위상부도체(Topological insulator, (TI))는 특이한 금속성 표면 성질을 가지며 이 물질에 대해 많은 물성연구가 이루어져 오고 있다. TI 물질 중 하나인 $Bi_2Se_3$는 스핀트로닉스 또는 양자 컴퓨팅 분야에 전망이 밝은 물질이다. 본 논문에서는 $Bi_2Se_3$ (111) 표면의 산화농도에 대해 조사하였다. 결함이 없는 깨끗한 표면에서는 산소의 농도가 높을 때 에너지적으로 안정하며 표면결함이 있을 때에는 표면결함과 결합한 산소의 농도가 낮을 때 에너지적으로 안정한 것으로 나타났다. $Bi_2Se_3$ (111) 표면 산화 연구에서는 표면 점결함의 존재와 산소 농도를 함께 고려해야 할 것이다.
표면결함이 고밀도 폴리에틸렌 지오멤브레인의 열적 안정성과 응력균열저항성에 미치는 영향을 온도와 표면 결함 부여조건을 달리한 환경조건에서 역학적 특성, 화학저항성 및 피로시간을 측정하여, 조사하였다. 특별 고안된 장치를 사용하여 인위적으로 지오멤브레인 표면에 결함을 부여하였다. 표면결함은 표면결함 유도매체의 전단속도 100mm/min에서 표면결함 유도매체의 크기가 작을수록, 표면결함 부여횟수가 커질수록 증가하였다. 또한 이 조건에서 인장강도는 감소하였지만 인장신도는 증가하였다. 표면결함 부여조건이 같을 경우 고온으로 갈수록 그리고 침지시간이 길어질수록 인장강도는 감소되고 인장신도는 증가하여 표면결함이 부여된 지오멤브레인의 화학저항성은 저하되었다. 끝으로 응력균열저항성 시험 결과 온도가 높아질수록 표면결함이 부여된 지오멤브레인의 피로시간은 단시간 영역으로 이동되었다.
본 연구는 철도표면상에 발생하는 노후 현상 중 하나인 결함 검출을 위해 학습데이터를 생성함으로써 결함 검출 모델에서 더 높은 점수를 얻기 위해 진행되었다. 철도표면에서 결함은 선로결속장치 및 선로와 차량의 마찰 등 다양한 원인에 의해 발생하고 선로 파손 등의 사고를 유발할 수 있기 때문에 결함에 대한 철도 유지관리가 필요 하다. 그래서 철도 유지관리의 자동화 및 비용절감을 위해 철도 표면 영상에 영상처리 또는 기계학습을 활용한 결함 검출 및 검사에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 영상 처리 분석기법 및 기계학습 기술의 성능은 데이터의 수량과 품질에 의존한다. 그렇기 때문에 일부 연구는 일반적이고 다양한 철도표면영상의 데이터베이스를 확보하기위해 등간격으로 선로표면을 촬영하는 장치 또는 탑재된 차량이 필요로 하였다. 본연구는 이러한 기계적인 영상획득 장치의 운용비용을 감소시키고 보완하기 위해 대표적인 영상생성관련 딥러닝 모델인 생성적 적대적 네트워크의 기본 구성에서 여러 관련연구에서 제시된 방법을 응용, 결함이 있는 철도 표면 재생성모델을 구성하여, 전용 데이터베이스가 구축되지 않은 철도 표면 영상에 대해서도 결함 검출을 진행할 수 있도록 하였다. 구성한 모델은 상이한 철도 표면 텍스처들을 반영한 철도 표면 생성을 학습하고 여러 임의의 결함의 위치에 대한 Ground-Truth들을 만족하는 다양한 결함을 재 생성하도록 설계하였다. 재생성된 철도 표면의 영상들을 결함 검출 딥러닝 모델에 학습데이터로 사용한다. 재생성모델의 유효성을 검증하기 위해 철도표면데이터를 3가지의 하위집합으로 군집화 하여 하나의 집합세트를 원본 영상으로 정의하고, 다른 두개의 나머지 하위집합들의 몇가지의 선로표면영상을 텍스처 영상으로 사용하여 새로운 철도 표면 영상을 생성한다. 그리고 결함 검출 모델에서 학습데이터로 생성된 새로운 철도 표면 영상을 사용하였을 때와, 생성된 철도 표면 영상이 없는 원본 영상을 사용하였을 때를 나누어 검증한다. 앞서 분류했던 하위집합들 중에서 원본영상으로 사용된 집합세트를 제외한 두 개의 하위집합들은 각각의 환경에서 학습된 결함 검출 모델에서 검증하여 출력인 픽셀단위 분류지도 영상을 얻는다. 이 픽셀단위 분류지도영상들과 실제 결함의 위치에 대한 원본결함 지도(Ground-Truth)들의 IoU(Intersection over Union) 및 F1-score로 평가하여 성능을 계산하였다. 결과적으로 두개의 하위집합의 텍스처 영상을 이용한 재생성된 학습데이터를 학습한 결함 검출모델의 점수는 원본 영상만을 학습하였을 때의 점수보다 약 IoU 및 F1-score가 10~15% 증가하였다. 이는 전용 학습 데이터가 구축되지 않은 철도표면 영상에 대해서도 기존 데이터를 이용하여 결함 검출이 상당히 가능함을 증명하는 것이다.
레이저 초음파 검사 장치는 레이저빔을 이용하여 초음파 신호를 발생시키고 측정하는 비접촉식 결함 검사 장치이다. 이 장치는 펄스 레이저빔을 이용하여 광대역 주파수 범위를 갖는 초음파 신호를 발생시키고 작은 점으로 집속된 측정용 레이저빔을 이용하여 초음파 신호를 측정하므로 우수한 측정 분해능을 제공한다. 본 논문에서는 레이저 초음파의 표면파를 이용하여 표면 결함의 깊이를 측정하는 기법에 대한 연구를 수행하였다. 표면 결함은 깊이가 깊어질수록 차단 주파수 값이 작아지는 저주파 통과 필터 역할을 한다. 그리고 결함을 통과한 초음파 신호의 중심 주파수 값은 결함의 깊이에 따라 반비례적으로 작아진다. 본 논문에서는 표면 결함의 정규화 된 전달함수를 구한 다음 주파수 감쇠 성분을 이용하여 표면 결함의 깊이 정보를 추출하였고 표면 결함을 통과한 레이저 초음파 신호의 중심 주파수 값을 이용하여 결함의 릴이 정보를 추출하였다. 제안된 표면 결함 깊이 측정 방법은 초음파의 진폭 변화에 의한 결함 깊이 측정법보다 더욱 정밀한 정보를 제공하였다.
본 논문에서는 표면 손상을 입은 적층판의 파괴 강도를 결함이 없는 적층판의 파괴 강도와 결함이 있는 적층판의 파괴 강도를 이용하여 예측하였다. 이를 위해 고전 적층판 이론을 적용하여 적층판의 파괴 강도식을 단순화했으며 이를 표면 손상을 입은 적층판에 적용하였다. 단순화한 적층판의 파괴 강도 이론식의 검증을 위해 Lagace와 Tsai의 논문에서 측정한 데이터를 이용하였다. 또한, 표면 손상을 입은 적층판의 파괴 강도 예측식의 검증을 위해 실험을 수행하였다. 실험을 위해 표면 결함이 없는 적층판과 표면 결함이 있는 적층판을 제작하여 실험하였으며 이 결과를 예측식과 비교하였다. 시편의 섬유 방향은 인장 방향과 같은 방향으로 제작되었으며, 예측식과 실험 결과는 잘 일치하였다. 따라서 본 논문에서 예측만 표면 결함이 있는 적층판의 파괴 강도 예측식을 이용하여 복합재료가 사용되는 구조물이 표면 손상이 되었을 때 이 구조물의 파괴 강도를 예측할 수 있을 것이다.
실리콘(Si)은 이미지 센서, 포토검출기, 태양전지등 반도체 광전소자 분야에서 널리 사용되고 있는 대표적인 물질이다. 이러한 소자들은 광추출 또는 광흡수 효율을 향상시키는 것이 매우 중요하다. 그러나 Si의 높은 굴절율은 표면에서 30% 이상의 반사율을 발생시켜 소자의 성능을 저하시킨다. 따라서, 표면에서의 광학적 손실을 줄이기 위한 효과적인 무반사 코팅이 필요하다. 최근, 우수한 내구성과 광대역 파장 및 다방향성에서 무반사 특성을 보이는 서브파장 주기를 갖는 나노격자(subwavelength grating, SWG) 구조의 형성 및 제작에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 구조는 경사 굴절율 분포를 가지는 유효 매질을 형성시킴으로써 Fresnel 반사율을 감소시킬 수 있어 반도체 소자 표면에서의 광손실을 줄일 수 있다. 그러나, SWG나노구조는 식각에 의한 표면 결함(defects)들이 발생하게 된다. 이러한 결함은 표면에서의 재결합 손실을 발생시켜 소자의 성능을 크게 저하시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 표면 보호막 및 무반사 코팅 층을 목적으로 하는 산화막을 표면에 형성시키기도 한다. 따라서 본 실험에서는 레이저간섭리소그라피 및 건식 식각을 이용하여 Si 기판에 SWG 나노구조를 형성하였고, 제작된 샘플 표면 위에 실리콘 산화막(SiOx)을 furnace를 이용하여 형성시켰다. 제작된 샘플들의 표면 및 식각 profile은 scanning electron microscope를 사용하여 관찰하였으며, UV-vis-NIR spectrophotometer 를 사용하여 빛의 입사각에 따른 반사율을 측정하였고, 표면 접촉각 측정 장비를 이용하여 표면 wettability를 조사하였다.
표면 조직화의 목적은 태양전지 표면에서의 입사되는 빛의 반사율을 감소 시키고, 웨이퍼 내에서 빛의 통과 길이를 길게 하며, 흡수되는 빛의 양을 증가시키는 것이다. 본 연구에는 습식, 건식 표면조직화 방법에 따른 표면 형상과 표면 반사도를 분석 하였으며, 셀을 제작하여 전기적 특성과 광학적 특성의 상관관계를 분석하였다. 표면 조직화 공정은 염기성 용액인 KOH를 이용한 식각 방법과 Ag를 이용한 metal-assisted 식각, 산증기를 이용한 식각, 플라즈마를 이용한 반응성 이온식각을 적용하여 제작하였다. 표면 반사율을 400~1000 nm 사이의 파장에서 측정하였으며 KOH를 이용하여 식각한 샘플이 9.11%의 표면 반사율을 가졌으며 KOH를 이용하여 식각한 표면에 추가로 metal-assisted 식각을 한 샘플이 2%로 가장 낮은 표면 반사율을 보였다. 표면 조직화 후 동일 조건으로 셀을 제작 하여 효율 측정 결과 Ag를 이용한 2단계 metal-assisted chemical 식각이 15.83%의 가장 낮은 광변환 효율을 보였으며 RIE를 이용한 2단계 반응성 이온 식각공정이 17.78%로 가장 높은 광변환 효율을 보였다. 이 결과는 반사도 결과와 일치 하지 않았다. 표면 조직화 모양에 따른 셀 효율의 변화는 도핑 프로파일과 표면 재결합 속도의 변화 때문이라 생각되며 더 명확한 분석을 위해 양자 효율을 측정하여 분석을 시도하였다. 측정 결과 단파장 대역에서 낮은 응답특성을 가지는 것을 확인 할 수 있었는데 그 이유는 낮은 반사도를 가지는 표면조직화 공정의 경우 나노사이즈의 구조를 갖기 때문에 균일한 도핑 프로파일을 얻지 못해 전자 정공의 분리가 제대로 이루어지지 못하였고 표면 재결합 속도증가의 원인으로 단락전류와 개방전압이 낮아져 효율이 떨어진 것으로 판단된다. 실험 결과 도핑 프로파일의 균일성은 셀 효율 개선을 위해 낮은 표면 반사율 만큼 중요하다는 점을 알게되었다. 낮은 반사율을 갖는 표면조직화 공정도 중요하지만 표면에 따른 균일한 도핑 프로파일을 갖는 공정을 개발한다면 단파장 응답도가 향상되어 단락전류밀도의 상승효과를 얻을 수 있을 것이라 판단된다.
CsCl 구조의 합금의 상전이 현상 및 표면 특성을 Ising 모형 해밀토니안을 이용한 Monte Carlo 모의 실험 방법을 통하여 연구하였다. FeCo 합금 표면에 형성된 장이 없을 때는 합금이 상전이 온도에 접근함에 따라 표면의 원자 배열을 bulk에서 보다 더 빨리 무질서하게 하는 결과를 주었고 상전이 온도를 지나서는 표면과 bulk에서 모두 완전히 물질서 해지는 Surface-Induced Disorder 현상이 관측되었다. 표면에 장이 형성되고 그 세기가 점점 더 커짐에 따라 Surface-Induced Disorder와 surface-Induced Ofer가 서로 뒤섞여 있는 양상을 보였으며 장이 h=-0.0414eV/Atom 보다 더 강한 경우에는 상전이 온도 이후에도 표면의 질서가 잘 유지되는 Surface-Inducced Order 현상이 관측되었다. 이 결과를 최근에 발표된 FeCo 합금 표면에서의 Surface-Induced Order 현상과 비교하였다.
코발트계 비정질 합금을 여러 온도 구간 및 시간에 대해서 열처리하며 표면 결정화 현상이 자기 이방성에 미치는 영향을 탐구하였다. 자기 이방성은 비정질 표면의 결정 구조에 민감한 변화를 보였는데 면심입방점 코발트에 많은 결함이 존재할 경우 자기이방성이 최대치를 나타내였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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