한 크기의 저항률을 가지며 안정된 고감도 가스 센서 개발을 위해 ZnO를 기본물질로 하여 $Al_{2}O_{3}$를 4wt. %, $TiO_{2}$를 1wt. % 및 $V_{2}O_{5}$를 0.2 wt. %의 비율로 첨가시켜 타겟을 제작하여 RF 마그네트론 스퍼터링법 으로 ZnO 박막을 성장시켰다. 기판은 $SiO_{2}/Si$를 사용하였고, 박막의 부착이 좋도록 기판온도는 $250^{\circ}C$로 유지시켰으며, 10 mTorr의 산소분위기에서 약 80 W의 RF power로 10분간 박막을 성장시켰다. 보다 안정된 고감도의 박막을 제작하기 위해 $400^{\circ}C-800^{\circ}C$까지 열처리 한 결과, 산소분위기에서 $700^{\circ}C$로 60분 동안 열처리를 한 박막이 기타 다른 가스류(類)보다 TMA 가스에 대해 좋은 감지 특성을 나타냈으며 TMA 가스 농도 160 ppm에서 최대 550의 감도를 보였고, 안정성 및 선형성이 우수하였다.
다중분광 위성영상을 이용한 원격탐측 기술은 광범위한 지역의 열섬효과 분석에 있어 유용하게 활용될 수 있다. 하지만 우리나라와 같이 구름이 많은 기상조건은 위성영상을 활용한 주기적인 관측을 어렵게 한다. 이에 본 연구에서는 시계열 Landsat 영상과 ATC 모델을 이용한 열섬현상 분석 방법을 제안하였다. 식생상태와 도시화정도를 분석하기 위하여 Landsat 영상으로부터 NDVI와 NDBI를 산출하였으며 ATC 모델의 파라미터 추정을 위하여 Landsat 열적외선 영상으로부터 지표온도를 산출하여 활용하였다. 또한 토지 피복 및 이용형태에 따른 열섬현상 분석을 위해 환경부에서 제공하는 토지피복도를 기반으로 ATC 모델의 파라미터를 비교하였다. 산출한 분광지수와 ATC 모델의 파라미터 간의 상관관계를 분석한 결과 ATC 모델의 MAST는 NDVI 및 NDBI와 각각 -0.76, 0.69 의 강한 상관관계를 보였으며, YAST는 NDVI 및 NDBI와 각각 -0.53, 0.42의 상관관계를 나타냈다. 토지 피복 및 이용형태에 따라 ATC 모델의 파라미터를 비교한 결과 도시 지역에서의 MAST와 YAST가 도시 주변의 농업지역, 초지 등에 비해 높게 나타나는 것을 확인하였다. 또한 도시 지역 내에서 주거지역, 산업지역, 상업지역, 교통지역이 문화 체육 휴양지역, 공공시설지역에 비해 높은 MAST를 나타나며 주거지역, 산업지역, 상업지역이 다른 도시 지역들보다 높은 YAST 값을 지님을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 페라이트 링 코어를 이용한 2차원 fluxgate 센서를 제안하였으며, 본 fluxgate 센서 시스템은 2차원 자장을 측정할 수 있는 센서와 그 센서를 구동하기 위한 구동회로, 그리고 신호처리회로 등으로 구성하였다. 신호 검출 방법으로는 우수고조파 성분 검출을 위해 PSD(phase sensitivity detector) 회로를 사용하였으며, 기존의 제 2고조파 검출법과 비교하기 위해서 pick-up 코일 출력전압의 제 2고조파 성분을 FFT 스펙트럼 분석기를 사용하여 측정하였고, 이렇게 측정된 제 2고조파 성분의 전압과 PSD 단의 출력전압을 비교하였다. 그 결과 여자전류의 증가에 따라 센서의 출력전압도 증가하였으며, 구동주파수에 따른 PSD 단의 출력전압은 주파수가 1.5[kHz]일 때까지는 증가하였지만, 그 이상의 주파수에서는 감소함을 보였다. 그리고 pick-up 코일의 제 2고조파 성분의 전압은 계속 증가함을 보였다. 센서의 최대감도는 구동주파수 1.5 [kHz], 구동전류 2 [App]에서 최대값을 보였으며 감도는 약 1580 [V/T]였다. 센서의 비선형계수는 3 [G] 이내에서 제 2고조파 성분의 전압인 경우 약 1 [%]이내였으며, PSD 단 이후는 약 2.3 [%]이내였다. 그리고 각도오차는 약 ${\pm}2$ [%/FS]이내였다.
본 연구에서는 의생물 시료에 대해 정량적 전자토모그래피의 기본 전제 조건인 Beer's law를 실험적으로 검증하였다. 시료는 의생물 시료와 비슷한 흡수계수를 갖는 카본 지지막과 latex sphere의 시료를 선택하였으며, 연속적으로 기울어진 TEM 이미지를 획득하였다. 우선, 전자토모그래피를 수행하여 카본 지지막과 latex sphere의 기본 상태를 파악하였다. Beer's law의 검증을 위해 각각의 물질에 대해 경사각 기울기에 따라 입사빔의 강도와 투과빔의 강도의 변화를 측정하여 회귀분석을 수행하였으며, 그 결과 RMS값 0.976의 범위에서 선형적인 관계를 확인할 수 있었다. 또한 Beer's law를 이용하여 카본 지지막과 latex sphere에 대한 각각의 상대적인 흡수계수를 구했으며, 그 값은 대략 1.71(5)/${\mu}m$과 2.67(6)/${\mu}m$으로 경사각 기울기에 대하여 일정하게 유지됨을 알 수 있었다. 따라서, 정밀한 실험조건에서 입사빔의 정보를 유추할 수 있다면 의생물 시료에 대해 엄밀한 Beer's law가 성립하는 정량적인 전자토모그래피가 수행될 수 있을 것으로 기대된다.
Electron tomography의 정량적 분석을 위해서 대물렌즈 조리개가 투과빔의 강도에 미치는 영향을 평가하였다. Electron tomography에 도입되는 Beer's law의 올바른 적용을 위해서는 투과빔은 시료의 기울기에 따른 mass thickness의 변화에 의한 효과만을 반영해야 한다. 그러므로 빔 경로상의 대물렌즈 조리개, 홀더 등에 의한 다른 효과는 제거되어야 한다. 본 연구에서는 대물렌즈 조리개의 cut-off 효과를 120 kV TEM과 Quantifoil holey 카본 시료를 이용하여 상세히 평가하였다. 대물렌즈 조리개를 사용하지 않은 경우와 비교할 때, $30{\mu}m$ 크기의 대물렌즈 조리개를 통과한 투과전자빔의 강도는 약 16.7%의 감소가 일어난다. 또한 $55^{\circ}$ 이상의 고경사각 기울기에서는 대물렌즈 조리개의 cut-off 효과에 의해 14.2%의 강도 감소가 추가적으로 발생함을 알 수 있었다. Electron tomography에서 정량 분석을 위해서는 이러한 대물렌즈 조리개의 영향을 고려해야만 한다. 또한 Beer's law의 올바른 적용을 위해서는 일련의 기울기에 따른 2차원적 영상은 가능하면 대물렌즈 조리개를 사용하지 않은 상태에서 획득하는 것이 바람직하다.
독도화산체 정상부에 대한 연구를 위하여 1999년, 2004년 및 2007년에 획득한 멀티빔음향측심, 해저면영상 및 자력탐사자료를 함께 분석하였다. 독도 주변 연안에서부터 수심 약 -90 m까지의 해저지형은 많은 기복을 가진 변화를 보이는데 차별 침식된 암반 및 테일러스 등의 영향으로 사료된다. 해저지형의 계단형 경사면의 제 4 기 해침 해퇴의 영향을 받은 해안 단구로 생각된다. 북동 및 북서쪽의 수심 약 $-100\;{\sim}\;-120\;m$ 해역에는 작은 분화구 형태의 지형 기복들이 나타나는데 후기 화산활동에 의해 형성된 것으로 판단된다. 해저면영상에서는 독도 정상부에 돌출암반들이 산재하는 전형적인 암반특성을 보인다. 아날니틱신호분포에서 나타나는 독도 육지부에서 북동 및 북서쪽으로 연장되는 이상대는 다른 지구물리자료에서도 나타난 화구륜의 잔해로 예상되는 암반들의 위치와 유사하다. 이 암반들은 독도 화산체 형성 초기에 만들어졌던 화구륜의 일부가 파도에 의한 침식 및 자연붕괴 등으로 유실되고 남은 잔류체로 추정되고, 독도는 남쪽 화구륜의 일부일 가능성이 높다.
WBAN은 인체 내부 및 외부에 부착한 디바이스를 무선으로 연결하여 통신하는 근거리 무선통신 기술로 IEEE 802.15.6 TG BAN을 중심으로 물리, 데이터 링크, 네트워크, 응용계층에서 표준화가 진행되고 있다. WBAN 기술은 전력제한 및 생체특성을 반영하여 센서와 지그비 디바이스를 사용하여 에너지 효율적으로 구성한다. 무선 센서 네트워크는 다수의 센서노드와 센서노드가 전송하는 센싱 데이터를 수집하는 싱크노드로 구성된다. 센서노드는 넓은 지역에 정해진 형태없이 배치되어 프로토콜에 의해 자가구성 능력을 가진다. 본 논문에서는 WBAN 환경에서 적용되고 있는 ZigBee 무선 통신 환경의 주소 지정방식과 라우팅 알고리즘의 성능을 향상시키기 위한 새로운 좌표 값 알고리즘을 제안하였다. 기존 Cskip 알고리즘을 이용한 분산 주소 할당 기법의 낭비되는 주소공간의 문제를 해결하기 위해 (x,y,z) 3개의 좌표 축을 제안하여 16bit 주소공간을 분할하여 사용한다. 각 노드에서 라우팅 시 좌표 값을 이용하여 적은 비트별 연산이 수행되며 멀티 홉을 감소시킬 수 있다. 이에 대한 성능 분석으로 제안한 알고리즘은 수학적 분석 모델을 사용하였고 ZigBee 무선 통신 환경의 계층적 라우팅에서 사용하는 경로 벡터를 사용하여 센서 노드의 멀티 홉 카운트 결과를 도출하였다. 수학적 분석 결과 ZigBee 분산 주소 할당 기법과 기존 알고리즘에 비해 평균 멀티 홉의 수가 감소함으로써 에너지 효율이 향상됨을 입증하였다.
원격탐사는 관찰하고자 하는 지역을 직접 방문하지 않고, 영상만으로도 적은 비용으로 짧은 시간 안에 대상지역을 연구하는데 있어 효율적인 기술이다. 본 연구에서는 가장 최근에 발사된 Landsat-8 OLI(Operational Land Imager) 영상을 이용하여 하천유역의 토지피복분류 정확도를 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법 중 첫 번째로 Landsat-8 OLI 영상을 이용하여 정규식생지수인 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 정규수분지수 NDWI(Normalized Difference Water Index)를 생성하였다. 두 번째로 원래의 영상에 생성된 NDVI와 NDWI 2개의 밴드를 Layer-Stacking하여 새로운 영상을 만들었다. 마지막으로 기존의 영상과 밴드조합을 적용한 새로운 영상에 각각 MLC(Maximum Likelihood Classification), SVM(Support Vector Machine)의 감독분류를 적용하였다. 하천피복분류를 할 때 정확도를 개선하는데 있어 그 의미가 있으며, 분류결과 MLC 분류방법을 적용하였을 때 약 8% 이상, SVM 분류방법을 적용하였을 때 약 1.6% 정도 개선되었다. 향후 다양한 영상과 밴드조합을 통한 연구가 이루어진다면 보다 나은 의사결정에 도움이 될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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