• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.71-84
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• 2013

컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.

• 한국결정성장학회지
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• 제8권4호
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• pp.599-604
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• 1998

본 논문은 PZT 박막의 기억소자 응용을 위한 Pt 그리고 RuO2 박막을 조사하였다. 초고주파 마그네트론 스퍼터링 방법을 이용하여 하부전극을 성장하였으며, 조사된 실험변수는 기판온도, 가스 부분압, RF 전력 그리고 후열처리 등이다. 기판온도는 Pt, $RuO_2$박막의 결정구조 뿐만 아니라 표면구조 및 비저항 성분에 크게 영향을 주었다. Pt 박막의 XRD 분석으로 기판온도가 상온에서 $200^{\circ}C$까지는 (111) 그리고 (200) 면이 혼재하는 결과를 보였으나 $300^{\circ}C$에서는 (111) 면으로 우선 방위 성장 특성을 보였다. XRD와 AFM 해석으로부터 Pt 박막 성장시 기판온도 $300^{\circ}C$, RF 전력 80W가 추천된다. 산소 분압비를 0~50%까지 가변하여 조사한 결과 산소가 5% 미만으로 공급되면 Ru 금속이 성장되고, 산소 분압비가 10 ~40%까지는 Ru와 $RuO_2$ 상이 공존하였으며 산소 분압비가 50%에서는 순수한 $RuO_2$상만이 검축되었다. 이 결과로부터 RuO2/Ru 이층 구조의 하부전극 형성이 산소 가스 부분압을 조절하여 한번의 공정으로 성장 가능하며, 이런 구조를 이용하면 금속의 낮은 비저항을 유지하면서도 PZT 박막의 산소 결핍에 의한 기억소자의 피로도 문제를 완화할 것으로 사료된다. 후 열처리 온도를 상온에서부터 $700^{\circ}C$까지 증가할 때 Pt와 $RuO_2$의 비저항 성분은 선형적 감소 추세를 보였다. 본 논문은 강유전체 기억소자 응용을 위한 최적화된 하부전극 제적조건을 제시한다.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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• pp.107-108
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• 2008

The spectacular development of AMLCDs, been made possible by a-Si:H technology, still faces two major drawbacks due to the intrinsic structure of a-Si:H, namely a low mobility and most important a shift of the transfer characteristics of the TFTs when submitted to bias stress. This has lead to strong research in the crystallization of a-Si:H films by laser and furnace annealing to produce polycrystalline silicon TFTs. While these devices show improved mobility and stability, they suffer from uniformity over large areas and increased cost. In the last decade we have focused on microcrystalline silicon (${\mu}c$-Si:H) for bottom gate TFTs, which can hopefully meet all the requirements for mass production of large area AMOLED displays [1,2]. In this presentation we will focus on the transfer of a deposition process based on the use of $SiF_4$-Ar-$H_2$ mixtures from a small area research laboratory reactor into an industrial gen 1 AKT reactor. We will first discuss on the optimization of the process conditions leading to fully crystallized films without any amorphous incubation layer, suitable for bottom gate TFTS, as well as on the use of plasma diagnostics to increase the deposition rate up to 0.5 nm/s [3]. The use of silicon nanocrystals appears as an elegant way to circumvent the opposite requirements of a high deposition rate and a fully crystallized interface [4]. The optimized process conditions are transferred to large area substrates in an industrial environment, on which some process adjustment was required to reproduce the material properties achieved in the laboratory scale reactor. For optimized process conditions, the homogeneity of the optical and electronic properties of the ${\mu}c$-Si:H films deposited on $300{\times}400\;mm$ substrates was checked by a set of complementary techniques. Spectroscopic ellipsometry, Raman spectroscopy, dark conductivity, time resolved microwave conductivity and hydrogen evolution measurements allowed demonstrating an excellent homogeneity in the structure and transport properties of the films. On the basis of these results, optimized process conditions were applied to TFTs, for which both bottom gate and top gate structures were studied aiming to achieve characteristics suitable for driving AMOLED displays. Results on the homogeneity of the TFT characteristics over the large area substrates and stability will be presented, as well as their application as a backplane for an AMOLED display.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제12권4호
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• pp.47-69
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• 1990

수출(輸出) 수입량(輸入量)이 여러 변수(變數)들에 의해서 동시적(同時的)으로 결정(決定)되는 경우 수출(輸出) 수입함수(輸入函數)를 독립적(獨立的)으로 추정(推定)하는 것보다는 이들을 다른 경제활동수준과 함께 동시적(同時的)으로 추정(推定)하는 것이 보다 바람직하다. 본고(本稿)에서는 이에 착안하여 생산모형(生産模型)에 근거한 수출(輸出) 수입함수(輸入函數)의 가격탄성치(價格彈性値)를 추정(推定)하였다. 생산모형(生産模型)에서 수출재(輸出財)는 생산부문(生産部門)의 산출물(産出物)로, 수입재(輸入財)는 투입물(投入物)로 상정(想定)되며 이러한 생산부문(生産部門)을 분석(分析)하고 모형화(模型化)하는 데 GNP함수(函數)가 사용된다. GNP함수(函數)에 약분리성(弱分離性) 제약(制約)이 가해지면 생산모형(生産模型)의 공급(供給) 수요체계(需要體系)에 관한 미시적 정보를 사용하여 이로부터 보다 세분(細分)된 수출(輸出) 수입항목별(輸入項目別) 가격탄성치(價格彈性値)를 도출할 수 있다. 본고(本稿)는 GNP함수(函數)가 약분리성(弱分離性)을 가질 때, 이단계극대화(二段階極大化) 과정(過程)을 통해서 얻을 수 있는 수출공급(輸出供給) 수입수요(輸入需要) 국내공급(國內供給) 노동수요(勞動需要)의 가격탄성치(價格彈性値)와 세분된 수출(輸出) 수입항목(輸入項目)의 가격탄성치(價格彈性値)를 추정하였다. 상부모형(上部模型)의 추정(推定)에서는 국내공급(國內供給)과 수출공급(輸出供給)은 서로 대체관계(代替關係), 수입수요(輸入需要)와 노동수요(勞動需要)는 보완관계(補完關係)에 있으며, 투입요소(投入要素)로서 노동(勞動)과 수입재(輸入財)는 각각 국내공급(國內供給) 및 수출공급(輸出供給)과 서로 보완관계(補完關係)에 있는 것으로 나타났다. 하부모형(下部模型)에서는 세분(細分)된 수출(輸出) 수입항목(輸入項目) 상호간에는 대체(代替) 보완관계(補完關係)가 동시에 나타나는 것으로 추정되었다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제12권3호
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• pp.217-226
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• 2009

발전소 및 제철소 등 대규모 발생원에서부터 포집한 $CO_2$ 혼합물을 파이프라인이나 선박 등을 통해 수송하고, 이를 해양의 퇴적층에 수백-수천 년 이상 장기간 격리 및 관리하는 $CO_2$ 해양지중저장기술이 기후변화 대응기술로서 국내외적으로 주목 받고 있다. 본 CO2 저장기술을 구현하기 위한 수송 및 저장 공정에 대한 기존의 연구는 주로 순수 $CO_2$를 대상으로 하여 진행되어 왔다. 그러나 일반적으로 발전소 및 제철소 등에서 포집된 $CO_2$ 혼합물에는 $N_2$, $O_2$, Ar, $H_2O$, $SO_x$, $H_2S$ 등과 같은 불순물들을 포함하고 있다. 이러한 $CO_2$ 혼합물 내 불순물들은 처리하고자 하는 $CO_2$ 혼합물의 열역학 상태량 등을 변화시킴으로써 압축, 정제, 수송 및 저장 공정들에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 이러한 불순물 중 불활성 가스인 $N_2$가 포함된 $CO_2$ 혼합물의 수송 및 저장 공정을 설계하는데 있어 매우 중요한 $CO_2$ 혼합물의 열역학 거동을 모사하기 위한 열역학 상태방정식들을 비교 분석하였다. 또한, $CO_2$, $N_2$와 같은 서로 다른 분자간의 상호작용 효과를 보완하기 위하여 사용되는 이성분 매개변수에 대한 최적 값을 도출하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.43-62
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• 2019

한때, 이상 탐지 분야는 특정 데이터로부터 도출한 기초 통계량을 기반으로 이상 유무를 판단하는 방법이 지배적이었다. 이와 같은 방법론이 가능했던 이유는 과거엔 데이터의 차원이 단순하여 고전적 통계 방법이 효과적으로 작용할 수 있었기 때문이다. 하지만 빅데이터 시대에 접어들며 데이터의 속성이 복잡하게 변화함에 따라 더는 기존의 방식으로 산업 전반에 발생하는 데이터를 정확하게 분석, 예측하기 어렵게 되었다. 따라서 기계 학습 방법을 접목한 SVM, Decision Tree와 같은 모형을 활용하게 되었다. 하지만 지도 학습 기반의 모형은 훈련 데이터의 이상과 정상의 클래스 수가 비슷할 때만 테스트 과정에서 정확한 예측을 할 수 있다는 특수성이 있고 산업에서 생성되는 데이터는 대부분 정답 클래스가 불균형하기에 지도 학습 모형을 적용할 경우, 항상 예측되는 결과의 타당성이 부족하다는 문제점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 현재는 클래스 분포에 영향을 받지 않는 비지도 학습 기반의 모델을 바탕으로 이상 탐지 모형을 구성하여 실제 산업에 적용하기 위해 시행착오를 거치고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 발맞춰 적대적 생성 신경망을 활용하여 이상 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 시퀀스 데이터를 학습시키기 위해 적대적 생성 신경망의 구조를 LSTM으로 구성하고 생성자의 LSTM은 2개의 층으로 각각 32차원과 64차원의 은닉유닛으로 구성, 판별자의 LSTM은 64차원의 은닉유닛으로 구성된 1개의 층을 사용하였다. 기존 시퀀스 데이터의 이상 탐지 논문에서는 이상 점수를 도출하는 과정에서 판별자가 실제데이터일 확률의 엔트로피 값을 사용하지만 본 논문에서는 자질 매칭 기법을 활용한 함수로 변경하여 이상 점수를 도출하였다. 또한, 잠재 변수를 최적화하는 과정을 LSTM으로 구성하여 모델 성능을 향상시킬 수 있었다. 변형된 형태의 적대적 생성 모델은 오토인코더의 비해 모든 실험의 경우에서 정밀도가 우세하였고 정확도 측면에서는 대략 7% 정도 높음을 확인할 수 있었다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제27권3호
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• pp.127-143
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• 2022

최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 해양수치모델 실험을 수행하는 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 대규모 자원이 필요한 해양수치모델을 구현하는데 매우 효과적인 수단이 될 수 있다. 정보처리 기술의 발달로 클라우드 컴퓨팅 시스템은 가상화와 원격 고속 네트워크, 직접 메모리 액세스와 같은 수치모델의 병렬처리에 필요한 다양한 기술과 환경을 제공한다. 이러한 새로운 기능은 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델링 실험을 용이하게 한다. 많은 과학자들과 엔지니어들은 해양수치모델 실험에 있어서 가까운 미래에 클라우드 컴퓨팅이 주류가 될 것으로 기대하고 있다. 해양수치모델링을 위한 클라우드 컴퓨팅의 처리성능 분석은 수치모델의 수행 시간과 리소스 활용량을 최소화하는 데 도움이 될 수 있으므로 최적의 시스템을 적용하는 데 필수적이다. 특히 모델 격자 내 다양한 변수들이 다차원 배열 구조로 되어 있기 때문에 대량의 입출력을 처리하는 해양수치모델의 구조는 캐시메모리의 효과가 크며, 대량의 자료가 이동하는 통신 특성으로 인해서 네트워크의 속도가 중요하다. 최근에 주요한 컴퓨팅환경으로 자리잡고 있는 클라우드 환경이 이러한 해양수치모델을 수행하기에 적합한지 실험을 통해서 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 상용 클라우드 시스템에서 해양수치모델로 대표적인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)와 더불어 다른 해양모델의 클라우드 환경으로 전환에도 도움이 될 수 있게 병렬처리 시스템의 성능을 측정할 수 있는 표준 벤치마킹 소프트웨어 패키지인 High Performance Linpack을 활용하여 초당 부동소수점 연산횟수 처리능력과 및 STREAM 벤치마크를 활용하여 다중 노드들로 구성된 수치모델용 클러스터의 메모리처리성능을 평가하고 비교하였다. 이러한 평가내용은 클라우드 환경에서 해양수치모델을 어떻게 수행할 것인가에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있다. 가상화 기반 상용 클라우드에서 얻은 실제 성능 자료와 구성 설정 분석을 통해 가상화 기반 클라우드 시스템에서 해양수치모델의 다양한 격자 크기에 대한 컴퓨터 리소스의 효율성을 평가했다. 본 연구를 통해서 캐시 계층과 용량이 큰 메모리를 사용하는 HPC 클러스터가 ROMS의 성능에 매우 중요하다는 것을 발견했다. 수치모델링의 실행 시간을 줄이기 위해 코어 수를 늘리는 것은 작은 격자 보다 큰 격자 모델에서 더 효과적이다. 이러한 처리 성능 분석 결과는 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델을 효율적으로 구축하는 데 중요한 자료로 이용될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.149-161
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• 2014

공공 서비스의 수출의 경우 수출 절차와 대상 선정에 따른 다양한 문제가 발생하며, 공공 서비스 수출 플랫폼은 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 사용자 중심의 유연하고, 개방형 구조의 디지털 생태계를 조성할 수 있도록 구현되어야 한다. 또한 공공서비스의 수출은 다수의 이해당사자가 참여하고 여러 단계의 과정을 거쳐야 하므로 사용자의 이해 종류와 탐색 컨설팅 협상 계약 등 수출 프로세스 단계별로 맞춤형 플랫폼 서비스 제공이 필수적이다. 이를 위해서 플랫폼 구조는 도메인과 정보의 정의 및 공유는 물론 지식화를 지원할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공공서비스 수출을 지원하는 플랫폼을 위한 온톨로지 모형을 제안한다. 서비스 플랫폼의 핵심 엔진은 시뮬레이터 모듈이며 시뮬레이터 모듈에서는 온톨로지를 사용하여 수출 비즈니스의 여러 컨텍스트들을 파악하고 정의하여 다른 모듈들과 공유하게 된다. 온톨로지는 공유 어휘를 통하여 개념들과 그들 간의 관계를 표현할 수 있으므로 특정 영역에서 구조적인 틀을 개발하기 위한 메타 정보를 구성하는 효과적인 도구로 잘 알려져 있다. 공공서비스 수출 플랫폼을 위한 온톨로지는 서비스, 요구사항, 환경, 기업, 국가 등 5가지 카테고리로 구성되며 각각의 온톨로지는 요구분석과 사례 분석을 통하여 용어를 추출하고 온톨로지의 식별과 개념적 특성을 반영하는 구조로 설계한다. 서비스 온톨로지는 목적효과, 요구조건, 활동, 서비스 분류 등으로 구성되며, 요구사항 온톨로지는 비즈니스, 기술, 제약으로 구성 된다. 환경 온톨로지는 사용자, 요구조건, 활동으로, 기업 온톨로지는 활동, 조직, 전략, 마케팅, 시간으로 구성되며, 국가 온톨로지는 경제, 사회기반시설, 법, 제도, 관습, 인프라, 인구, 위치, 국가전략 등으로 구성된다. 수출 대상 서비스와 국가의 우선순위 리스트가 생성되면 갭(gap) 분석과 매칭 알고리즘 등의 시뮬레이터를 통하여 수출기업과 수출지원 프로그램과의 시스템적 연계가 이루어진다. 제안하는 온톨로지 모형 기반의 공공서비스 수출지원 플랫폼이 구현되면 이해당사자 모두에게 도움이 되며 특히 정보 인프라와 수출경험이 부족한 중소기업에게 상대적으로 더 큰 도움이 될 것이다. 또한 개방형 디지털 생태계를 통하여 이해당사자들이 정보교환, 협업, 신사업 기획 등의 기회를 만들 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.2255-2265
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• 2013

본 연구에서는 유역의 배수구조를 설명할 수 있는 폭 함수 기반의 Clark 모형을 제안하였다. 시간-면적곡선으로는 지표면과 하천에 대하여 개별적인 동수역학적 특성을 적용한 재조정된 폭 함수를 이용하였다. 선형저수지 추적의 경우 기존의 Clark 모형과 같이 차분화된 형태가 아니라 해석식을 적용하여 수행하였다. 본 연구에서 고려한 주요한 매개변수들로는 지표면평균이송속도 및 하천평균이송속도와 저류상수를 들 수 있다. 실제 매개변수의 추정 과정에는 전역최적화 기법 중의 하나인 SCE-UA 기법을 적용하였다. 또한 Clark 모형으로부터 유도된 순간단위도의 형상은 원점에 대한 1차모멘트와 면적중심에 대한 2, 3차 모멘트로 구분하여 평가하였다. 관측 수문사상의 통계모멘트들과 본 연구에서 추정된 통계모멘트들의 상관계수는 1차모멘트의 경우 0.995, 2차모멘트는 0.993, 3차모멘트는 0.983로 산정되었다. 평균과 분산에 대해서는 추정값과 관측값이 대체로 일치하는 경향을 보여주었다. 그러나 추정된 3차모멘트에 대한 결과는 다소 과대 평가되는 경향을 나타내었다. 제안된 Clark 모형은 순간단위도의 형상을 평균과 분산만을 고려하여 적용한 방법보다 수문곡선의 왜곡 및 첨두좌표의 모의와 관련된 한계점을 개선하였다. 이러한 결과로부터 본 연구에서 제시한 방법론은 배수경로의 이질성과 동적매개변수들의 영향을 적절하게 반영할 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 고려한 모멘트들의 변동성은 주로 저류상수의 영향이 크게 나타나고 있으며, 지표면평균이송속도보다는 하천평균이송속도가 크게 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 이로부터 저류상수와 하천평균이송속도가 Clark 모형으로부터 유도되는 순간단위도의 형상을 결정하는데 지배적인 역할을 하는 것으로 확인되었다. 따라서 두 매개변수는 모형의 적용 과정에서 중요하게 고려되어야 할 것으로 판단된다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2016년도 제50회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.292-292
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• 2016

Transition metal dichalcogenides (TMDs) with a two-dimensional layered structure have been considered highly promising materials for next-generation flexible, wearable, stretchable and transparent devices due to their unique physical, electrical and optical properties. Recent studies on TMD devices have focused on developing a suitable doping technique because precise control of the threshold voltage ($V_{TH}$) and the number of tightly-bound trions are required to achieve high performance electronic and optoelectronic devices, respectively. In particular, it is critical to develop an ultra-low level doping technique for the proper design and optimization of TMD-based devices because high level doping (about $10^{12}cm^{-2}$) causes TMD to act as a near-metallic layer. However, it is difficult to apply an ion implantation technique to TMD materials due to crystal damage that occurs during the implantation process. Although safe doping techniques have recently been developed, most of the previous TMD doping techniques presented very high doping levels of ${\sim}10^{12}cm^{-2}$. Recently, low-level n- and p-doping of TMD materials was achieved using cesium carbonate ($Cs_2CO_3$), octadecyltrichlorosilane (OTS), and M-DNA, but further studies are needed to reduce the doping level down to an intrinsic level. Here, we propose a novel DNA-based doping method on $MoS_2$ and $WSe_2$ films, which enables ultra-low n- and p-doping control and allows for proper adjustments in device performance. This is achieved by selecting and/or combining different types of divalent metal and trivalent lanthanide (Ln) ions on DNA nanostructures. The available n-doping range (${\Delta}n$) on the $MoS_2$ by Ln-DNA (DNA functionalized by trivalent Ln ions) is between $6{\times}10^9cm^{-2}$ and $2.6{\times}10^{10}cm^{-2}$, which is even lower than that provided by pristine DNA (${\sim}6.4{\times}10^{10}cm^{-2}$). The p-doping change (${\Delta}p$) on $WSe_2$ by Ln-DNA is adjusted between $-1.0{\times}10^{10}cm^{-2}$ and $-2.4{\times}10^{10}cm^{-2}$. In the case of Co-DNA (DNA functionalized by both divalent metal and trivalent Ln ions) doping where $Eu^{3+}$ or $Gd^{3+}$ ions were incorporated, a light p-doping phenomenon is observed on $MoS_2$ and $WSe_2$ (respectively, negative ${\Delta}n$ below $-9{\times}10^9cm^{-2}$ and positive ${\Delta}p$ above $1.4{\times}10^{10}cm^{-2}$) because the added $Cu^{2+}$ ions probably reduce the strength of negative charges in Ln-DNA. However, a light n-doping phenomenon (positive ${\Delta}n$ above $10^{10}cm^{-2}$ and negative ${\Delta}p$ below $-1.1{\times}10^{10}cm^{-2}$) occurs in the TMD devices doped by Co-DNA with $Tb^{3+}$ or $Er^{3+}$ ions. A significant (factor of ~5) increase in field-effect mobility is also observed on the $MoS_2$ and $WSe_2$ devices, which are, respectively, doped by $Tb^{3+}$-based Co-DNA (n-doping) and $Gd^{3+}$-based Co-DNA (p-doping), due to the reduction of effective electron and hole barrier heights after the doping. In terms of optoelectronic device performance (photoresponsivity and detectivity), the $Tb^{3+}$ or $Er^{3+}$-Co-DNA (n-doping) and the $Eu^{3+}$ or $Gd^{3+}$-Co-DNA (p-doping) improve the $MoS_2$ and $WSe_2$ photodetectors, respectively.