• 한국막학회:학술대회논문집
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• 한국막학회 1994년도 춘계 총회 및 학술발표회
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• pp.53-54
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• 1994

Polyimide는 열, 화학적으로 안정하고 기계적성질이 우수하고, 기체분리특성이 비교적 좋다. Polyimide의 화학구조와 기체투과도와의 관계는 화학구조를 체계적으로 변화시키면서 많이 검토되어왔다.[1-2] Polyimide는 강직한 직쇄구조, bulky group에 의한 분자쇄운동성을 제어함과 동시, 약한 분자간 상호작용이 polymer chain의 유효층진을 억제하여 기체투과도를 높여준다. 국부분절운동(local segmental mobility)이 감소된 구조는 기체투과선택도를 향상시켜주는 경향을 보여주었다. [3] kim et al. 과 Stern et al은 6FDA나 fluorine-containing diamines으로 만든 polyimde가 매우높은 투과도를 보여준다고 보고했다. 본 연구에서는 6FDA-2, 4TDA hobopolymer에 BAAF를 가하여 copolyimide Membrane을 제막하여 BAAF 조성에 따라 투과선택도를 측정하는 homopolymer와 copolymer에 따른 변화를 관찰하였다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2001년도 추계학술대회 논문집
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• pp.199-200
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• 2001

최근 연료 가격의 상승으로 자동차용 연료에 벤젠, 톨루엔 등을 혼합한 가짜휘발유가 많이 유통되고 있다. 가짜휘발유는 벤젠, 톨루엔 등의 방향족물질을 혼합하거나 경유, 등유 등을 혼합하여 사용한다. 방향족 화합물이 많이 함유된 휘발유를 장기간 사용할 경우 차량의 고무부품을 팽윤시켜 연료의 누출 등에 따른 화재 발생의 가능성이 높으며, 톨루엔은 열함량이 작기 때문에 연소효율 저하로 연비를 악화시킨다. 또한 자동차 연료의 조성은 배출가스에도 많은 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 이러한 가짜휘발유 사용에 따른 배출가스 영향을 정확히 파악하기 위해 휘발유 중 방향족 함량이 다른 세종류의 연료를 사용하여 배출가스 및 연비에 대한 영향을 조사하였다. (중략)

• 고문화
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• 57호
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• pp.211-231
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• 2001

이 연구는 중국흉배와 우리나라 흉배의 기원과 발전을 문무관 계급흉배를 중심으로 비교 고찰하여 보았다. 흉배는 계급을 표시하기 위한 표장으로 중국 명대 홍무제때 제정되었다. 흉배모양의 기원은 원대 귀족들이 달고 다니던 의복의 장식에서 시작된 것으로 보인다. 흉배는 각 계급의 상징을 등급별로 정하였고 문관은 새, 무관은 주수(走獸)를 주 문양을 하였다. 우리나라 흉배는 명에서 받기 시작하여 세종대에 이미 많은 물량이 들어왔고, 단종대에 이르러 흉배제도를 채택하게 되었다. 조선 중기까지의 흉배는 중국흉배를 그대로 쓰기도 하고 그 구성과 문양에 있어 중국의 영향을 받았다. 흉배의 시대구분에 있어 우선 기준이 되는 것은 크기로 흉배의 크기는 시대가 갈수록 작아진다. 주문양의 형태, 종속문양의 모양은 시대를 가늠하는 기준이 된다. 영조이후 우리나라 흉배는 우리 고유의 흉배 체계를 세우고 중국과 다른 기법과 문양으로 우리만의 독자성을 지니고 발전하여 자수 중에서도 고유하면서 독특한 아름다움을 지닌 예술로 발전하게 되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.709-710
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• 2015

2014년 가트너에서 발표한 Hype Cyle을 보면 가상세계 기술이 가상현실 기술로 빠르게 대체 되고 있다. 이는 눈으로 보는 가상세계에서 사용자가 실제적으로 체험할 수 있는 콘텐츠들이 중요하게 부각되고 있음을 보여주고 있다. 이러한 가상현실 기술은 사용자와 컴퓨터가 상호작용 함으로써 사용자의 몰입감을 더욱 높여주고 있어 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대되고 있다. 이에 본 논문은 세종대왕시대에 만들어진 유물들 HMD(Head Mounted Display)를 이용하여 가상현실 콘텐츠를 개발하였다. HMD를 통해 사용자의 시야와 가상공간의 움직임을 일치시켜 역사 유물들에 대해 실제감과 몰입감을 주어 사용자에게 즐거움을 극대화 할 수 있게 하였다.

• 한국광학회지
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• 제10권3호
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• pp.221-225
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• 1999

레이저선속의 퍼짐각을 개선하기 위하여 공진기 내부에 선속분할기를 갖는 양영역 공초점 불안정공진기 구리증기레이저를 구성하였다. 기하광학적 배율 M=30인 공진기에서 0.15 mard의 최소 퍼짐각을 얻었고, M=60인 공진기를 사용하여 0.1 mard 의 값을 얻을 수 있었다. 퍼짐각 개선과 관련하여 상대적인 원거리 출력밀도가 최대 130배 증가된 레이저 출력을 얻을 수 있었으며, 자체잠김현상을 보이는 펄스 형태의 레이저 발진이 관측되었다.

• 발명하는 사람들
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• 59호
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• pp.1-16
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• 2007

'여성 발명' 사업화 성공 가능성 확인/발행인 칼럼/특허청, WIPO와 업무협약 체결/특허수수료 휴대폰 결재/장영실 그리고 세종대왕/"세계여성발명대회 개최 적극 협조"/모든 여성경제인에게 기회 주어져/특허출원 쉬워져 여성.발명초보자에게 유리/결산.사진으로 보는 2007 여성발명품박람회/"창의적 교과과정으로 발명 조기영재 육성"/"발명전문인력 고교시절부터 육성한다"/역사 속의 발명품/하루 10분 발명교실/특허 Q&A/'제42회 발명의 날' 표창장 받은 문승자.서진순.김연희 회원/실존인물 임꺽정 소설인물 홍길동/특허청 서울사무소 고객공간 재배치/아이디어 착상 및 발명 기법/3만불 선진국 진입 "여성 경제력 커져야만 가능"/듀보스의 항생제/한.미.일.중.EU 5개국 특허협력/상표등록 이의신청제 모방상표 잡는 효자/발전설비진단시스템 특허출원 급증/보안기능 갖춘 휴대폰 기술 인기/일회용비밀번호 뜬다/협회소식

• 정보보호학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.165-169
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• 2009

본 논문에서는 무선센서네트워크를 위한 랜덤키사전분배기법의 경로키 설정에 대해서 재고한다. 먼저 랜템키사전 분배기법의 기본적인 단계인 경로키 설정이 성능면에서 비실용적임을 보이고, 이를 크게 개선하기 위한 새로운 기법을 제시하고 그 성능을 분석한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.34-36
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• 2019

기존 딥 러닝을 이용한 형태소 분석 및 품사 태깅(Part-Of-Speech tagging)은 feed-forward neural network에 CRF를 결합하는 방법이나 sequence-to-sequence 모델을 이용한 방법 등의 다양한 모델들이 연구되었다. 본 논문에서는 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅을 수행하기 위하여 최근 자연어처리 태스크에서 많은 성능 향상을 보이고 있는 BERT를 기반으로 한 음절 단위 LSTM-CRF 모델을 제안한다. BERT는 양방향성을 가진 트랜스포머(transformer) 인코더를 기반으로 언어 모델을 사전 학습한 것이며, 본 논문에서는 한국어 대용량 코퍼스를 어절 단위로 사전 학습한 KorBERT를 사용한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 기존 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅 연구들 보다 좋은 (세종 코퍼스) F1 98.74%의 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.25-29
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• 2019

딥러닝을 이용한 한국어 의존 파싱은 전이 기반 방식과 그래프 기반 방식으로 나뉘어 연구되어 왔다. 전이 기반 방식은 입력 버퍼와 스택으로부터 자질을 추출하여 모델을 통해 액션을 결정하고 액션에 따라 파스트리를 생성해 나가는 상향식(Botton-Up)의 지역적 모델이고 그래프 기반 방식은 문장 내의 모든 단어에 대해 지배소, 의존소가 될 수 있는 점수를 딥러닝 모델을 통해 점수화하여 트리를 생성하는 전역적 모델이다. 본 논문에서는 Dual Decomposition을 이용하여 하이브리드 방식으로 전이 기반 파서와 그래프 기반 파서를 결합하는 방법을 제안하고 BERT 언어 모델을 반영하여 세종 데이터 셋에서 UAS 94.47%, LAS 92.58% 그리고 SPMRL '14 데이터 셋에서 UAS 94.74%, UAS 94.20%의 성능을 보여 기존 그래프 기반 파서의 성능을 더욱 개선하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.537-539
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• 2019

구문 분석은 문장의 구조를 분석하는 자연어처리 분야로 그래프 기반 방법과 전이 기반 방법으로 나뉘어 연구되어 왔다. 본 논문에서는 그래프 기반 방식에서 높은 성능을 보이고 있는 Deep Biaffine 어텐션 모델에 별도의 High-Order 정보 추출 없이 Graph Neural Network(GNNs)을 이용하여 High-Order 정보를 학습할 수 있도록 확장한 Deep Biaffine 어텐션 GNNs을 적용하여 한국어 세종 구문 분석 셋에서 UAS : 94.44%, LAS : 92.55%의 성능을 달성하였으며 Dual Decomposition을 통해 전이 기반 한국어 구문 분석 모델과 결합하여 추가적인 성능 향상을 보였다.