• 대한전자공학회논문지SD
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• 제47권11호
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• pp.1-5
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• 2010

본 논문에서는 외팔보 배열 구조를 가지는 MEMS 테스트 소켓을 SOI 웨이퍼를 이용하여 개발하였다. 외팔보는 연결부분의 기계적 취약점을 보완하기 위해 모서리가 둥근 형태를 가지고 있다. 측정에 사용 된 BGA IC 패키지는 볼 수 121개, 피치가 $650{\mu}m$, 볼 직경 $300{\mu}m$, 높이 $200{\mu}m$ 을 가지고 있다. 제작된 외팔보는 길이 $350{\mu}m$, 최대 폭 $200{\mu}m$, 최소 폭 $100{\mu}m$, 두께가 $10{\mu}m$인 곡선 형태의 외팔보이다. MEMS 테스트 소켓은 lift-off 기술과 Deep RIE 기술 등의 미세전기기계시스템(MEMS) 기술로 제작되었다. MEMS 테스트 소켓은 간단한 구조와 낮은 제작비, 미세 피치, 높은 핀 수와 빠른 프로토타입을 제작할 수 있다는 장점이 있다. MEMS 테스트의 특성을 평가하기 위해 deflection에 따른 접촉힘과 금속과 팁 사이의 저항과 접촉저항을 측정하였다. 제작된 외팔보는 $90{\mu}m$ deflection에 1.3 gf의 접촉힘을 나타내었다. 신호경로저항은 $17{\Omega}$ 이하였고 접촉저항은 평균 $0.73{\Omega}$ 정도였다. 제작된 테스트 소켓은 향 후 BGA IC 패키지 테스트에 적용 가능 할 것이다.

• 적정기술학회지
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• 제6권2호
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• pp.126-135
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• 2020

4차 산업혁명 시대의 전개와 함께 ICT, 3D 프린터 등의 기술이 대중화됨에 따라 전 세계적으로 메이커 운동의 확산이 활발히 진행되고 있다. 메이커 운동은 아이디어 구현 공간인 메이커 스페이스를 통하여 교육과 창업, 사회문제 해결 등을 목적으로 다양하게 추진되고 있다. 본 논문에서는 개발도상국 중 하나인 아프리카 탄자니아에 메이커 스페이스를 구축하고 운영한 사례를 소개한다. iTEC 테크샵은 한국-탄자니아 에너지-산업연계 적정기술거점센터(iTEC)가 탄자니아 아루샤 지역의 넬슨만델라 아프리카과학기술원(NM-AIST)에 2018년 전반기에 구축하여 2년여 가까이 운영하고 있다. NM-AIST로부터 빈 건물 공간을 할당받아 전기 배선과 출입문 작업으로부터 시작하여, 테크샵 운영을 위한 장비 및 수공구 구매와 설치를 통해 물리적 설비를 구축하였다. 또한, 서울대학교 아이디어팩토리, 팹랩 서울 등의 자문을 바탕으로 테크샵 운영 매뉴얼과 시스템을 구축하였다. iTEC 테크샵은 총 9회의 기술 워크숍을 통해 193명의 현지 인력에 대한 교육을 실시하였으며, 시제품 제작과 함께 다양한 지원활동을 수행하였다. 또한, 테크샵 운영의 지속 가능성 확보와 함께 운영수준을 한 단계 향상시키고자 스마트 테크샵 테스트베드 프로젝트를 추진하였다. 본 논문에서 제시한 iTEC 테크샵의 사례는 개발도상국에 대한 메이커 운동 확산을 추진하는 기관 또는 단체들에게 유용한 예시가 될 수 있을 것이다.

• Composites Research
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• 제32권6호
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• pp.301-306
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• 2019

정전 소자는 기계적 에너지를 전기적 에너지로 바꿀 수 있는 소자로, 제작 공정이 간단하고 높은 전기적 출력을 발생시키는 장점이 부각되어 주목받고 있는 소자이다. 정전 소자가 소개된 이례 높은 출력으로 휴대형 전자기기를 충전할 수 있는 시스템이 소개되었으나, 최근 연구에서는 기체 항복과 전계 방출 현상으로 인한 출력의 한계가 보고되고 있다. 이와 같은 한계를 극복하기 위하여 본 연구에서는 금속-금속 표면 간 접촉을 활용하여 정전 소자에 이온 강화 전계 방출 현상과 전자 사태를 유도해 전자가 직접적으로 전극 사이를 흐를 수 있는 정전 소자 설계를 소개한다. 본 정전 소자의 출력은 평균 피크 개로 전압 340 V, 평균 피크 폐회로 전류 10 mA 정도로 측정되었고, 표면 전하 생성층의 표면 전하의 양에 따라 출력이 변화하였다. 본 연구에서 개발된 정전 소자는 실효 출력이 약 0.9 mW로, 기존 정전 소자에 비해 2.4배 높은 일률을 보였다. 본 정전 소자는 높은 출력을 통해 배터리, 커패시터 등을 사용하는 휴대형 전자기기 및 센서들을 독립적으로 충전시켜 유용하게 사용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.485-494
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• 2014

교통 표지판 인식(TSR)은 운전자 보조 시스템(ADAS)의 중요한 부분 중의 하나이다. 하지만 일반적인 주간 상황이 아닌 야간, 눈, 비, 안개 등의 열악한 상황에 대한 연구는 주간 상황과 달리 표지판 고유의 색이 정확히 나타나지 않기 때문에 많이 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는, 주간 상황뿐 아니라 열악한 환경에서도 적용 가능한 기계학습 기반의 교통 표지판 인식 알고리즘을 제안한다. 열악한 환경에서는 일반적인 RGB 색 체계 정보를 이용한 방법은 좋은 성능을 보이지 못하므로 표지판의 형태적 특징을 이용하는 HoG 특징점 추출기를 이용하여 표지판의 형태적 특징을 추출하고 SVM 알고리즘을 이용하여 표지판을 검출하였다. 검출한 표지판의 인식에는 Normalized RGB 색 체계의 25개의 참조점을 통한 의사결정트리를 이용하였다. Intel i5 3.4GHz 환경에서 Full HD 해상도의 이미지에 대해 실험한 결과 안개 및 야간 등의 열악한 환경에서의 검출률은 96.4%, 인식률은 94%로 본 논문에서 제안하는 학습기반의 알고리즘이 열악한 환경에서의 표지판 검출 및 인식에 효율적으로 적용이 가능함을 알 수 있다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2006년도 하계학술대회 논문집 Vol.7
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• pp.154-154
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• 2006

글씨 전도성 잉크의 인쇄공정에 있어서 반복인쇄를 정밀하게 수행할 수 있는 기술로서 align system을 개발하였다. 이 system의 resolution 은 0.5um 이며 인쇄 working plate의 이송속도는 최대 1.5m/s 이다. 현재 소성 공정을 포함한 반복인쇄 실험은 30um이상의 drop탄착점 오차를 보이고 있으며, 두께와 전기전도도 향상을 위한 정밀한 align system이 필요하게 되었다. 이를 충족시키기 위해 개발되어진 초정밀 align system은 $1{\sim}2{\mu}m$이내의 오차로 반복인쇄가 가능하며, head가 토출하는 잉크의 straightness 및 전도성 잉크를 토출하는 인쇄평가기의 기계적 정밀도도 확인할 수 있다. 모든 잉크 배선의 두께 항상 인쇄실험이 가능하며, substrate의 종류와 잉크에 제한적이지 않다. 특히 prototype의 기판배선을 위해 PCB에 배선을 형성할 시에 본 system으로 직접 align mark를 지정할 수 있어 기판 내에 미리 제작되어진 align용 인식마크가 불필요하다. 이 system을 이용하여 drop과 배선의 반복인쇄실험을 진행하였으며, 광학현미경과 3D profiler를 사용하여 분석해 보았다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권2호
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• pp.163-170
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• 1998

인공심장의 주된 합병증인 혈전과 감염의 문제를 줄이고 장착 환자의 삶의 질을 높이기 위하여 체내 완전 매립형 전기 유압식 인공심장을 개발하고 있는 것과 이 모델을 이용한 동물실험에 대하여 보고하는 바이다. 이 인공심장은 혈액펌프, 유압구동기, 구동제어회로, 경피적 에너지-정보 전송시스템, 체내 받테리 등으로 구성되어 있다. 실험동물은 체중 62Kg의 송아지를 이용하였다. 흉강내 이식하는데 어려움은 없었고, 수술 후 생존하는 동안 혈역학적으로 문제는 없었으며 특이한 합병증도 발생하지 않았다. 그러나 이식 11일째 기계적인 결함으로 작동이 정지하였다. 앞으로 기계적 수명이나 생체적 합성 등의 문제 등히 해결되어야 할 것이다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제30권3호
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• pp.111-118
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• 2023

높은 전기전도도와 우수한 기계적 강도, 열안정성을 가진 2차원 전이금속탄화물 또는 질화물인 MXene은 최근 가볍고 유연한 전자파 차폐 소재로 많은 주목을 받고 있다. 특히, Ti 기반의 Ti₃C₂T_x와 Ti₂CT_x는 방대한 MXene 계열 시스템에서 전기 전도성과 전자파 차폐 특성이 가장 우수한 것으로 보고되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 Ti₃AlC₂와 Ti₂AlC의 층간 금속 에칭과 원심 분리법을 통하여 합성된 Ti₃C₂T_x와 Ti₂CT_x 분산용액을 진공 여과법을 이용하여 수 마이크로 두께의 필름을 제작하였으며, 고온 열처리 후에 필름의 전기전도도 및 전자파 차폐 효율을 측정하였다. 그리고, X선 회절법과 광전자 분광법을 이용하여 열처리 후의 Ti₃C₂T_x와 Ti₂CT_x 필름의 구조적 변화와 전자파 차폐에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 향후 소형 및 웨어러블 전자기기에 적용하기 위한 매우 얇고 가벼운 우수한 성능의 MXene 기반 전자파 차폐 필름을 위한 최적 구조를 제안하고자 한다.

• 한국음향학회지
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• 제22권3호
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• pp.217-223
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• 2003

30 ㎑의 초음파 (ultrasonic wave)의 미세 진동에 의해서 유도된 음향유동 (acoustic streaming)에 의한 공기대류를 이용한 새로운 냉각방법을 소개한다. 초음파 진동은 압전소자 (piezoelectric device)에 의해서 얻어지며 50 m 정도의 진동진폭을 얻기 위해 기계적 진동 증폭자인 혼 (horn)을 추가하여 전체 진동 시스템이 공진하도록 구성된다. 음향유동에 의한 열전달 효과의 상승을 측정하기 위해 열원 (heat source) 및 열원 주위의 대기의 온도변화를 실시간으로 측정하였다. 초음파 진동 시작 후 시간지연 없이 음향유동이 유도되어 진동자 주위의 대량의 공기유동으로 인한 급격한 온도감소가 관찰되었다. 또한 열원과 진동자와의 거리가 방사 (radiation)되는 음파 (sound wave)의 반파장 (half wave length)의 정배수가 될 때 열원의 냉각효과가 극대화됨을 실험적으로 관찰하였다. 이는 음파의 공진현상에 기인한 것으로 이론적 고찰을 통한 검증 또한 수행되었다. 음향유동을 이용한 냉각법의 장점은 초음파 진동을 이용하기 때문에 무소음이며 이동 형태의 부품이 없기 때문에 반영구적으로 사용할 수 있다. 또한 기존의 전기모터를 이용한 냉각팬 (cooling fan)으로는 냉각이 어려운 초소형 기전시스템 (MEMS)의 냉각법으로 사용될 수 있는 첨단 냉각방법이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.649-655
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• 2020

본 연구는 제4차 산업혁명기반 스마트팜 분야의 중소·중견기업 종사자를 대상으로 관련 교육 수요를 조사·분석하여 효과적인 교육전략을 제시하는 데 목적이 있다. 교육전략 도출을 위해 스마트팜 기술 분야 도출, 교육수요조사 실시, 교육수요조사 결과를 바탕으로 IPA 분석과 Borich 요구도 분석을 시행하였다. 연구결과, 교육수요조사에서는 생산시스템 분야와 지능형 농작업기에 대한 요구가 높게 나타났다. 세부적으로 Borich 요구도 분석에서 병충해 방지 및 진단기술(8.03), 네트워크 및 분석SW 연계기술(7.83), 지능형 농작업기-농업동력 기계시스템-전기에너지 하이브리드 기술(7.43)의 순으로 높게 나타났다. 반면, 스마트 식물 공장(4.09), 생육조절을 위한 조명기술(4.46), 구조물 건설기술(4.62)은 낮은 요구도를 보였다. 이를 기반으로 한 IPA 포트폴리오 분석 결과는 집중노력영역의 네트워크 및 분석SW연계기술, CAN기반 복합센터 활용 기술은 시급히 교육이 이루어져야 하는 분야로 나타났다. 그러나 스마트공장플랫폼개발, 생육조절조명기술, 구조물건설기술 등과 같이 이미 상용화된 기술에 대해서는 과잉영역으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 스마트팜 분야의 수요를 반영하여 중소·중견기업 산업현장 맞춤형 교육 프로그램을 전략적으로 제시하고, 교육프로그램 운영방안의 제안이 가능하다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권11호
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• pp.527-536
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• 2017

최근 스마트 그리드 산업의 발달과 더불어 효과적인 에너지 관리 시스템의 필요성이 커지고 있다. 특히, 전기 부하 및 에너지 요금 감소를 위해서는 정확한 전력수요 예측과 그에 따른 효과적인 스마트 그리드 운영 전략이 필요하다. 본 논문에서는 보다 정확한 전력수요 예측을 위하여, 수요 시한 기준으로 수집된 전력 사용 데이터를 고시간 해상도로 분할하고, 이에 적합한 인공 신경망 기반의 전력수요 예측 모델을 구축하고자 한다. 예측 모델의 정확도를 향상시키기 위하여 우선, 수열 형태의 시계열 데이터가 가지는 주기성을 제대로 반영하지 못하는 기계 학습 모델의 문제점을 해결하고자, 시계열 데이터를 2차원 공간의 연속적인 데이터로 변환한다. 더욱이, 고시간 해상도에 따른 온도나 습도 등 외부 요인들의 보다 정확한 반영을 위해 이들에 대해서도 선형 보간법을 사용하여 세분화된 시점에서의 값을 추정하여 반영한다. 마지막으로, 구성된 특성 벡터에 대해 주성분 분석 수행을 통하여 불필요한 외부 요인을 제거한다. 예측 모델의 성능을 평가하기 위해서 5겹 교차 검증을 수행하였다. 실험 결과 모든 고시간 해상도에서 성능 향상을 보였으며, 특히 3분 해상도의 경우 3.71%의 가장 낮은 오차율을 보였다.