• 한국결정성장학회지
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• 제23권6호
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• pp.309-313
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• 2013

실리콘카바이드(SiC)는 높은융점과 내마모성 및 열전도 특성으로 산업적으로 널리 활용되고 있다. 특히 고순도 SiC는 고효율 전력 변환용 SiC 반도체 및 LED 공정에 적용되는 미래소재로 각광받고 있다. 본 연구에서는 고순도 SiC를 합성하기 위한 원료인 고순도 카본(C)을 유도 열플라즈마(RF Inductively thermal plasma)를 이용하여 합성하였으며, 출발원료로서 탄화수소계 액상물질인 도데칸이 사용되었다. 유도 열플라즈마 합성된 고순도 카본은 반응관과 필터에서 포집되며, 필터에서 포집된 카본 분말은 반응관에서 포집된 카본 분말보다 작은 입도(10~20 nm)와 낮은 결정성을 갖는 것으로 확인하였다. 반응관과 필터부에서 포집된 카본 분말의 순도는 각각 99.9997 %(5N7)와 99.9993 %(5N3)로 측정되었으며, 카본 분말에서 검출되는 불순물은 열플라즈마 합성장비에서 기인한 것으로 확인되었다.

• 한국결정학회지
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• 제5권2호
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• pp.67-77
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• 1994

융액인상법으로 육성된 Y3-3xNd3xAl5O12단결정으로부터 결함을 검출하고 1)광학적 불균질상의 발생원인과 2)금속입자 함유물과 기포의 동반 발생 기구 및 3)core와 facet의 발생기구에 대해 분석하였다. 성장방향에 평행한 박 편을 제조한 후 편광현미경으로 광탄성 효과를 이용하여 결함을 분석하였으며, 결함을 etching한 후 광학적 결함 과 비교하였다. 융액유동의 변동에 의해 부분적인 고액계면의 불안정이 발생되면 부분적으로 성장속도가 크게 증가되어 편재 된 기포가 발생되었다. 반면 조성적 과냉이 발생되면 전체적으로 성장속도가 증가되어 고액계면에 평행하게 균일 분포로 기포가 발생되었다. 이때 기포 발생과 함께 고밀도로 전위가 생성되며 전위의 응력장으로 인해 광학적 불 균질상이 발생되었다. 기상의 IrO2각는 응액속에서 분해되며, 산소가 금속입자의 거친 표면에 부착되어 함께 유동 하면서 입 성장하고, 그 후 기공 또는 고액계면에 포획되는 것이 보다 가능한 금속입자 함유물 발생 기구라고 판단 되었다. Y3-3xNd3xAl5O12단결정에서 core와 facet은 정벽에 의해 발생되며, 고액계면의 접선과 성장방향 간의 각도에 영향을 받았다.

• 농약과학회지
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• 제8권2호
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• pp.112-116
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• 2004

시설하우스에서 재배되고 있는 착색단고추에 대한 ethoprophos의 잔류특성을 구명하기 위하여 흡수와 휘산의 조건으로 비교 시험한 결과 양액관주에 의한 흡수 시험시 처리 후 10일경에는 열매중 잔류량이 피망의 잔류허용기준(0.02 ppm)에 근접하였으며, 30일 후에 최고 0.06 ppm 이었고 40일 후 까지 잔류허용기준을 초과하는 경향을 보였다 휘산에 의한 영향은 밀폐된 시험장치의 지표면에 농약을 처리 후 휘산되는 ehopophos가 열매에 부착되어 72시간 후에 잔류허용기준을 초과하였고 최고 0.62 ppm까지 검출되어 휘산에 의해서도 잔류량에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 착색단고추 재배기간에 시설내의 해충 방제를 위해 에토프입제를 사용할 경우 잔류허용기준을 초과할 가능성이 매우 높은 것으로 평가되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.523-528
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• 2015

본 논문은 얼굴의 표정 인식을 이용한 위험상황 인지 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 인간의 다양한 감정 표정 중 위험상황을 인지하기 위한 표정인 놀람과 공포의 표정을 인식한다. 제안방법은 먼저 얼굴 영역을 추출하고 검출된 얼굴 영역으로부터 눈 영역과 입술 영역을 추출한다. 각 영역에 유니폼 LBP 방법을 적용하여 표정을 판별하고 위험 상황을 인식한다. 제안방법은 표정인식을 위해 사용되는 Cohn-Kanade 데이터베이스 영상을 대상으로 성능을 평가하였다. 이 데이터베이스는 사람의 기본표정인 웃는 표정, 슬픈 표정, 놀란 표정, 화난 표정, 역거운 표정, 공포 표정 등 6가지의 표정영상을 포함하고 있다. 그 결과 표정 인식에 좋은 결과를 보였으며 이를 이용하여 위험상황을 잘 판별하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권4호
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• pp.45-50
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• 2004

본 논문에서는 실시간 얼굴인식 시스템을 위한 새로운 PCA 기반 LDA 혼합 알고리즘을 제안한다. 크게 얼굴추출 부분과 얼굴인식 부분으로 구성되어 있으며, 얼굴추출 부분에는 차영상, color filtering, 눈과 입의 영역 검출 그리고 정규화 방법을 사용하였고, 얼굴인식 부분에는 추출된 얼굴 후보 영역 영상에 PCA와 LDA를 혼합하여 적용하였다. 기존의 PCA만을 사용한 인식시스템은 낮은 인식률을 보였으며, LDA만을 사용한 인식시스템에서는 학습데이터의 수에 비하여 영상의 화소 개수가 많은 경우 LDA를 입력 영상에 그대로 적용하기 곤란하였다. 이러한 단점을 극복하기 위하여, 정규화 된 영상에 PCA를 적용하여 차원을 축소한 후 LDA를 사용하여 실시간 인식을 가능하게 하였으며, 인식률 또한 향상시킬 수 있었다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 자체 제작한 DAUface의 데이터베이스를 가지고 실험을 하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 PCA 방법과 LDA 방법, 그리고 ICA 방법에 비해 인식률이 상당히 우수함을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권2호
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• pp.26-36
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• 1999

본 논문에서는 ATM을 기반으로 구축된 망에서 다양한 서비서 품질(QoS : quality of service)을 가진 데이터를 셀 손실이나 셀 지연의 관점에서 적절한 처리를 수행함으로써 망 자원을 최대한 활용하고 보다 신뢰성 있는 서비스를 제공하기 위하여 OAM 성능관리 기능의 개선 방안을 제안하였다. 또한, 수시로 변화하는 망의 성능정보를 주기적으로 검출함으로써 융통성과 정밀한 제어가 요구되는 망사이의 연관제어 및 운용, 관리기술을 향상시킬 수 있도록 OAM 셀에 특별 셀 영역을 정의하였다. 제안된 OAM 기능과 셀의 입 . 출력 기능, 메모리나 CPU 같은 주변 소자와의 인터페이스 기능 등을 ASIC으로 설계하였다. 설계된 Chip은 Cadence의 Verilog-XL 시뮬레이터를 이용하여 Back-end 시뮬레이션을 수행한 결과 $2{\mu}s$내에 정확한 제어를 수행하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권9호
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• pp.41-45
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• 2014

본 논문에서는 입력전력에 따라 드레인 바이어스를 조절하여 낮은 입력 전력에서도 고효율 동작이 가능한 무선전력전송용 고효율 class-E 전력증폭기를 설계하였다. 고효율 동작이 가능한 class-E 전력증폭기에 적응형 바이어스 조절회로를 추가하여 낮은 입력 전력에서 드레인 바이어스를 조절함으로써 전체적인 효율의 향상을 얻을 수 있다. 제안된 적응형 class-E 전력증폭기는 효율의 향상을 위해 직렬 공진회로와 입, 출력 정합회로를 이용하여 구현하였으며, 입력전력에 따라 드레인 바이어스를 조절하기 위해 방향성 결합기, 전력 검출기, 연산 증폭기를 이용하여 적응형 바이어스 조절회로를 구성하였다. 따라서 전력증폭기의 최대출력과 전력효율은 13.56 MHz에서 41.83 dBm, 85.67 %이고, 0 dBm ~ 6 dBm의 낮은 입력 전력에서 고정형 바이어스보다 평균 8 %의 효율의 증가를 확인하였다.

• 한국결정성장학회지
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• 제6권3호
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• pp.386-391
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• 1996

$Si_{3}N_{4}$에 평균입경이 270 nm인 SiC 분말을 0, 10, 20, 30, 40 vol% 첨가하여 고온 가압소결법으로 $Si_{3}N_{4}/SiC$ 초미립복합재료를 제조하였다. 소결후 기지상인 ${\alpha}-Si_{3}N_{4}$는 ${\beta}-Si_{3}N_{4}$로 상전이하였으며, 이차상인 ${\beta}-SiC$는 변화가 없었다. 소결조제의 첨가에 의한 입계결정상은 검출되지 않았다. SiC의 첨가량이 많아짐에 따라 $Si_{3}N_{4}$ 결정립성장은 억제되어 미세한 결정입이 나타났으며, 작은 임자는 기지상 임내에 큰 SiC는 임계에 존재하였다. SiC 첨가에 따라 파괴강도는 약간 증가후 감소하였으며, 파괴인성은 감소하였고, 경도는 직선적으로 증가하였다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제37권3호
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• pp.104-113
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• 2000

본 연구에서는 웨이브렛 변환과 신경망 기반 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 일정한 조도 상태에서 두 개의 영상을 그레이 레벨로 취득하고 가우시안 필터를 이용하여 영상 내에 존재하는 잡음을 제 거한 후 배경영상과 얼굴이 포함된 입력영상의 차를 구하여 차영상에 대해 축소와 팽창과정을 통한 전처리 과정을 거치게 된다. 그리고 팽창 영상으로부터 마스크를 생성하여 마스크를 얼굴이 존재하는 원 영상에 투영하여 배경과 얼굴을 분할하고 분할된 얼굴영상의 에지를 조사하여 눈, 코, 입, 눈썹 그리고 뺨이 포함된 사 각 모양의 특징영역을 검출한다. 그리고 특징영역에 대해 이산 웨이브렛 변환을 수행하여 특징벡터를 추출하고 정규화한 후 신경망의 입력벡터로 하여 학습에 의한 인식을 수행한다. 시뮬레이션 결과 학습된 영상에 대해서는 100%의 인식률을 보였고 학습되지 않는 실험적 영상에 대해서도 92%의 인식률을 나타내었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.633-638
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• 2005

얼굴 추출은 휴먼 인터페이스와 생체 인식 및 보안을 위해 매우 중요한 분야이다. 본 논문에서는 동영상에서 얼굴의 윤곽선을 추출하기 위해, DCM(Dilation of Color and Motion)필터와 동적 윤곽선 모델(Active Contour Model) 적용한다. 먼저, 본 논문에서 제안된 DCM 필터는 모폴로지의 팽창 연산이 적용된 얼굴 색상영상과 차영상을 결합하고 이를 다시 팽창한 것으로 동영상에서 복잡한 배경을 제거하고 얼굴 영역을 검출하기 위해 사용된다. 동적 윤곽선 모델은 초기 곡선에 영향을 많이 받으므로, 얼굴과 눈, 입의 기하학적인 비율을 이용하여 회전정도를 구한 후, 이를 이용하여 초기 곡선을 자동으로 설정한다. 에지가 약한 부분에서의 윤곽선 추출을 위해, 스네이크의 영상에너지로 에지영상과 밝기영상을 함께 사용하였다. 복잡한 배경이 있는 실내 환경에서 총 5명으로부터 양 눈이 보이는 다양한 헤드 포즈 영상을 25장씩 샘플링하여 총 125장에 대해 실험한 결과, 얼굴 윤곽선의 평균 추출률은 98.1%, 평균 처리시간은 0.2초로 나타났다.