• 태양에너지
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• 제17권4호
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• pp.3-11
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• 1997

다결정 실리콘에서 결정입계는 광생성된 반송자들의 재결합 중심으로 작용할 뿐 아니라 전위장벽으로 작용하여 태양전지의 변환효율을 감소시킨다. 결정입계의 영향을 줄이기 위해 열처리, 결정입계에 대한 선택적 식각, 결정입계로 함몰전극을 형성하는 방법, 다양한 전극 구조, 초박막 금속 형성 후 전극형성 등 여러가지 요소들을 조사하였다. 질소 분위기에서 $900^{\circ}C$ 전열처리, $POCl_3$ 확산을 통한 게터링, 후면전계 형성을 위한 Al 처리로 다결정 실리콘의 결함밀도를 감소시켰다. 결정입계에서의 반송자 손실을 감소시키기 위한 기판 처리로 Schimmel 식각액을 사용하였다. 이는 texturing 효과와 함께 결정입계를 선택적으로 $10{\mu}m$ 깊이로 식각하였다. 결점입계를 우선적으로 식각한 후면으로 Al을 확산하여 후면에서의 재결합 손실을 감소시켰다. 전극 핑거(grid finger) 간격이 0.4mm인 세밀한 전극 구조에 결정입계로 $0.4{\mu}m$ 깊이로 함몰전극을 추가로 형성하여 태양전지의 단락 전류 밀도가 개선되었다. 80% 이상의 광투과율을 보인 20nm 두께의 크롬 박막 형성으로 직렬 저항을 감소시켰다. 본 논문은 저가의 고효율, 지상 전력용 태양진지를 위해 결정입계에 대한 연구를 하였다.

• 원예과학기술지
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• 제28권3호
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• pp.387-393
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• 2010

복숭아 과실 부위별 유리당 축적와 효소와의 관계를 살펴보고자 2006년 8월에서 9월까지 '장호원황도' 복숭아의 과경부, 과정부, 과피부, 핵주위의 유리당 함량과 당 관련 효소활성 변화를 살펴보았다. 당도는 만개 후 150일까지 증가하는 경향을 나타냈고 과정부에서 가장 높은 당도를 보였으며, 모든 부위에서 총 유리당 함량은 당도 변화와 매우 유사하게 나타났다. 비교적 전분의 함량이 높았던 만개 후 120일에 과정부에서 높은 전분 함량을 보였으나 만개 후 150일에는 부위별로 함량 차이가 작게 나타났다. 부위별 유리당 조성의 변화는 시기에 따라서 차이를 보였으며 자당 함량은 만개 후 150일까지 점차 증가하였으나 솔비톨은 만개 후 130일 이후에 점차 감소하였다. 만개 후 150일까지 모든 부위에서 자당은 증가하고 반대로 포도당, 과당, 솔비톨은 감소하는 경향을 보였다. 또한, 과실 발육 동안 자당 함량의 증가는 sucrose phosphate synthase(SPS) 활성보다는 sucrose synthase(SS)활성에 의하여 더 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. SS효소활성은 만개 후 120일에는 낮게 나타났으나 acid invertase(AI) 활성은 높았으며, 만개 후 150일에는 반대의 경향을 나타냈다. 따라서 유리당을 합성하거나 분해하는 효소의 활성에 따라서 복숭아 과실 생육시기별 축적되는 유리당 함량이 영향을 받았으나, 과실의 각 부위에 따라서 모든 유리당 함량을 관련 효소활성으로만 설명하기는 어려웠다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제30권5호
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• pp.928-932
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• 2001

노루궁뎅이 버섯의 간 손상 억제 작용을 확인하고자 B($\alpha$)P투여로 간 독성이 유발된 마우스에서 과산화지질의 생성, 항산화에 관련된 효소 및 물질의 변화를 살펴본 결과, B($\alpha$)P투여로 인해 혈청 ALT와 AST의 활성, 간조직 중의 과산화지질 함량, cytochrome P450 함량, SOD, catalase 그리고 GSH-Px의 활성이 유의적으로 증가하였고, GSH함량과 GST활성은 감소하였다. 반면 노루궁뎅이 버섯 메탄올 추출물의 전처리로 인해 ALT 와 AST의 활성, 과산화지질 함량, cyto-chrome P450 함량 그리고 항상화효소인 SOd, catalase 및 GSH-Px의 활성이 유의적으로 감소하였으며 GSH 함량과 GST 활성은 증가하였다. 그리고 마우스의 간 조직에서 cyto-chrome P450 1Al isozyme의 단백질 발현을 western blotting 으로 조사한 결과, B($\alpha$)P투여로 대조군에 비해 현저히 증가한 단백질 발현이 노루궁뎅이 버섯 메탄올 추출물을 투여함으로써 감소됨을 확인하였다. 이상의 결과로 노루궁뎅이 버섯 메탄올 추출물은 생체 내에서 자유기로 인해 야기되는 간장의 산화적 손상을 효과적으로 억제할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제14권4호
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• pp.376-391
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• 1998

위성의 발달에 따라 고해상영상이 등장하게 되었고 지표상태 분석에 매우 유용하게 되었다. GeoWatch는 지능형 영상처리 시스템으로서, 고해상도 영상을 이용하여 디지타이징, 지리보정, 강조, 여러 가지 연산, 식생지수 분석, 등을 하여 지표면 분석 등을 할 수 있는 시스템이다. 도한 지능형 분석 방법등 여러 가지 기법을 이용하여 변화지역분석, 토지 분류, 도시정보추출 등을 수행한다. 이 시스템의 강점은 full scene 영상같은 대용량 영상을 다룰 경우 역동적인 알고리즘 저장 방식을 채택하였고, 자동메뉴 생성, 사용자 편의를 위한 비쥬얼 프로그래밍 환경 등을 제공한다. 이 시스템은 또한 위성영상 위에 벡터를 중첩하여 분석하거나 수정 작업을 할 수 있고, 3차원 비행 시뮬레이션도 가능하다. 이 시스템은 영상 처리 모듈 외에도 영상 변환 및 수정 유틸리티 기능을 많이 제공한다. 본 논문에서는 또한 지능형 영상 분석 방법 뿐만 아니라, 대용량처리나, 비쥬얼 프로그램을 위한 디자인 개념을 제공한다.

• 철학연구
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• 제126권
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• pp.191-212
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• 2013

이 논문은 기존 욕망의 경제학이 남근 질서에 대한 예속성에서 벗어나있지 못함으로써 리비도 흐름들의 절단과 국소화 작업에 치우쳐 왔음을 비판하며 시작한다. 라캉의 욕망 개념이 결핍과 거세에 한정되어왔기에 리비도 흐름들의 산발성과 표류, 탈주의 가능성과 더불어, 잉여와 과잉이라는 초과성 개념을 제대로 담아내지 못하고 있다. 이러한 거세의 법에 포박된 욕망 개념을 넘어서는 생성과 생산으로서의 욕망 개념인 들뢰즈와 가타리의 논의에서 보다 나아가 homo surplus 잉여적 인간 개념을 창출해 보려 하였다. 미리 주어진 규준틀 자체를 넘어서 버리는 과잉성과 비 측량성으로서의 잉여 개념이 어떻게 남근 질서로부터의 분리와 해체를 가능케 하는지에 주목한다. 그리고 기관 쾌락이라는 제 2세대 재생산을 위한 국소적이며 합목적적, 기능주의적 쾌락 개념의 한계를 날카로이 드러내며, 쥬이상스(jouissance)라는 비남근적 향유가 감각 다발의 재배치라는 급진적 성적 실천으로 이어질 수 있는가를 면밀히 분석해 나갈 것이다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제40권
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• pp.413-430
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• 2007

우리나라 저습지에서 출토되는 목제유물은 대부분 흑갈색을 띠고 있다. 이와 같은 현상은 매장 환경의 주체인 토양성분에 기인한다고 할 수 있다. 예를 들면 광주 동림동 저습지 유적과 창녕 송현동 고분군 내의 토양성분을 비교 분석한 결과 두 유적 모두 Si, AI, Fe 등의 함유량이 높게 나타난 바가 있다. 또한 신안선과 광주 동림동 및 창녕 송현동 고분 출토 목재의 무기물 분석에서도 모두 토양의 주성분인 Si보다 Fe의 함유량이 상대적으로 높은 수치를 나타냈으며, 성분과 함유량에 있어서도 유사함을 보였다. 출토지가 다름에도 불구하고 Fe 함량에서 유사한 결과를 나타내는 것은 일반적으로 매장 환경의 영향을 크게 받는다는 근거자료가 될 수 있는 것이다. 그 중 Fe는 목재의 열화로 생성된 타닌과 반응하여 타닌산 제I철이 되고, 산소와 결합하여 타닌산 제II철이 되므로 흑색을 띠게 된다. 이러한 목재흑화의 주원인이라고 할 수 있는 Fe은 EDTA를 사용하여 킬레이트 화합물을 형성함으로써 제거가 가능하다. EDTA를 통해 흑화된 목재에서 Fe을 제거하는 실험을 한 결과 EDTA-2Na가 가장 효율적이었으며, 72시간 동안 반응 후 용액을 제거하고 다시 EDTA와 반응시켜 Fe을 제거하는 방법이 가장 효과적으로 흑화현상을 제거할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제40권2호
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• pp.91-108
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• 2022

대부분의 경우 광학 RGB 영상을 딥러닝(DL: Deep learning)의 학습 데이터로 사용하여 객체탐지, 인식, 식별, 분류, 의미적 분할 및 객체 분할 등을 수행하지만, 실세계의 3차원 객체들을 2차원 영상으로 완전하게 파악하는 것은 한계가 있다. 그러므로 대표적인 3차원 지형 공간정보인 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)과 더불어 DSM에 내재된 특성정보를 이용하여 3차원 지형지물을 분석하는 것이 효과적이다. 건물과 같이 기하학적으로 정형화된 형태의 인공구조물은 3차원 공간데이터로부터 얻을 수 있는 기하학적 요소와 특성을 이용하여 객체의 분류와 형상 묘사가 가능하다. 이 연구는 고차원 시각정보(high-level visual information) 시스템에서 중요한 역할을 하는 내재된 고유의 특성정보(intrinsic information)를 기반으로 하며, 이를 위하여 객체의 기하학적 요소인 경사와 주향을 DSM으로부터 도출하고, 다방향에서 생성한 음영기복영상(SRI: Shaded Relief Image)과 함께 DL 모델의 학습 수행에 사용하였다. 실험은 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 데이터 셋 중에서 DSM과 레이블 데이터를 객체의 의미적 분류를 위해 개발된 합성곱 기반의 SegNet 학습에 사용하였다. 지형지물을 분류하고 분류 결과를 이용하여 건물을 추출하였다. 특히 DL 모델의 학습 성능 향상을 위해 학습 데이터의 여러 조합에 따른 시너지 효과를 분석하는 것에 핵심이다. 제안한 방법은 건물 분류와 추출에 효과적임을 보여주고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.95-106
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• 2021

본 연구의 목적은 한국콘텐츠학회 논문지에 게재된 9,858건의 논문을 대상으로 토픽 모델링을 활용하여 지난 20년간 연구동향을 탐색함으로써 콘텐츠 연구개발에서의 주요 토픽을 도출하고 학술적 발전방향을 제공하는데 있다. 추출된 토픽의 신뢰성과 타당성을 확보하기 위해 양적 평가기법 뿐만 아니라 정성적 기법을 단계적으로 적용하여 연구자들이 합의한 수준의 말뭉치가 생성될 때까지 이를 반복적으로 수행하였으며 이에 따른 구체적인 분석 절차를 제시하였다. 분석 결과 8개의 핵심 토픽이 추출되었다. 이는 한국콘텐츠학회가 특정 학문 분야를 한정하지 않고 다양한 분야의 융·복합 연구 논문을 발간하고 있음을 보여준다. 또한 2012년 이전 상반기에는 공학기술 분야 토픽 비중이 상대적으로 높게 나타난 반면, 2012년 이후 하반기에는 사회과학 분야 토픽 출현 비중이 상대적으로 높게 나타났다. 구체적으로 '사회복지' 토픽은 상반기 대비 하반기에 약 4배수 증가세가 나타났다. 토픽별 추세분석을 통해 추세선의 변곡점이 나타난 특정 시점에 주목하여 해당 토픽의 연구동향에 영향을 미친 외적 변인을 탐색하였고 토픽과 외적 변인 간 관련성을 파악하였다. 본 연구결과가 국내 콘텐츠 관련 연구 개발 및 산업 분야에서 진행되고 있는 활발한 논의를 진행하는데 시사점을 제공할 수 있기를 기대한다.

• 한국가스학회지
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• 제26권6호
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• pp.9-15
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• 2022

사용 압력 범위에서 고압 수소 탱크의 내구성을 검증하기 위해서는 수압 파열 시험이 수행되어야 한다. 그런데 물의 초기 주입 과정에서 물과 공기의 상호작용에 의해 생성된 기포가 탱크 내벽에 부착되어 잔류할 경우, 가압된 탱크가 파열되는 과정에서 기포의 급격한 압력 변화로 인해 큰 충격과 소음이 유발된다. 따라서 본 연구에서는 단순화된 수식을 통하여 탱크 내벽에 잔류하는 기포를 제거하기 위해 필요한 유속을 예측하였으며, 수소 버스용수소 용기 형상을 기준으로 해당 유속을 유지하기 위한 주입 노즐의 형상을 결정하였다. 또한 입구 압력에 따른 유속 변화를 예측하기 위하여 수치 해석 모델의 개발이 수행되었고, 예측 결과의 타당성을 입증하기 위하여 모형 제작을 통한 실험이 수행되었다. 실험 결과, 탱크 벽면 근처의 유속은 해석모델 예측 값과 유사하게 나타났으며, 입구 압력이 1.5 ~ 5.5 bar 일 경우 제거 가능한 기포의 최소 크기는 약 2.2 ~ 4.6 mm로 예측되었다.

• 한국음향학회지
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• 제41권3호
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• pp.359-366
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• 2022

본 논문에서는 콘포머 기반 FastSpeech2를 이용한 한국어 메뉴 음성합성기를 제안한다. 콘포머는 본래 음성 인식 분야에서 제안된 것으로, 합성곱 신경망과 트랜스포머를 결합하여 광역과 지역 정보를 모두 잘 추출할 수 있도록 한 구조다. 이를 위해 순방향 신경망을 반으로 나누어 제일 처음과 마지막에 위치시켜 멀티 헤드 셀프 어텐션 모듈과 합성곱 신경망을 감싸는 마카론 구조를 구성했다. 본 연구에서는 한국어 음성인식에서 좋은 성능이 확인된 콘포머 구조를 한국어 음성합성에 도입하였다. 기존 음성합성 모델과의 비교를 위하여 트랜스포머 기반의 FastSpeech2와 콘포머 기반의 FastSpeech2를 학습하였다. 이때 데이터셋은 음소 분포를 고려한 자체 제작 데이터셋을 이용하였다. 특히 일반대화 뿐만 아니라, 음식 주문 문장 특화 코퍼스를 제작하고 이를 음성합성 훈련에 사용하였다. 이를 통해 외래어 발음에 대한 기존 음성합성 시스템의 문제점을 보완하였다. ParallelWave GAN을 이용하여 합성음을 생성하고 평가한 결과, 콘포머 기반의 FastSpeech2가 월등한 성능인 MOS 4.04을 달성했다. 본 연구를 통해 한국어 음성합성 모델에서, 동일한 구조를 트랜스포머에서 콘포머로 변경하였을 때 성능이 개선됨을 확인하였다.