이 연구에서는 최근에 개발되어 적용성에 대한 시험이 진행되고 있는 $1\;kHz\~1\;MHz$ 주파수대역의 수평 자기쌍극자를 송신원으로 하여 전기장과 자기장을 측정하는 탐사법의 모델링 알고리듬을 개발하고자 하였다. 이를 위해 공간주파수 영역에서 수평 자기쌍극자를 송신원으로 하는 이차장 Maxwell 방정식을 구성하고 유한요소법을 이용하여 2.5차원 모델링 알고리듬을 구현하였다. 또한, 검증된 층서구조 반응결과와 비교하여 그 정확도를 검증하였다. 개발된 알고리듬을 이용하여 균질 반무한공간 내에 전도성 및 비전도성 고립이상체가 존재하는 2차원 모형에 대한 전기장, 자기장과 임피던스를 계산하였다. 계산된 전기장, 자기장과 임피던스의 거동에 대한 고찰 결과 고립이상체와 같이 2차원 구조에서 전기장과 임피던스가 자기장에 비해 이상체의 탐지에 효과적임을 보였다. 특히, 전기장을 자기장으로 나눈 값인 임피던스는 전기장의 공간 분해능을 가지면서 보다 안정된 결과를 보여 주었다. 따라서 자기장만을 측정하는 기존의 전자탐사법에 비해 전기장과 자기장을 모두 측정하는 탐사법이 천부에 존재하는 이상체의 탐지에 보다 효과적임을 알 수 있었다.
본 논문은 한국형 발사체(KSLV-II)의 스킨 추적 성능 향상을 위해 모노스태틱 RCS와 바이스태틱 RCS를 계산하고 그 결과를 비교 분석하였다. EM 수치해석을 이용하여 두 가지 경로(L, S)에 대해서, 발사체가 발사된 후 280~400초 구간에 대한 RCS 값을 계산하였다. RCS를 비교 분석한 결과, 바이스태틱 레이더 시스템을 이용할 경우 발사체를 L 경로로 발사할 경우는 제주추적소의 레이더를 수신기로 할 때 고흥추적소의 레이더를 수신기로 할 경우 보다 스킨 추적 성능이 우수하였고, S 경로로 발사한 경우는 고흥 추적소의 레이더로 수신할 때 제주 추적소에서 수신 할 경우보다 스킨 추적성능이 우수함을 알 수 있었다. 모노스태틱 시스템을 이용할 경우는 L 경로인 경우 고흥 추적소의 레이더를 사용할 경우가 제주 추적소 레이더를 사용하는 것보다 스킨 추적성능이 우수하며, S 경로인 경우는 제주 추적소의 레이더를 사용할 경우 고흥 추적소 레이더를 사용하는 것보다 스킨 추적 성능이 우수한 것을 알 수 있었다.
Localized surface plasmon resonance (LSPR) has been explored recently as a promising approach to increase energy conversion efficiency in photovoltaic devices, particularly for thin film hydrogenated amorphous silicon (a-Si:H) solar cells. The LSPR is frequently excited via an electromagnetic (EM) radiation in proximate metallic nanostructures and its primary con sequences are selective photon extinction and local EM enhancement which gives rise to improved photogeneration of electron-hole (e-h) pairs, and consequently increases photocurrent. In this work, high-dielectric-constant (k) $ZrO_2$ (refractive index n=2.22, dielectric constant $\varepsilon=4.93$ at the wavelength of 550 nm) is proposed as spacing layer to enhance the LSPR for application to the thin film silicon solar cells. Compared to excitation of the LSPR using $SiO_2$ (n=1.46, $\varepsilon=2.13$ at the wavelength of 546.1 nm) spacing layer with Au nanoparticles of the radius of 45nm, that using $ZrO_2$ dielectric shows the advantages of(i) ~2.5 times greater polarizability, (ii) ~3.5 times larger scattering cross-section and ~1.5 times larger absorption cross-section, (iii) 4.5% higher transmission coefficient of the same thickness and (iv) 7.8% greater transmitted electric filed intensity at the same depth. All those results are calculated by Mie theory and Fresnel equations, and simulated by finite-difference time-domain (FDTD) calculations with proper boundary conditions. Red-shifting of the LSPR wavelength using high-k $ZrO_2$ dielectric is also observed according to location of the peak and this is consistent with the other's report. Finally, our experimental results show that variation of short-circuit current density ($J_{sc}$) of the LSPR enhanced a-Si:H solar cell by using the $ZrO_2$ spacing layer is 45.4% higher than that using the $SiO_2$ spacing layer, supporting our calculation and theory.
Recently Artificial Intelligence(AI) has been developed and used in various fields. Especially AI recognition technology can perceive and distinguish images so it should plays a significant role in quality inspection process. For stability of autonomous driving technology, semiconductors inside automobiles must be protected from external electromagnetic wave(EM wave). As a shield film, a thin polymeric material with hole shaped micro-patterns created by a laser processing could be used for the protection. The shielding efficiency of the film can be increased by the hole structure with appropriate pitch and size. However, since the sensitivity of micro-machining for some parameters, the shape of every single hole can not be same, even it is possible to make defective patterns during process. And it is absolutely time consuming way to inspect all patterns by just using optical microscope. In this paper, we introduce a AI inspection system which is based on web site AI tool. And we evaluate the usefulness of AI model by calculate Area Under ROC curve(Receiver Operating Characteristics). The AI system can classify the micro-patterns into normal or abnormal ones displaying the text of the result on real-time images and save them as image files respectively. Furthermore, pressing the running button, the Hardware of robot arm with two Arduino motors move the film on the optical microscopy stage in order for raster scanning. So this AI system can inspect the entire micro-patterns of a film automatically. If our system could collect much more identified data, it is believed that this system should be a more precise and accurate process for the efficiency of the AI inspection. Also this one could be applied to image-based inspection process of other products.
저손실, 전자기 완전차폐, 고전력 특성을 갖는 기판집적 도파관(SIW)을 이용하여 X-band $8{\times}16$ 이중편파 능동 위상배열안테나 시스템을 구현하였다. 16-way SIW 전력분배 네트워크의 측정된 순수 삽입손실(0.65 dB)은 마이크로스트립 경우보다 1 dB 감소하였으며, SIW 부배열($1{\times}16$) 안테나 소자의 측정된 방사효율(73 %)은 약 2배(3 dB) 향상되었다. 이러한 SIW를 이용한 분배손실과 방사효율의 상당한 개선은 능동 위상 배열안테나 시스템에서 고전력 증폭기의 최대출력(P1 dB)을 저감하고, 총 전력소모를 약 30 % 절감할 것이다. SIW 기반으로 제작된 X-band $8{\times}16$ 이중편파 능동 위상 배열안테나 시스템을 이론적인 제어벡터만을 생성하여 0도, 5도, 9도, 18도의 정밀한(최대편차 2도) 빔 조향을 측정하였으며, 열주기/진공 시험에서 우주환경 적합성을 확인하였다. 고효율 SIW 배열안테나 시스템은 고성능 레이더는 물론 차세대 무선통신(5G)을 위한 Massive MIMO와 다양한 밀리미터파 통신시스템(60 GHz WPAN, 77 GHz 자동차 레이더, 초고속 디지털 전송시스템 등)에 매우 유용할 것으로 기대한다.
최근 몇 년간 전자파 관련 장비 사용이 증가함에 따라 전자파의 인체 영향 또한 관심이 증가하고 있으며, 또한 이러한 영향을 구체적으로 파악하기 위한 연구가 진행 중이다. 이에 대한 일환으로 이동 통신 단말기에 의한 전자파 인체 흡수율(SAR)에 의한 국내외 표준 제정에 관한 연구가 활발히 진행되었다. 그러나 인체에 대한 침투력이 상대적으로 큰 단파 대역(HF: High Frequency)에 의한 인체 유도 전류에 대한 표준은 연구가 미흡한 편이다. 특히 교통 카드와 도서관 등에서 사용되는 RFID 장비의 활발한 도입으로 RFID 장비의 방출 전자파에 의한 인체 영향 연구가 절실하다. 본 논문은 단파 대역인 13.56 MHz에서 동작하는 RFID 장비에 의하여 인체에 유도되는 전류와 유사한 유도 전류값을 갖는 실린더형 인체 등가 안테나 모형을 설계 및 제작함으로써 RFID 장비의 방출 전자파에 의한 인체의 영향을 양적으로 파악하고, 인체와 인체 등가 모형에 유기되는 유도 전류의 유사성을 확인하였다.
SDR(software defined radio)기술을 활용한 전술통신 무전기는 음성뿐만 아니라, 고속 데이터 통신이 가능한 수준으로 발전하였으며, 다대역 및 다채널 특성을 갖고 있어 다수의 무전기 운용에서 탈피가 가능하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 모노폴 안테나에 다이플렉서 정합구조를 이용하여 전술차량형 광대역 안테나를 구현하였다. 제안한 안테나는 두개(상단, 하단)의 방사체와 다이플렉서 구조를 이용한 정합단, 하단 방사체에 삽입되어 있는 3개의 L-C회로망, 스프링 마운트로 구성되어 있다. 다이플렉서 정합단은 V/UHF 대역에서 광대역 정합특성을 갖도록 설계하였으며, 안테나 하단 방사체에 삽입되어 있는 L-C 회로망은 안테나의 운용주파수에 따라 안테나의 전기적 길이를 조절할 수 있도록 설계하였다. 본 논문에서 제안한 안테나는 EM 툴을 활용하여 설계하였으며, 제작하여 open site 환경에서 측정을 수행하였다. 측정 결과, V/UHF 대역에서 높은 이득 특성과 중심주파수 대비 190 % 이상의 대역폭에서 VSWR 3.5 : 1 이하의 광대역 특성을 갖는 것을 확인하였다.
EAS (electronic article surveillance) 시스템은 상품의 도난 방지를 위한 것으로 상품 판매 자동화 증가로 인해 사용이 급속히 늘어나고 있다. 이에 본 연구에서는 EAS 시스템의 전자기장 세기를 측정하였고, EAS 시스템이 pacemaker와 ICD에 미치는 영향에 대해 알아보았다. 일반 성인 심장 높이인 130cm에서 6.3 kHz와 14.25 kHz EAS 시스템의 게이트 안쪽의 왼쪽, 바깥쪽의 오른쪽과 가운데 위치에서 전자기장의 세기를 측정하였고, pacemaker와 ICD의 동작 여부를 관찰하였다. 측정 결과 전자기장의 세기는 EAS 시스템에 따라 큰 차이가 났는데 14.25 kHz를 사용하는 EAS 시스템이 가장 강했다. Pacemaker는 고정시 세 위치 모두에서 파형 변화가 관찰되었고, ICD는 이동시와 고정시한 위치에서만 noise reversion, 심실세동이 관찰되었으며, 모두 전자기장 세기가 가장 센 14.25 kHz의 EAS 시스템의 전자기장에 의해 발생하였다. 이에 현재 국내에서는 시행되고 있지 않은 전자기장 방출에 대한 안내문 부착과 이식형 의료기기 시술을 받은 환자의 접근에 대한 위험성 경고문 등의 조치가 필요하다.
본 논문에서는 스마트 키의 정확한 인식 거리 예측을 위한 차량 LF 안테나의 근접 자계 분석 방법을 제안하였다. 모델링된 LF 안테나는 폴리에틸렌으로 절연 코팅이 된 전도성 도선이 페라이트 코어를 감고 있는 형상을 가지며, 상용 차량의 범퍼 프레임 내부에 장착되어 동작한다. 스마트 키의 최대 인식 거리는 범퍼에 장착된 LF 안테나의 근접 방사 패턴을 고려하여 총 9개의 방위각에서 측정하였으며, 각 방향에서 측정된 최대 인식 거리에서 스펙트럼 분석기를 이용하여 수신 파워를 측정하였다. 측정 결과, 차량에 장착된 LF 안테나를 기준으로 1.38 m부터 1.53 m 사이의 인식 거리를 가지며, 그때의 수신 파워는 -83.6 dBmW부터 -75.0 dBmW 사이의 레벨을 가진다. 측정과 동일한 조건으로 전자파 해석을 진행하여 예측된 근접 필드와 측정된 인식 거리 및 수신 전력을 분석하였으며, 그 결과 전자파 해석을 통해 스마트 키 인식 거리 예측 및 근접 필드 분석이 가능함을 확인하였다.
최근의 정보기술발달에 힘입어 소형 무인 비행체를 활용한 각종 물리탐사 방법들이 제안되고 그 해석방법들에 대한 연구가 소개되고 있다. 이 연구에서는 한국지질자원연구원에서 개발 중인 송수신 분리형 무인 항공 전자탐사 장비를 소개하고 획득한 자료의 타당성 검증을 위해 수행된 시험자료를 분석하여 해석하는 방법을 제안하는 연구를 수행하였다. 특히, 수신기가 드론에 매달린 채로 탐사가 수행되기 때문에 발생되는 흔들림 성분의 영향을 고찰하고 회전변환을 이용하여 보정하였다. 한편, 비행체에 의한 탐사는 송수신기 간의 거리, 고도 등 여러 탐사 변수들이 실시간으로 변하게 되고 획득한 자료는 지상 탐사보다 더 많은 잡음을 포함하게 되어 전통적인 해석방법으로의 해석에 많은 어려움이 따른다. 따라서, 이 연구에서는 획득한 전자탐사자료를 이용하여 빠르게 겉보기 비저항을 예측할 수 있는 순환 인공 신경망 모델을 구축하였으며, 현장자료의 분석을 통해 얻어진 잡음들을 수치모델링을 통해 생성한 학습자료에 포함시켜 잡음이 포함된 자료의 예측성능을 향상시켰다. 학습된 순환 신경망 모델을 시험탐사 현장자료에 적용시킨 결과 지상탐사 및 전기비저항 탐사 결과와 유사한 겉보기 비저항을 예측함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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