초발수 표면은 자가세정, 부식방지, 방오특성의 특징을 가진다. 이러한 특성은 오염성이 높은 건물외장재 및 자동차유리, 태양전지 모듈유리, 디스플레이등 적용분야가 매우 다양하며, 코팅 방법으로 sol-gel, CVD, PVD등의 여러 가지 방법으로 많은 연구가 보고 되고 있다. 초발수 표면을 제작하는 대표적인 방법으로 PTFE와 같은 낮은 표면에너지를 가지는 물질을 증착하는 방법이 많이 사용되고 있으나, 초발수 표면에 가까운 접촉각을 구현하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 여러 가지 기판(Al, Cu, Sus, glass)에 추가적으로 표면 미세요철구조를 만들어 특성을 분석 하였다. 표면의 미세구조는 기판을 산에 Etching 하는 방법으로 Sample을 준비 하였다. 준비된 기판에 RF-Magnetron Sputtering 방법을 이용하여 PTFE를 증착하여 특성을 분석 하였다. 표면과 물방울이 이루는 각도를 알아보기 위해 Contact Angle을 측정한 결과 Glass와 Sus 기판을 제외한 Al과 Cu기판에서 약 150도에 이르는 초발수 특성을 보였으며, 이러한 표면형상을 관찰하기 위해서 SEM 측정을 해본 결과 표면의 미세요철구조가 확인 되었으며, AFM 측정결과 표면의 미세요철의 거칠기가 Etching공정을 통해 증가 된 것을 확인할 수 있었으며, Etching후 Al과 Cu는 수 nm ~ mm의 거칠기를 보였으며, 거칠기가 증가하여 접촉각의 향상에 기여 하였으리라 생각된다. XPS 측정결과 낮은 표면에너지를 가지는 CF2와 CF3 피크가 보이는 것으로 보아 표면에너지가 낮아져 접촉각이 높아졌으리라 사료 된다.
유비쿼터스 환경에서 계산의 복잡성,메모리,전력소비등의 제약성으로 인하여 공개키 암호시스템을 적용하기는 매우 어렵다. 초타원 곡선 암호시스템은 RSA나 ECC보다 짧은 비트 길이를 가지고 동일한 안전성을 제공한다. 초타원 곡선 암호시스템에서 스칼라 곱셈은 핵심적인 연산이다. T.Lange는 다수의 좌표를 사용하여 초타원 곡선 암호시스템에서 역원 연산이 없는 스칼라 곱셈 알고리즘을 개발 하였다.그러나 다수의 좌표를 사용하는 것은 SCA에 노출되고 더 많은 메모리가 요구 된다. 본 논문에서는 초 타원곡선 암호시스템에서 동시원알고리즘을 가진 안전한 스칼라 곱셈 알고리즘을 개발하였다. 안전성 과 성능을 위하여 동시역원 알고리즘을 적용하였다 개발한 알고리즘은 SPA와 DPA 에 안전하다.
본 연구에서는 초 광대역에서 적용 가능한 저위상 잡음 PLL의 구조개선, 회로 보완, 설계 및 구현 방법 개선 등을 통해 초 광대역에서 저위상 잡음 특성을 갖는 PLL을 분석하고 성능 요구 규격을 만족하는 PLL 구현에 대해 소개하였다. 먼저 에질런트사의 ADS(Advanced Designed System)를 이용한 시뮬레이션을 통해 초 광대역 시스템용 PLL의 파워 특성, 위상잡음, 하모닉 특성 등을 분석하였고 분석 결과를 요구 규격과 비교하였다. 이를 토대로 저위상 잡음을 갖는 PLL을 구현하였다. 성능 측정결과를 통해 제시한 요구 규격을 만족 시키는 PLL의 구현을 확인하였다. 본 PLL은 초 광대역을 사용하는 서비스의 트랜시버에 유용하게 쓰일 것이다.
최근 제체 설치수심의 대수심화로 인해 직립 케이슨제의 건설이 주를 이루고 있으며, 외곽시설의 경우 평면배치에 의하여 곡면부 구간이 형성된다. 이와 같은 구간에서는 파랑 증폭이 발생할 수 있다. 특히 우각부 구간에서의 파랑증폭에 의한 월파량 산정은 기존 직각으로 입사하는 조건에 대한 월파량 산정 방법과는 다른 해석이 필요하다. 본 연구에서는 직립제 우각부에 대한 월파량 분포를 검토 및 분석하고자 한다. 그림 1과 같이 우각부의 각도를 $10^{\circ}{\sim}30^{\circ}$로 제작했으며, 각각 발생시킨 파랑의 주기는 1.18초, 1.38초, 1.57초, 1.77초, 1.98초, 파고는 7.5cm, 10cm, 12.5cm이다. 또한 그림 2와 같이 각 월파가 일어나는 직립제 모형의 여유고를 7.5cm, 10cm, 12.5cm, 15cm를 적용하였다. 우각부 구간에서 월파의 공간적인 분포를 수리모형 실험을 통하여 검토하였다. 월파의 공간적인 분포를 검토하기 위하여 월파량 영향계수( )를 도입하였다. 우각부가 없는 직각으로 입사하는 조건의 월파량 실험을 통해 그 월파량의 값이 영향계수의 $r_x=1.0$이며, 우각부 중심을 기준으로 구조물을 따라서 공간적인 월파량 영향계수를 산정하였다.
초 저수축 콘크리트는 콘크리트 구조물의 건조수축 균열을 극한으로 제어할 수 있기 때문에 콘크리트 구조물의 품질 및 외관 확보에 매우 효과적이다. 본 연구에서는 초 저수축 콘크리트의 상용화를 목적으로 실내실험을 통해 최적의 팽창재 및 수축저감제 투입량을 정하였고, 콘크리트 벽체 실물대부재실험을 실시하여 초 저수축 콘크리트의 수축 특성 및 균열제어 효과 등을 검토하였다. 그 결과 벽체 시험체에는 건조수축 변형이 거의 발생하지 않았고 균열도 발생하지 않음을 확인할 수 있었다.
가상현실 기반 교육 콘텐츠를 초·중학생이 수행하기 위해서는 가상현실과 학생이 상호작용하는 도구와 방법이 필수적이다. 하지만, 기존에 개발된 컨트롤러는 성인 대상의 범용적인 형태로 개발되고 있어 교육의 목적과 초·중학생의 수준을 고려한 상호작용 도구에 관한 연구가 필요하다. 따라서, 본 연구는 초·중학생을 위한 가상현실 상호작용 도구를 개발하기 위해 현재 범용적으로 활용되고 있는 도구에 대한 학교급과 성별에 따른 학생의 인식을 용이성, 유용성, 이용태도, 사용의도를 분석하였다. 분석결과, 인식이 사전에 비해 사후에 높아진 것으로 나타나 범용적인 도구의 교육적인 활용이 충분히 가능한 것으로 분석되었다. 학생 인터뷰를 통해 가상현실에서 초·중학생의 상호작용성을 고려한 도구 개발 방향에 대한 시사점을 도출하였다.
인터넷의 발전으로 수많은 이미지와 비디오를 손쉽게 이용할 수 있게 되었다. 이미지와 비디오 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라, JPEG, HEVC, VVC 등 이미지와 비디오를 효율적으로 저장하기 위한 부호화 기술들이 등장했다. 최근에는 인공신경망을 활용한 학습 기반 모델이 발전함에 따라, 이를 활용한 이미지 및 비디오 압축 기술에 관한 연구가 빠르게 진행되고 있다. NNIC (Neural Network based Image Coding)는 이러한 학습 가능한 인공신경망 기반 이미지 부호화 기술을 의미한다. 본 논문에서는 NNIC 모델과 인공신경망 기반의 초해상화(Super Resolution) 모델을 합동훈련하여 기존 NNIC 모델보다 더 높은 성능을 보일 수 있는 방법을 제시한다. 먼저 NNIC 인코더(Encoder)에 이미지를 입력하기 전 다운 스케일링(Down Scaling)으로 쌍삼차보간법을 사용하여 이미지의 화소를 줄인 후 부호화(Encoding)한다. NNIC 디코더(Decoder)를 통해 부호화된 이미지를 복호화(Decoding)하고 업 스케일링으로 초해상화를 통해 복호화된 이미지를 원본 이미지로 복원한다. 이때 NNIC 모델과 초해상화 모델을 합동훈련한다. 결과적으로 낮은 비트량에서 더 높은 성능을 볼 수 있는 가능성을 보았다. 또한 합동훈련을 함으로써 전체 성능의 향상을 보아 학습 시간을 늘리고, 압축 잡음을 위한 초해상화 모델을 사용한다면 기존의 NNIC 보다 나은 성능을 보일 수 있는 가능성을 시사한다.
초거대 언어모델은 모델의 학습 없이 학습 예시만을 입력에 추가함으로써 목표하는 작업을 수행한다. 이런 방식은 상황 내 학습 (In-Context Learning, ICL)이라 불리며, 초거대 언어모델 활용의 사실상의 표준으로 사용되고 있다. 하지만 이러한 모델은, 환각현상 등 사용상의 한계가 발생하는 상황이 다수 발생한다는 연구 결과가 나오고 있다. 본 연구에서는 초거대언어모델을 한국어 작업에서 사용하는 경우, 매우 간단한 수준의 종결어미 변환만으로도 성능 편차가 매우 크게 발생함을 확인하였다. 우리는 이에 대한 분석을 통해, 학습 예시의 어체와 추론 대상의 어체의 변환에 따라 초거대언어모델의 효용성이 크게 변함을 발견하고 이에 대해 분석한다. 나아가 우리는 본 실험 결과를 바탕으로, 어체에 대한 일관성이 유지된 형태의 한국어 데이터 구축이 이루어져야 함을 제안한다.
본 연구는 의성작약(Paeonia lactiflora)의 가공공정별 생리활성과 성분 변화를 확인하였으며 이에 따라 최적의 가공공볍을 찾아 추후 제품생산에 자료를 제공하고자 한다. 본 연구에 사용된 작약은 의성에서 생산되는 의성작약(Paeonia lactiflora)을 사용하였으며 가공방법으로는 거피를 제거한 것과 제거하지 않은 것을 절단하여 건조 후 사용하였다. 추출 샘플로는 가공한 작약을 술에 담가 볶은 것(주초)과 볶은 것(초), 건조 한 것 세 가지로 나누어 추출하였다. 추출방법으로는 온도별 열수추출과 농도별 알코올추출을 진행하였다. 온도별 열수추출은 100g의 작약과 500ml의 정제수를 60℃, 80℃, 100℃에 3h 추출하였고 농도별 알코올추출은 100g의 작약과 각각 500ml의 10%, 30%, 50%, 70%, 90% 에탄올을 상온에 6d 추출하였다. 추출을 통해 얻은 샘플로 항산화활성과 주요성분함량을 조사하였다. 항산화활성은 1g/kg의 농도로 DPPH assay 실험을 활용하였다. 실험 결과 열수추출물의 경우 60℃에서 추출한 초가 가장 좋은 활성을 가지고 있었고, 에탄올추출에서는 90% 에탄올에서 추출한 초가 가장 활성이 높았다. 주요성분 분석으로는 Paeoniflorin과 Albiflorin의 함량을 조사하였는데 2g/kg로 샘플을 희석한 뒤 HPLC(Water 2695, Water 5996PDA, 칼럼-Xbridge C18)이용하여 분석한 결과 Paeoniflorin은 90% 에탄올에서 추출한 주초가 가장 많았고, Albiflorin은 90% 에탄올에서 추출한 초가 가장 많았다. 본 실험의 결과 항산화활성과 주요성분의 최적 조건은 90% 에탄올에서 추출한 초인 것을 확인하였으며, 추후 다양한 가공방법을 활용하여 생리활성검증과 주요성분 분석을 진행 할 예정이다.
최근 정부정책과 국내외 초격차기술 및 딥테크 중요성 대두로 어느때보다 기술창업에 대한 수요와 필요성이 높아지고 있다. 특히, 대기업과 함께 스타트업에서도 초격차 기술을 포함한 딥테크에 대한 접근성이 용이해지고 기술사업화를 통한 적기 시장진입을 위하여 다양한 시도와 노력을 수행하고 있다. 대기업에서는 국내에서도 점차 활성화되고 있는 Corporate Venture Capital과 함께 기술스카우팅등을 통한 사내벤처링(Corporate Venturing) 방법론을 통하여 기업의 신성장 동력확보에 노력하고 있다. 스타트업계에서는 정부 정책과 지원을 통한 다양한 사업들이 진행되고 있으며 중견 민간기업에서도 국내외 스타트업과 관련 창업보육기관들과 함께 다양한 상생협력 활동을 하고 있다. 특히, 극초기 기업을 발굴하고 보육하는 액셀러레이터 즉 컴퍼니빌딩에 대한 사례가 많음은 관련 업계 누구나 부인할 수 없는 현상이다. 본 연구에서는 저자가 대기업에서 다년간 참여한 사내벤처링 방법론 현장에서의 경험을 토대로, 대학에서 기술창업기업 발굴에 대한 방법론을 기획하고 지난 3년간 현장에서 직접 실행한 경험을 토대로 초격차기술창업 발굴과 성장전략 방법론을 제언하고자 한다. 파괴적 혁신의 패러다임이 제안된후 다양한 영역과 부문에서 이론에 대한 검증도 병행된 것처럼, 초격차기술창업 발굴의 수요가 급중하고 있는 현시점에 현실적이며 robust한 고유한 방법론이 연구되어 결과물이 기업과 시장에 적용되는 것을 기대해본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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