PLT 절연막을 평판표시소자의 재료로 사용하고자 ITO 기판위에 제조하여 그 특성을 조사하였으며 이를 전계 발광소자의 절연층으로 사용하여 그 응용가능성을 조사하였다. PLT 절연막은 기판온도 $500^{\circ}C$, 분위기압 30mTorr에서 증착한 경우 비유전율과 전계파괴강도가 각각 120 및 3.2MV/cm였으며, 성능지수인 $E_{BC}{\cdot}{\epsilon}_r$값이 384로 가장 높았다. 전기저항율은 $2.0{\times}10^{12}{\Omega}{\cdot}cm$ 였다. 또한 증착시 기판온도 및 분위기압에 따른 결정성장을 조사한 결과 기판온도가 $400^{\circ}C$로 낯을 경우에는 비정질 상태였으나 $450^{\circ}C$ 이상의 온도에서는 perovskite와 pyrochlore 구조의 다정질상태의 결정이 성장하였고, 분위기압이 높을수록 결정성장이 더 잘 되었다. 이 PLT 절연막과 ZnS:Mn 형광막을 이용하여 ITO/PLT/ZnS:Mn/PLT/Al 구조의 박막 EL소자를 제작한 결과 문턱전압은 $35.2V_{rms}$였으며, $50V_{rms}$ 1kHz의 구동조건에서 EL의 휘도는 $2400cd/m^{2}$이었으며, 본 실험에서 제조된 박막 EL소자의 최대 발광효율은 0.811m/W였다.
PEF 기법은 안전하고 천연상태에 가까운 식품을 생산하기 위한 최신의 비열처리법이다. 이 기법은 영양가, 풍미, 물성 및 관능적 성질의 영향을 최소화 시키는 안전한 식품생산에 이용할 수 있다. 이 공정은 두 전극사이에 놓여지는 식품에 고압의 전기를(20 $\sim$ 80kv/cm) 작용시킴으로써 실시된다. PEF 처리에 의해 미생물의 세포막이 분해되거나 불한정하게되어 미생물은 활력을 상실하게된다. PEF 공정에 의한 미생물의 비활성화 정도는 주로 전기장에서의 펄스강도와 처리시간에 의존한다. 미생물의 종류에 따라 상응하는 전기장의 강도와 처리시간이 요구된다. 처리효과는 미생물의 특성과 존재했던 배지에서의 생육단계에 의존한다. 효과적인 가공을 위해 여러종류의 공정조건이 적절하게 사용되어야 한다. PEF기법의 잠재적효용은 생물공학에서 식품저장에 이르기까지 다양하다. 식품가공과 관련해서 이 기법은 특히 에너지효율에서 경제적이며 처리되는 식품이 가공공정의 영향을 적게 받는다는 것이 이미 입증되었다. 이 기법을 식품가공에 응용하기위해 본 논문에서 개괄적으로 고찰한다.
본 논문에서는 비교적 구현이 쉽고, 최종 결합 포트의 전송 선로 길이를 짧게 구현할 수 있는 모드 변환기에 대해 제안하고, 8-way 공간 결합기에 적용하여 제작 및 시험을 하였다. 제안하는 모드 변환기는 그라운드와 연결되어 있는 Doorknob 형태의 원형 디스크에서 변환된 신호를 원형 도파관 내에서 개방을 시켜 TM01 모드로 변환이 이루어진다. 8-way 도파관 공간 결합기는 H-평면에서 입력된 8개의 신호를 중심의 원형 도파관에서 결합이 이루어지고, 최종 결합 모드는 TM01이 되도록 설계를 하였다. 시험 결과는 삽입손실 0.4dB 이하, 결합효율 95%이상의 우수한 성능을 확인하였다. 또한 전계 분석을 통해 새로운 모드 변환 구조의 절연 파괴 전압 및 방전 임계전력을 계산하여 고출력에 적합함을 확인하였다. 본 연구를 통해 확인된 결과는 향후 고출력 고효율 SSPA에 다방면으로 적용이 가능할 것으로 기대된다.
부분 방전 현상은 배전반, 트랜스포머, 스위치 기어 등 고압전력기기에서 많이 발생한다. 부분 방전은 절연체의 수명을 단축하고 절연파괴를 가져오게 되고 이로 인해 정전사고 등 대형피해가 발생하게 된다. 부분 방전 현상은 제품 내부에서 발생하는 경우와 표면에서 발생하는 여러 가지 유형을 가지고 있다. 본 논문에서는 부분 방전 현상에 대한 패턴 및 발생할 확률을 예측할 수 있는 예측 모델을 설계하는 것이다. 설계된 모델을 분석하기 위하여 부분 방전 현상을 발생시키는 시뮬레이터를 활용하여 각각의 부분 방전 유형에 대한 학습 데이터를 UHF 센서를 통하여 수집하였다. 본 논문에서 설계된 예측 모델은 딥 러닝 중 CNN을 기반으로 설계를 하였으며 학습을 통하여 모델을 검증하였다. 설계된 모델에 대한 학습을 위하여 5,000개의 훈련데이터를 만들었으며 훈련데이터의 형태는 UHF센서에서 입력되는 3차원의 원시데이터를 2차원 데이터로 전 처리하여 모델에 대한 입력데이터로 사용하였다. 실험결과, 학습을 통하여 설계된 모델에 대한 정확도는 0.9972의 정확도를 갖는 것을 알 수 있었으며 데이터를 2차원 이미지로 만들어 학습한 경우 보다 그레이 스케일 이미지 형태로 만들어 학습한 경우가 제안된 모델에 대해 정확도가 높음을 알 수 있었다.
초광역대 반도체인 β-Ga2O3은 고전력 반도체 소재에 대한 유망한 응용으로 인해 큰 주목을 받고 있다. 5가지 다른 다형 중 가장 안정적인 상인 β-Ga2O3는 4.9 eV의 넓은 밴드갭과 8 MV/cm의 높은 항복 전계를 갖는다. 또한, 이는 용융 소스로부터 성장될 수 있어 전력반도체용 SiC, GaN 및 다이아몬드와 같은 다른 와이드 밴드갭 반도체보다 더 높은 성장률과 더 낮은 제조 비용으로 성장이 가능하다. 이 연구에서 β-Ga2O3 단결정 성장은 EFG(edge-defined film-fed growth) 방법에 의해 성장되었다. 성장 방향과 주면을 각각 β-Ga2O3 결정의 [010] 방향과 (100)면으로 성장하였다. Raman 분석의 스펙트럼으로 β-Ga2O3 잉곳의 결정상과 불순물을 확인하였고, 고해상도 X선 회절(HRXRD)을 이용하여 결정 품질과 결정 방향을 분석하였다. 또한 EFG 방법으로 성장한 β-Ga2O3 리본형태의 잉곳을 각 위치별로 결정 품질과 다양한 특성을 체계적으로 분석하였다.
최근 전력반도체 소재로 관심을 가지는 Ga2O3의 β-상은 열역학적으로 가장 안정한 상을 가지며 4.8~4.9 eV의 넓은 밴드갭과 8 MV/cm의 높은 절연파괴전압을 갖는다. 이러한 우수한 물리적 특성으로 인해 전력반도체 소재로 많은 주목을 받고 있다. β-Ga2O3는 SiC 및 GaN의 소재와는 다르게 액상이 존재하기 때문에 액상 성장법으로 단결정 성장이 가능하다. 하지만 성장한 순수 β-Ga2O3 단결정은 전력 소자에 적용하기에는 낮은 전도성으로 인해 의도적으로 제어된 도핑 기술이 필요하며 도핑 특성에 관한 연구가 매우 중요하다. 이 연구에서는 Ga2O3 분말과 SnO2 분말의 몰 비율을 다르게 첨가하여 Un-doped, Sn 0.05 mol%, Sn 0.1mol%, Sn 1.5 mol%, Sn 2 mol%, Sn 3 mol%의 혼합분말을 제조하여 EFG(Edge-defined Film-fed Growth) 방법으로 β-Ga2O3 단결정을 성장시켰다. 성장된 β-Ga2O3 단결정의 Sn dopant 함량에 따른 결정 품질 및 광학적, 전기적 특성 변화를 분석하였으며 Sn 도핑에 따른 특성 변화를 광범위하게 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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