In bio applications, high temperature coefficient of resistance (TCR) at $30^{\circ}C{\sim}40^{\circ}C$ is especially important for a temperature sensor. In this work, single phase-vanadium dioxide ($VO_2$) thin films for temperature sensor were fabricated by reactive DC magnetron sputtering and post-annealing method. VOx thin films deposited by reactive sputtering in a controlled $Ar/O_2$ atmosphere can be transformed into single phase-$VO_2$ films by post-annealing in $N_2$ atmosphere. The grown $VO_2$ thin films have a moderate resistance at room temperature and very high TCR at room temperature and transition temperature, respectively 2.88%/K and 15.8%/K. A detailed structural characterization is performed by SEM, XRD and RBS. SEM morphology image indicates that grains of fabricated $VO_2$films are homogeneous and ball-like in shape. A fact that the films contain only single phase-$VO_2$ is obtained by XRD and RBS analysis. After deposition, the sensors were fabricated by micromachining technology. Silicon nitride membrane and black nickel were used for a thermal isolation structure and absorption layer. In the vicinity of room temperature, the TCR of sensors was enough high to apply for bio sensors.
Atomic force microscope (AFM) has become a common tool for the structural and physical studies of biological macromolecules, mainly because it provides the ability to perform experiments with samples in a buffer solution. In this study, structure of proteins and nucleic acids has been studied in their physiological environment that allows native intermolecular complexes to be formed. Cr and Au were deposited on p-Si (100) substrate by thermal evaporation method in sequence with the thickness of $200{\AA}$ and $500{\AA}$, respectively, since Au is adequate for immobilizing biomolecules by forming a self-assembled monolayer (SAM) with semiconductor-based biosensors. The SAM, streptavidin and biotin interacted each other with their specific binding energy and their adsorption was analyzed using the Bio-AFM both in a solution and under air environment. A silicon nitride tip was used as a contact tip of Bio-AFM measurement in a solution and an antimony doped silicon tip as a tapping tip under air environment. Actual morphology could also be obtained by 3-dimensional AFM images. The length and agglomerate size of biomolecules was measured in stages. Furthermore, $R_{a}$ (average of surface roughness) and $R_{ms}$ (mean square of surface roughness) and surface density for the adsorbed surface were also calculated from the AFM image.
Purpose: The purpose of this study is to investigate the prior art based on deep learning to objectively calculate the metabolic rate which is the subjective factor for the PMV optimum control and to make a plan for future research based on this study. Methods: For this purpose, the theoretical and technical review and applicability analysis were conducted through various documents and data both in domestic and foreign. Results: As a result of the prior art research, the machine learning model of artificial neural network and deep learning has been used in various fields such as speech recognition, scene recognition, and image restoration. As a representative case, OpenCV Background Subtraction is a technique to separate backgrounds from objects or people. PASCAL VOC and ILSVRC are surveyed as representative technologies that can recognize people, objects, and backgrounds. Based on the results of previous researches on deep learning based on metabolic rate for occupational metabolic rate, it was found out that basic technology applicable to occupational metabolic rate calculation technology to be developed in future researches. It is considered that the study on the development of the activity quantity calculation model with high accuracy will be done.
도시 계획적 측면에서 도시의 구조적 변화에 따른 기후영향을 파악하여 그 결과를 도시계획에 반영하는 것은 중요하다. 서울시에서는 도시계획 시나리오 정보를 제공하기 위해 도시계획정보시스템(Urban Plan Information System, UPIS)을 활용 중이다. 지자체의 실제 도시계획에 따른 기후영향을 평가하고 분석하기 위해서는 UPIS에서 제공하는 도시계획시나리오와 도시기후분석모델을 손쉽게 연계할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 국립기상과학원의 도시기후분석모델(Climate Analysis Seoul, CAS)과 도시계획 시나리오를 연계하는 기술을 개발하였다. CAS는 건물과 식생의 물리적 배치에 따른 온도, 바람 등의 국지규모 변화와 중규모 기상모델인 MetPhoMod(METeorology and atmospheric PHOtochemistry mesoscale MODel)의 분석결과를 바탕으로 찬공기의 생성, 이동, 정체와 바람흐름, 열적환경 등을 분석하는 기능을 가지고 있다. 정밀한 도시정보를 모델에 적용하기 위해 고해상도의 항공 LiDAR(LIgit Detection And Ranging) 측량을 통해 생성된 래스터자료(1m 해상도)와 KOMPSAT-2(KOrea Multi-Purpose SATellite) 위성영상 자료(4m 해상도)를 이용하여 토지피복 및 수치표고자료로 활용할 입력자료를 생성하였다. 보다 정확한 도시지면 특징을 반영하기 위해 수치표면모델인 DSM(Digital Surface Model)과 수치지형모델인 DTM(Digital Terrain Model)을 전산유체역학모델(Computational Fluid Dynamics, CFD) 입력자료로 사용하여 상세바람분석을 수행하였다. 8방위의 유입류를 고려하여 재정비 전후의 도시구조물 주변의 흐름 및 풍속 분포와 녹지축 형성 전후의 열환경 변화를 분석하였다. 현실적인 기상상태 반영을 위해 CAS의 중규모 기상장을 입력자료로 사용하였으며, 그 결과 재정비에 따른 도시구조물 변화에 의해 바람길에 큰 변화가 확인되었다. 녹지축 형성 이후 전반적으로 재정비지역 주변의 온도가 감소하였다. CAS와 CFD의 연동을 통해 도시지역 재정비와 녹지축 형성 전후의 주변 바람길과 열환경에 대한 실제적인 평가가 가능하며, 도시개발계획과 녹지조성계획 수립에 유용할 것으로 기대된다.
최근 전세계적으로 지구 온난화로 인한 이상 기후 현상이 발생되고 있다. 미국 북동부 지역의 한파, 중국 베이징, 인도 남부, 파키스탄의 폭염, 칠레, 카자흐스탄, 베트남의 홍수 등 세계 각지에서 이상 기후가 발생되고, 피해도 속출하고 있다. 특히, 중국의 경우 2013년 이후 매년 남부지역을 중심으로 전국적인 폭염이 지속되고 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 이상 고온 현상의 특성을 분석하기 위해 중국 츠시시의 4시기 Landsat 8 OLI TIRS 센서 영상을 활용하였다. 위성영상의 10개 밴드를 활용하여 토지피복 분류를 수행하고, 10번 열밴드를 이용하여 지표면 온도를 추출하였다. 4시기의 토지피복 분류 결과를 통해 시계열적인 변화 추이를 정량적으로 파악할 수 있었으며, 지표 온도 산출 결과를 통해 각 시기의 평균 온도뿐만 아니라 각 항목별 평균온도까지 확인할 수 있었다. 특히, 항목별 평균온도 산출 결과를 통해 동일 시기에서는 건물, 나지, 산림, 농경지, 수계, 갯벌의 순서로 온도가 높게 나타나는 것뿐만 아니라, 대상지 전체의 평균온도에 비해 건물, 나지, 산림, 농경지 지역의 온도는 높고 수계와 갯벌 지역은 온도가 낮게 나타나는 것을 확인 가능하였다.
Photoconductive poly crystalline lead oxide coated on amorphous thin film transistor (TFT) arrays is the best candidate for direct digital x-ray detector for medical imaging. Thicker films with lessening density often show lower x-ray induced charge generation and collection becomes less efficient. In this work, we present a new methodology used for the high density deposition of PbO. We investigate the structural properties of the films using X-ray diffraction and electron microscopy experiments. The film coatings of approximately $200\;{\mu}m$ thickness were deposited on $2"{\times}2"$ conductive-coated glass substrates for measurements of dark current and x-ray sensitivity. The lead oxide (PbO) films of $200\;{\mu}m$ thickness were deposited on glass substrates using a wet coating process in room temperature. The influence of post-deposition annealing on the characteristics of the lead oxide films was investigated in detail. X-ray diffraction and scanning electron microscopy, and atomic force microscopy have been employed to obtain information on the morphology and crystallization of the films. Also we measured dark current, x-ray sensitivity and linearity for investigation of the electrical characteristics of films. It was found that the annealing conditions strongly affect the electrical properties of the films. The x-ray induced output charges of films annealed in oxygen gas increases dramatically with increasing annealing temperatures up to $500^{\circ}C$ but then drops for higher temperature anneals. Consequently, the more we increase the annealing temperatures, the better density and film quality of the lead oxide. Analysis of this data suggests that incorporation and decomposition reactions of oxygen can be controlled to change the detection properties of the lead oxide film significantly. Post-deposition thermal annealing is also used for densely film. The PbO films that are grown by new methodology exhibit good morphology of high density structure and provide less than $10\;pA/mm^2$ dark currents as they show saturation in gain (at approximate fields of $4\;V/{\mu}m$). The ability to operate at low voltage gives adequate dark currents for most applications and allows voltage electronics designs.
도로 하부에 발생된 이상구간은 사용자의 안전을 위협하고 보수하기 위해서도 많은 사회적 비용이 동반된다. 본 연구에서는 적외선 카메라를 사용하여 이상구간 매질에 따른 온도 분포를 실험적으로 평가하고 이를 머신러닝 기법으로 분석하고자 하였다. 대상 현장은 가로와 세로 및 깊이가 모두 50cm인 정육면체 형태로 설정하였고, 이상구간은 물과 공기로 결정하였다. 실험부지의 상부는 포장층을 모사하기 위해 콘크리트 블록을 설치하였으며, 오후 4시부터 다음날 오후 3시까지 총 23시간 동안 포장층의 온도 분포를 측정하였다. 측정된 값은 이미지 형태로 도출되었으며, 이미지 중간부분에서 측정 온도의 수치를 추출하였다. 최대온도와 최저온도의 차이는 물, 공기, 그리고 원 지반에서 각각 34.8℃, 34.2℃ 그리고 28.6℃로 나타났으며, 이미지 분석 기법인 convolution neural network(CNN) 방법을 활용하여 각 측정 이미지에 해당하는 조건을 분류하였다. 분류를 수행하기 위해서는 res net 101과 squeeze net 네트워크가 이용되었다. res net 101의 분류 정확도는 물, 공기 그리고 원 지반에서 각각 70%, 50% 그리고 80%로 나타났고, squeeze net의 분류 정확도는 60%, 30% 그리고 70%로 나타났다. 해당 연구 결과는 수치데이터로 특징 판단이 어려울 경우 이미지 기반의 CNN 알고리즘을 활용하면 매질 특성 분석이 가능하고 지반내 상태도 예측할 수 있는 방법론을 보여준다.
목적: 초점거리의 비가 3:1인 아나모픽 렌즈를 적용하여 탐지거리를 증대시키는 열상 광학계를 설계하였다. 방법: 화각이 $50^{\circ}{\sim}60^{\circ}$, 초점거리는 수평방향 36 mm, 수직방향 12 mm로 구속조건을 정하였다. 구속조건으로 f-number는 4, 화소 크기는 $15{\mu}m{\times}15{\mu}m$, 한계 분해능은 33l p/mm에서 25% 이상으로 제한하였다. 재질은 Si, ZnS, ZnSe를 사용하였으며 파장영역은 4.8 ${\mu}m$, 4.2 ${\mu}m$, 3.7 ${\mu}m$로 설정하였다. 설계한 열상 카메라의 광학적 성능 및 탐지거리와 나르시서스, 비열화를 분석하였다. 결과: 열상 광학계의 초점거리는 Y축 방향이 12 mm, X축 방향이 36 mm를 만족하였으며 f-number는 4를 만족하였다. 전장의 길이는 76 mm로 시스템의 전반적인 부피를 감소시켰다. 구면수차와 비점수차는 ${\pm}$0.10내로 2 pixel 크기보다 작게 나타났다. 왜곡수차는 10%이내로써 열상 카메라로 사용하는데 문제가 없음을 확인하였다. 광학계 MTF 성능은 33l p/mm에서 full field 까지 25%이상으로 구속조건을 만족하였다. 설계된 열상 광학계는 2.9 km까지 탐지할 수 있으며 4면을 제외한 나머지 면들의 나르시서스 값을 줄여 상 번짐이 감소하였다. 민감도 분석을 통해 5번째 렌즈를 보상자로 선택하여 온도 변화에 따른 MTF 해상력을 높였다. 결론: 아나모픽 렌즈를 적용해서 설계한 열상 광학계의 광학적 성능은 구속조건을 만족하였으며 더 긴 탐지거리와 나르시서스의 감소, 온도에 따른 해상력이 증가됨을 확인하였다.
LCD 프레임은 중 대형 TFT-LCD BLU의 기본형상을 유지시켜주는 중요한 부분이다. 중 대형 LCD 프레임을 효율적으로 생산하기 위해 1 캐비티에서 2 캐비티 사출 공정으로의 개선이 필요하다. 2 캐비티 금형 구조는 콤팩트하게 되었고 핫 런너 존이 증가되었기 때문에 사출온도를 조절하기 어렵게 되었다. 본 연구에서는 2 캐비티 사출성형공정으로 생산된 프레임에 대한 품질을 평가하기 위해서 유한요소해석 프로그램을 사용하여 사출해석을 수행하였다. 1 캐비티와 2 캐비티 공정에서 계산된 사출압력과 최대 변형량은 각각 41.13 MPa과 1.62 mm, 40.49 MPa과 1.66 mm이다. 1 캐비티 프레임의 측정된 최대 굽힘 하중, 표면거칠기가 140 N, 0.13 ${\mu}m$, 인데 비하여 2 캐비티 중 좌, 우 프레임의 측정값들은 209 N, 0.08 ${\mu}m$와 193 N, 0.10 ${\mu}m$이다. 열화상은 2 캐비티 금형 중 좌 우 금형 온도의 최대 표준 편차값은 $1.23^{\circ}C$임을 나타내고 있다. 시뮬레이션과 측정은 전체적으로 2 캐비티 사출공정의 프레임 품질이 1 캐비티 품질보다 나쁘지 않다는 것을 보여주고 있다. 그러나 2 캐비티 공정에서 프레임의 최대 굽힘 하중값은 1 캐비티 공정의 하중값보다 매우 증가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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