반도체를 보호하기 위하여 사용하는 반도체 성형 재료로, 현재 주로 사용되고 있는 Epoxy Molding Compound(EMI)의 주성분인 올소 크레졸 노볼락 에폭시 수지의 특성과 성형 재료의 관계를 조사하기 위하여 올소 크레졸 노볼락 에폭시 수지의 분자량과 깊은 관련이 있는 수지의 연화점 변화에 따른 EMC의 물성변화를 살펴보았다. 사용된 epoxy 수지의 연화점은 각각 65.1$^{\circ}C$, 72.2$^{\circ}C$, 83.0$^{\circ}C$ 인 3종을 사용하였으며 연화점 변화에 따른 EMC의 물성변화를 살펴보기 위하여 기계적 물성으로 굴곡 강도와 굴곡탄성율을, 열적 특성 변화를 관찰하기 위하여 열팽창 계수와 열전도도 그리고 유리 전이온도를 각각 측정하였다. 그리고 성형 특성과의 관계를 살펴보기 위하여 스피랄 플로우(Spiral Flow)를 측정하였다, 연화점이 증가함에 따라 굴곡 탄성율과 유리상에서의 열팽창 계수(${\alpha}_1$), 그리고 열전도도는 거의 변화가 없었으나 유리전이온도는 연화점 증가에 따라 증가함을, 스피랄 플로우는 연화점 증가에 따라 감소함을 보여주었다. 이는 에폭시 수지의 분자량이 증가함에 따라 가교밀도가 증가하는 현상에 기인한다고 판단된다. 고무상에서의 여팽창 계수(${\alpha}_2$)와 굴곡강도의 경우는 전이점을 보여주고 있는데, 이는 수지점도 증가에 따른 충전제의 분산성에 기인한 것으로 판단된다.
현재 IPv4 네트워크 기반으로부터 IPv6 네트워크로의 자연스러운 전이를 위하여 다양한 상황에 따른 전환 메커니즘과 응용에 대한 연구가 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 VPN 적용 모델에 따른 처리비용을 산정하고 시뮬레이션을 통해, VPN 터널링 종단점과 IP 엔캡슐레이션터널링 종단점의 일치여부, 변환 메커니즘의 적용 위치, 적용 VPN 모델이 소요비용에 영향을 주는 요소임을 제시한다.
두 종류의 열방성 액정고분자와 세종류의 엔지니어링 고분자와의 블렌드들에 대해 유변학적/형구학적 연구를 한 결과 블렌드의 유동거동과 물성이현저히 다른 두 그룹으로 나 뉘어짐을 발견하였다. 즉 연속상의 조업온도가 분산상의 전이온도보다 높은 그룹A에 속하 는 블렌드의 전단점도/신장점도는 액정고분자를 첨가할수록 첨가할수록 감소하고 블렌드의 신장점도는 연속상의 그것처럼 신장변형률속도가 커질수록 증가하였다. 또한 분산상의 점도 가 연속상의 그것보다 작아서 분산상이 미세섬유구조의 형태로 존재하였다. 이와 대조적으 로 연속상의 조업온도가 액정고분자의 전이온도보다 낮은 그룹 B에 속하는 블렌드는 반대 의 거동을 보였고 분산상의 미세섬유구조가 존재하지 않았다. 그러나 연신변형이 주가 되는 방사공정을 거치면 그룹A와 B블렌드 공히 분산상이 비슷한 미세섬유구조의 형태로 존재하 고 기계적 성질도 크게 향상되는 결과를 보였다. 이는 블렌드내의 신장유동이 분산상의 섬 유구조형상에 결정적 역할을 하기 때문이라 판단된다.
플라스마 디스플레이는 패널내부에 진공상태를 요구하며 작동 중에 발생하는 불순가스에 의해 진공도가 떨어져 소자 수명, 휘도, 방전 개시 전압 등 많은 부분에 문제를 야기시킨다. 이에 불순가스 발생의 원인을 규명하기 위해 PDP에 상용적으로 사용되는 유연 유전체를 이용하여 열적 거동에 의해 불순가스 발생과 고 진공에서의 표면 조도를 분석하였다. $100^{\circ}$에서부터 $H_{2}O$의 가스가 발생되며 $300^{\circ}C$이상에서는 $CO_2$와 함께 가스가 발생하였다. 고 진공에서 표면조도는 상온에서부터 상승하다가 유리 전이점에서 감소하며, 다시 연화점 이상에서 상승하는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 PDP에서 불순가스 발생의 원인을 규명하기 위한 기초적인 실험이라 할 수 있다.
Jianbo Wang의 그룹에서 최근 발표한 무촉매 분자 내 탄소-탄소 결합 형성 반응의 메커니즘을 계산 화학적으로 평가한다. 이 반응은 금속 촉매를 사용하지 않는다는 점과 Bio activity 를 갖는 Hydroxy-substituted Polycyclic Aromatic Compound (PAC)를 손쉽게 합성할 수 있다는 점에서 중요하다. Diazo moiety를 갖는 분자의 반응이 일반적으로 진행할 수 있는 세 가지 반응 경로가 제시되었고, DFT functional을 이용해 중간체 및 전이 상태에 대한 최적화 구조 및 에너지를 얻었다. 탄소-탄소 결합의 원천을 탐구하기 위해 Natural bond orbital charge calculation과 치환기 효과에 대한 계산이 수행되었다. 계산 결과, 중간체로 Triplet carbene을 형성하는 경로가 가장 불안정한 중간체를 형성했고, Tosylate가 해리되기 전 탄소-탄소 결합이 형성되는 경로가 가장 합리적인 반응경로임을 알 수 있었다.
목적: 3시간과 24시간 골신티그라피 영상에서 골전이와 급성 및 치유기 골절을 감별하는데 병변/비병변 방사능 섭취비의 24시간/3시간 비율(24 hour/3 hour radio-uptake ratio: 24/3 RUR)이 유용한지 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 총 63명($26{\sim}81$세, 남자 32명, 여자 31명)외 90개 병변(골 전이 30예, 외상 2개월 이내의 급성 골절 30예, 외상 2개월 이상의 치유기 골절 30예)을 대상으로 하였으며 골신티그라피는 $^{99m}Tc$-MDP 740 MBq를 정맥 주사하고 시간과 24시간 후에 영상을 얻었다. 각각의 영상에서 병변과, 인접한 정상 부위의 방사능 섭취비를 측정하여 24시간/3시간 비율(24/3 RUR: [lesion/non-lesion RUR at 24 hour]/[lesion/nonlesion RUR at 3 hour])을 구하여 세 질환을 감별하는데 의의가 있는 지를 분석하였다. 결과: 24/3 RUR의 평균치는 골전이 $1.22{\pm}0.18$, 급성 골절 $1.25{\pm}0.14$, 치유기 골절 $0.99{\pm}0.15$였으며 골 전이와 급성 골절의 24/3 RUR은 유의한 차이가 없었고 골 전이와 치유기 골절, 그리고 급성 골절과 치유기 골절간에는 유의한 차이가 있었다(p<0.001). 24/3 RUR 기준점을 1.0 이상인 경우 골 전이로 진단할 때 민감도는 100% (30/30)였고, 골 전이를 급성 골절로부터 구분하는 소견으로서 특이도는 0% (0/30), 골 전이를 치유기 골절로부터 구분하는 소견으로서 특이도는 47% (14/30)였다. 또한 기준점을 1.2로 설정했을 때는 골전이로 진단하는 소견으로서 민감도 53% (16/30), 골 전이를 급성골절로부터 구분하는 소견으로서 특이도 37% (l1/30), 골 전이를 치유기 골절로부터 구분하는 소견으로서 특이도 100% (30/30)였다. 결론: 24/3 RUR은 골 전이와 치유기 골절을 감별하는데 유용했으나 골 전이와 급성 골절의 감별에는 도움이 되지 않았다. 24/3 RUR이 1.0 미만인 경우는 치유기 골절을, 1.2 이상인 경우는 골 전이나 급성 골절을 시사하는 소견으로 생각된다.
본 연구는 외식창업교육프로그램의 효과를 학습전이체제목록(LTSI)에 창업교육자의 선유경향인 심리적 특성을 포함하여 외식창업교육프로그램의 학습전이효과를 규명하고자 구조방정식 모형 분석을 통해 5가지 가설을 검증하였다. 모형 적합도는 ${\chi}^2$=282.585, df=233, p=.015, GFI=.95, AGFI=.92, NFI=.96, RMR=.050, RMSEA=.023 등으로 조사되었다. 분석결과, 심리적특성의 성취욕구요인과 모호성수용요인 모두가 창업교육에 대한 태도에 정(+)의 영향관계가 존재하였으며, 주변환경요인도 창업교육에 대한 태도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 창업교육에 대한 태도도 창업교육 만족에 정(+)의 영향을 미치고, 교육만족은 학습전이에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 드러나 5가지 연구가설이 모두 채택되었다. 분석결과를 토대로 현재 실시되고 있는 창업교육프로그램의 학습전이효과에 대한 이론적 시사점과 실무적 시사점을 제시하였다.
수 원자층 두께의 전이금속 칼코겐화물 이차원 반도체 소재는 스위칭 소자 등에 활용하기에 적합한 밴드갭 에너지를 가지며, 높은 이동도와 우수한 광반응성으로 인해 최근 큰 관심을 끌고 있다. 특히 이차원 소재이므로 dangling bond가 없다는 점, 구조적 안정성, 실리콘에 뒤지지 않는 고이동도, 직접천이 특성 등으로 인해 차세대 전자소자용, 더 나아가 실리콘 반도체 대체 소재로써의 가능성도 점쳐지고 있다. 본고에서는 전이금속 칼코겐화물 이차원 반도체의 소재 특성과 제조방법, 소자 응용면에서의 기술개발 동향, 시장전망 등에 대해 소개하고, 이 소재가 현재 기대하는 만큼 중요하게 활용되고 기술이 발전하기 위해서 반드시 해결해야 할 숙제 등에 대해 논의하고자 한다.
SOFC 스택 밀봉재로서 $SiO_2-R_2O_3$계를 선정하여 $R_2O_3$와 RO를 변화 하였을 때 유리 전이 온도, 열팽창계수, 이종 물질간의 젖음성, 환원 가스에 반응성 등을 조사하였다. 또한 모유리에 filler를 넣었을 때 filler 첨가에 따른 특성을 조사한 결과 $B_2O_3/SiO_2$ 함량비 증가에 따라 열팽창계수는 증가하였고 전이점은 낮아졌으며 밀봉재를 이용한 SUS 와 SUS를 $800^{\circ}C$ 접합 후 산화 ${\cdot}$ 환원분위기에서 작동했을 때. 화학적 반응 및 확산 반응층은 관찰되지 않았다.
본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 하는 키포인트 인식 모델을 산업용 품질검사 머신비전에 응용하는 방법을 제안한다. 전이학습 방법을 이용하여 딥러닝 모델의 인식률을 높이는 방법을 제시하였고, 전이시킨 특성 추출 모델에 대해 추가로 데이터 세트에 대한 학습을 진행하는 것이 특성추출 모델의 초기 ImageNet 가중치를 동결시켜 학습하는 것보다 학습 속도나 정확도가 높다는 것을 보여준다. 실험을 통해 딥러닝을 응용하는 산업용 품질 검사 공정에는 특성추출 모델의 추가 학습이 중요하다는 점을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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