• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1109-1113
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• 2010

창원시는 경제성장에 따른 도시화 현상으로 경작지나 녹지와 같은 투수지표면이 대단위 주택단지나 도로, 상업지구, 공장시설과 같은 불투수지표면으로 변화되어 전형적인 도시 유역특성을 띠고 있어 SWMM 모형의 적용에 적합하다. 적용대상인 남천은 창원시를 관류하는 유로연장 14.7 km의 하천으로 지류인 창원천을 포함하고 있으며, 2007년부터 환경부 지원 시범사업으로 생태하천복원사업이 계획되어 실시설계 완료 후 공사가 진행 중이나, 복원 후 하천관리를 위한 유지유량 산정 등의 타당성과 관련한 문제가 지역사회에서의 화두로 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 남천 유역의 특성을 적절히 고려한 유지유량 산정을 통해 향후 복원된 남천의 하천관리기준을 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 2008년 실측된 남천과 창원천의 유량자료와 SWMM 유출량 모의결과를 비교, 분석하였다. 남천의 유량자료는 2008년 5월 6일부터 8월 20일까지 실측하였으며, 남천의 지류인 창원천은 유량자료 취득구간이었던 창원천교 지점에서 생태하천복원사업이 진행됨에 따라 유량자료를 취득할 수 없었으므로 남천의 유량자료를 이용하여 비유량법으로 추정하였다. 유출량 산정을 위한 강우자료는 기상청 자료를 사용하는 것이 일반적이나 마산과 창원의 강우자료를 이용한 분석 결과 강우 패턴에 차이가 있음을 발견하고 마산기상대의 자료 대신, 창원시에서 제공한 5년간 (2005년~2009년)의 자료를 사용하였다. SWAT을 이용하여 남천 유역을 39개의 소유역으로 분할하고 Arc View를 이용하여 지형인자들을 추출하여 SWMM 입력자료로 사용하였다. 입력자료 중 유출량 추정에 큰 영향을 끼치는 매개변수들은 민감도 분석을 통하여 최적의 매개변수들을 결정하고 연유출량 추정을 위한 모의를 수행하였다. 이상의 과정을 통하여 남천의 연유출량을 추정함으로써 하천관리를 위한 유지유량 산정의 기초로 활용할 수 있었다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.42 no.6
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• pp.930-939
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• 2007

This study intends to demonstrate that the population decrease in the City of Busan has been resulted from the move of the city's population towards suburbs as well as the out-migration towards the Seoul metropolitan area. To grasp the pattern in the spatial shift of the Busan's population, I analyze the change of population and households within the city and the migration at the inter-regional and intra-metropolitan scales. The major findings of the study are as follows: First, Busan has experienced population decline since 1995, as other large cities, such as Seoul and Daegu have done. Second, despite the population decrease, the number of households has been increased in Busan. Third, the residents of Busan have mostly moved not only to the Seoul metropolitan area but also to the suburban region of Busan. This finding may well contradict the long-standing belief that the continued decrease in the Busan population could be the result of the out-migration toward the Seoul metropolitan area. Fourth, the residential suburbanization in Busan can be interpreted as the extensive intra-metropolitan dispersion, which means the growth of the Busan metropolitan area.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2006.06a
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• pp.179-179
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• 2006

산업기술의 고도화에 따른 IT 산업의 급속한 발전으로 각종 전자, 정보통신기기에 대해 더욱 소형화 고성능화를 요구하고 있다. 이와 같은 경향에 따라 더욱 향상된 기능을 가지고 각종 소자 부품의 개발과 동시에 유독 물질 발생이 없는 청정생산기술 개발에 대한 요구가 끊임없이 제기 되어 왔다. 이러한 요구에 부응하여 기술들이 개발되고 있으며 그 중의 하나로 잉크젯 프린팅 기술이 연구되고 있다. 특히 Dod(Drop on Demand) 방식의 잉크젯은 가정용 프린터로 개발되어 널리 보급된 기술이지만, 이 기술을 PCB 제조기술에 전용하면 친환경 생산공정으로 부품 성장밀도를 증대 시킬 수 있다. 기존의 PCB 제조기술은 전극과 신호 패턴을 형성시키기 위하여 노광공정과 에칭공정을 반복적으로 사용하고 있는데, 노광공정에서 쓰이는 마스크와 유틸리티 설비 유지 비용의 문제가 대두되고 있다. 노즐로부터 분사된 잉크 액적들의 집합으로 기판위에 점/선/면의 인쇄이미지를 구현하게 된다. 그러므로 인쇄 해상도는 잉크액적 및 인쇄 방법, 기판과의 상호작용에 크게 의존하게 된다. 잉크 액적과 기판의 상호작용에 영향을 미치는 요소로는 잉크의 물리화학적 물성(밀도, 점도, 표면장력), 잉크 액적의 충돌 조건(액적 지름, 부피, 속도), 그리고 기판의 특성(친수/소수성, Porous/Nonporous, 표면조도 등)을 들 수 있겠다. 우선적으로 노즐을 통과해서 분사되는 액적의 크기에 따라 기판위에 형성되는 라인의 두께 및 폭이 결정된다. 떨어진 액적이 기판위에서 퍼지는 것을 UV 조사를 통한 가경화 과정을 통해서 최종적으로 라인의 투께 및 폭을 조절하려고 한다. 따라서 선폭 $75{\mu}m$의 일정한 미세 배선을 형성시키기 위해 액적 크기 조절과 탄착 resist 액적 표면의 UV 가경화 조건으로 구현하려고 한다. 또한 DPI(Dot Per Inch) 조절을 통한 인쇄로 탄착 resist의 두께 확보 후 에칭시 박리되는 현상을 억제 시키려 한다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2010.02a
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• pp.261-261
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• 2010

본 연구에서는 PBMS (Particle Beam Mass Spectrometer)와 ISPM (In-Situ Particle Monitor)을 연계하여 BPSG (Borophosphosilicate Glass) 및 PSG (Phosphosilicate Glass) 박막 증착을 위한 CVD (chemical vapor deposition) 공정 중 발생하는 오염입자 발생특성에 대해 비교 평가하였다. 소스는 TEB (Triethylborate), TEPO (Triethylphosphate) 및 TEOS (Tetraethoxysilane)를 사용하였고, 운반가스 및 반응가스로 He과 $O_2$ 및 $O_3$를 사용하였다. 증착온도와 압력은 각각 $450^{\circ}C$, 200 Torr 이었다. 반응기의 배기라인에 PBMS와 ISPM을 설치하고 500 nm 이하의 입자에 대해 공정단계별 시간에 따른 모니터링 결과 전 공정에 걸쳐 동일한 패턴의 입자발생분포를 보였으며, 특히 PBMS의 경우 ISPM의 입자측정한계인 260 nm 이하의 입자크기도 측정할 수 있었다. 입자발생이 안정적으로 일어나는 증착공정 중 PBMS를 통하여 입자크기를 측정한 결과 BPSG의 경우 약 110 nm, PSG의 경우 약 80 nm의 분포를 나타내었다. 이를 통해 TEB 소스가 배제된 PSG의 경우 BPSG의 경우보다 입자의 성장이 지체됨을 확인하였다. 측정에 대한 신뢰성을 확보하기 위해 PBMS 내의 TEM (Transmission Electron Microscopy) grid를 이용하여 입자를 샘플링 하였고, TEM 분석을 실시한 결과 PBMS 측정결과와 잘 일치하였다. 또한 EDS (Energy Dispersive Spectroscopy) 분석을 통하여 입자성분에 대해 검증하였다.

• Journal of Climate Change Research
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• v.5 no.1
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• pp.61-70
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• 2014

The amount of greenhouse gas (GHG) emissions has been increasing steadily over the last 3 years (2009~2011), averaging 5.7 percent a year, due to the growth of low cost carriers and the increased demand for air transportations. The present study attempts to investigate the aviation fuel consumption and GHG emissions of Tier 3a type by the flight phase from three aircraft type such as B737-600(routes between Gimpo-Jeju airport), B737-700(routes between Gimpo-Jeju airport and Inchon-Narita), B737-800(routes between Inchon-Narita) using the Flight Operation Quality Assurance(FOQA) data of the year 2011.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.2
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• pp.233-240
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• 2021

For the production of neodymium-doped zinc sulfide thin films in various amounts, zinc sulfide and neodymium were simultaneously deposited using an RF magnetron sputtering equipment to form a thin films, and rapid thermal annealing was performed at 400℃ for 30 minutes as a post-treatment process. The structure, shape, and optical properties of ZnS thin films having various neodymium doping contents (0.35at.%, 1.31at.%, 1.82at.% and 1.90at.%) were studied. The X-ray diffraction pattern was grown to a (111) cubic structure in all thin films. The surface and structural morphology of the thin films due to the neodymium doping content was explained through SEM and AFM images. Only elements of Zn, S, and Nd that do not contain other impurities were identified through EDAX. The transmittance and band gap of the prepared thin films were confirmed using the UV-vis spectrum.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.25 no.2
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• pp.100-109
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• 2022

Large-scale urban concentration of population and vehicles due to economic growth in Korea has been causing serious urban transport problems. Although the collection of congestion pricing has been evaluated as the most effective transportation policy to alleviate traffic demand, its effectiveness is very limited as it was just executed around congested points or along main arterial roads. This study derived dynamic congestion zones with the average travel speed of 206 traffic analysis zones in Busan Metropolitan City to propose a dynamic congestion pricing collection system by employing Space-Time Cube Analysis and Emerging Hot Spot Analysis. As a result, dynamic hot spots were formed from 7h to 24h and particularly, traffic congestion was severely deteriorated from 18h to 20h around Seomyeon and Gwangbok-dong. Therefore, it is expected that the effect of dynamic congestion pricing will be maximized in managing traffic demand in the city center.

• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.31 no.3
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• pp.161-172
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• 2022

This study attempts to understand urban evolution characteristics through suburban development cases considered as a contemporary urban issue. Methods are (1) Urban Expansion Intensity Index (UEII) for the 9 cities in the Korea (1980-2010) & 49 cities in the US, (2) Morphological Spatial Pattern Analysis(MSPA) and Entropy for the developed areas in the Chicago Metro (2019). Results are (1) a suburban development could be understood the universal characteristics, (2) the characteristics of the whole region might be appeared to be in a different direction from the characteristics of its sub-cities. Implications are (1) Suburban expansion can be understood as a functionally well served urban change phenomenon and it is important to focus on the functions of sub-level cities, (2) the urban evolutionary perspective makes a difference from the developmental growth perspective. The extensive empirical studies will be beneficial for better understating of urban evolution.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.10
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• pp.1-9
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• 2022

In this paper, we propose the Deep Learning-Based Companion Animal Abnormal Behavior Detection Service, which using video and sensor data. Due to the recent increase in households with companion animals, the pet tech industry with artificial intelligence is growing in the existing food and medical-oriented companion animal market. In this study, companion animal behavior was classified and abnormal behavior was detected based on a deep learning model using various data for health management of companion animals through artificial intelligence. Video data and sensor data of companion animals are collected using CCTV and the manufactured pet wearable device, and used as input data for the model. Image data was processed by combining the YOLO(You Only Look Once) model and DeepLabCut for extracting joint coordinates to detect companion animal objects for behavior classification. Also, in order to process sensor data, GAT(Graph Attention Network), which can identify the correlation and characteristics of each sensor, was used.

• Smart Media Journal
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• v.11 no.9
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• pp.56-63
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• 2022

Recently, the frequency and range of algae occurrence in major rivers and lakes are increasing due to the increase in water temperature due to climate change, the inflow of excessive nutrients, and changes in the river environment. Abnormal algae include green algae and red algae. Green algae is a phenomenon in which blue-green algae such as chlorophyll (Chl-a) in the water grow excessively and the color of the water changes to dark green. In this study, a 3D virtual world of digital twin was built to monitor and control water quality information measured in ecological rivers and lakes in the living environment in real time from a remote location, and a sensor measuring device for water quality information based on the Internet of Things (IOT) sensor. We propose to build a smart water environment service platform that can provide algae warning and water quality forecasting by predicting the causes and spread patterns of water pollution such as algae based on AI machine learning-based collected data analysis.