• Bulletin of the Korea Photovoltaic Society
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• v.4 no.1
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• pp.5-15
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• 2018

III-V족 화합물반도체 기반의 다중접합 태양전지는 광전변환 효율이 매우 높고 내열, 내방사선 특성이 우수하여 인공위성이나 우주 탐사선의 태양광 패널에 주로 활용되어 왔다. 최근에는 III-V 태양전지의 활용범위가 지상 발전용으로 점차 확대되고 있으며, 가격 경쟁력 확보를 위한 고효율화 기술과 저가화 기술이 활발히 연구되고 있다. 본고에서는 현재 세계 최고 효율(46%)을 기록하고 있는 집광형 III-V 태양전지와 무인 항공기 및 전기 자동차의 보조 동력원으로 주목받고 있는 플렉시블 III-V 태양전지의 국내외 연구동향을 소개하고, 초고효율 III-V 태양전지의 향후 전망에 대해 논의하고자 한다.

• Bulletin of the Korea Photovoltaic Society
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• v.7 no.1
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• pp.17-26
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• 2021

Cu(In,Ga)Se₂(CIGS) 태양전지 연구개발은 1970년대부터 지속적으로 발전하여 유리 및 플렉서블 기판에서 모두 20% 이상의 고효율을 달성하였으며, 상용화도 성공적으로 이루었다. 최근 태양전지의 초고효율화를 위한 방안으로 태양전지를 적층하는 다중접합 태양전지 특히 제조원가를 고려한 탠덤 구조에 대한 연구가 상당히 주목을 받고 있다. 이는 페로브스카이트 태양전지를 상부셀로 적용하였을 때, 29.5%의 초고효율이 보고되었기 때문이다. 이런 추세로 보면 태양전지의 탠덤 구조는 초고효율화 달성에 필연적으로 사용될 것으로 생각된다. 하지만 초고효율화와 더불어 BIPV, VIPV, 모바일소자 등 심미성, 경량성, 유연성을 갖춘 다기능성 태양전지에 대한 요구까지 충족시키기 위해서는 궁극적으로 유연한 하부셀이 사용되어야 한다. 이런 점들을 고려하였을 때, 초고효율 유연 탠덤 태양전지의 하부셀로 유연 CIGS 박막 태양전지가 적합한 선택이 될 것으로 판단된다. 따라서 본 글에서는 CIGS 박막 태양전지를 기반으로 하는 탠덤 태양전지의 연구개발 현황에 대해서 살펴보고 향후 유연 탠덤 태양전지의 전망에 대해서도 기술하고자 한다.

• Journal of the KSME
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• v.32 no.3
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• pp.230-240
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• 1992

이 글에서는 국내 특성에 적합한 초고층아파트 설비시스템의 설계기법 확립 및 설비시스템의 최적모델을 정립함으로써 초고층 아파트 설비시스템의 효율향상은 물론 공사비절감, 품질향상, 공기단축 등의 효과를 통해 양질의 저렴한 주택의 기술개발에 기여하고 건설업의 대외개방에 대비한 국제경쟁력을 고취시키는데 필요한 초고층아파트 수직통로내의 열유동현상, 배관부식 방지기법 및 설비시스템의 구성요소별 설계방안 등에 대해 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2015.11a
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• pp.345-346
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• 2015

본 논문에서는 재난상황발생 시 신속하고 효율적인 재난대응에 실패하면 다수의 인명피해를 야기할 수 있는 초고층 건축물의 재난시나리오 기반 피난계획수립에 대한 연구과정을 제시하고 발전방향을 제안하였다. 초고층 건축물의 피난계획수립을 위해서 초고층 건축물에서 발생 가능한 재난시나리오를 자연재난, 인적재난, 전쟁 또는 테러재난, 건물시설관계재난인 4가지 유형으로 분류하고 이를 프로토콜화하여 건축물의 피난관리시설과 자원을 고려한 피난계획을 작성하고 이를 피난시뮬레이션을 통해서 검토하고 보완하는 연구를 진행하여 최종적으로 효율적인 피난계획서를 수립하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.228-229
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• 2020

최근 딥러닝 기술은 여러 컴퓨터 비전 응용 분야에서 많이 쓰이고 있다. 물체 인식, 분류 및 영상 생성 등을 예로 들 수 있다. 특히 초고해상도 변환 문제에서 최근 딥러닝을 사용하면서 큰 성능 개선을 얻고 있다. Fast super-resolution convolutional neural network (FSRCNN)은 딥러닝 기반 초고해상도 알고리즘으로 잘 알려져 있으며, 여러 개의 convolutional layer로 추출한 저 해상도의 입력 특징을 활용하여 deconvolutional layer에서 초고해상도의 영상을 출력하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 병렬 연산 효율성을 고려한 FPGA 기반 convolutional neural networks 가속기를 제안한다. 특히 deconvolutional layer를 convolutional layer로 변환하는 방법을 통해서 에너지 효율적인 가속기를 설계했다. 또한 제안한 방법은 FPGA 리소스를 고려하여 FSRCNN의 구조를 변형한 Optimal-FSRCNN을 제안한다. 사용하는 곱셈기의 개수를 FSRCNN 대비 2.4 배 압축하였고, 초고해상도 변환 성능을 평가하는 지표인 PSNR은 FSRCNN과 비슷한 성능을 내고 있다. 이를 통해서 FPGA 에 최적화된 네트워크를 구현하여 FHD 입력 영상을 UHD 영상으로 출력하는 실시간 영상처리 기술을 개발했다.

• KSBB Journal
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• v.23 no.5
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• pp.362-368
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• 2008

High Hydrostatic Pressure assisted (HHP) process enhancement for food and allied industries are reported in this paper review. Recently, considerable research has been devoted to the improvement of mild thermal processing techniques and to the development of alternative mild processing technologies. HHP assisted can enhance existing extraction, processes and enable new commercial extraction opportunities and processes. New HHP processing approaches have been proposed, including, the potential for modification of plant cell material to provide improved bioavailability of micro nutrients while retaining the natural-like quality, simultaneous extraction. Therefore, High Hydrostatic Pressure assisted (HHP) technologies could have a strong presence in the future of the biotechnology industry.

• JOURNAL OF ELECTRICAL WORLD
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• s.382
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• pp.54-55
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• 2008

• Plant Journal
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• v.11 no.4
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• pp.5-13
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• 2015

• 전기의세계
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• v.65 no.7
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• pp.33-39
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• 2016

• Electrical & Electronic Materials
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• v.21 no.4
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• pp.21-35
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• 2008