• Korean Chemical Engineering Research
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• 제58권1호
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• pp.64-68
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• 2020

본 연구에서는, 열 전도성 충진제로 충진 된 에폭시복합체를 사용하여 금속 구리판에 이를 코팅한 기판이 제조되었다. 에폭시 복합체의 열전도도를 향상시키기 위해서는 에폭시 매트릭스에 있는 전도성 필러의 최적 분산을 통한 전도성 네트워크를 형성하게 하고, 인접한 필러 입자들 사이에서 열 저항 접합의 수를 감소시키는 것이 중요한 요소이다. 이는 에폭시는 열전도도가 0.2~0.3 W 밖에 안되기 때문에 높은 열전도도를 유지하기 위해선 열전도성 필러가 서로 연결되어 입자간에 갭이 적어야 열저항을 감소시킬수 있기 때문이다. 본 연구의 목적은 에폭시 수지에 Al₂O₃와 Boron Nitride (BN) 충진제를 균일하게 분산시켜 고방열 에폭시 복합체를 개발하는 데 있다. 그 결과, Al₂O₃와 Boron nitride Filler가 에폭시 수지 매트릭스에 서로 연결되어 에폭시 수지와 알루미나/Boron nitride 하이브리드 필러 간에 계면 공극 없이 분산되어 열전도도 특성 향상을 확인 할 수 있었고, 표면 처리한 s-BN 필러가 에폭시 수지의 매트릭스의 계면접착력을 향상시켰으며, 계면 공극을 최소화함에 따라 높은 열전도도 특성을 확보 할 수 있었다.

• 한국재료학회:학술대회논문집
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• 한국재료학회 2003년도 춘계학술발표강연 및 논문개요집
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• pp.218-218
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• 2003

21세기 정보기반사회에서는 정보처리량의 증가로 인한 대용량 정보 교환을 위하여 신호처리의 고속화/광대역화가 요구되어진다. 완전 광통신망의 구축에 의한 대용량의 광통신을 위해서는 고속이며, 집적화가 가능한 저가의 광전자 소자 개발이 필요하다. 광전자 소자 중 전기-광학 변조 효과를 이용한 광소자의 구현을 위한 소재로서 극성 배향된 비선형 광학 유기고분자 소재는 가공성이 뛰어나 원하는 형태의 광도파로로 제조할 수 있다는 장점에 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 아직 전기광학계수의 향상과 더불어 유기고분자가 가지고 있는 열 및 광화학적 안정성이 낮은 기본적인 문제점과 폴링(poling)에 의해 배향된 극성이 시간에 따라 완화되는 문제의 해결이 요구되고 있다. 이러한 문제점 해결을 위한 기초 연구로 유기물을 졸-겔 매트릭스에 나노 사이즈로 분산하는 방법으로 유기물의 내화학적 안정성을 향상하고자 시도하였다. 잘 알려져 있는 바와 같이 유/무기 하이브리드 졸-겔 재료는 광 투광성이 우수하고 저온에서의 재료 합성과 저가 공정이 가능하여 광기능성 유기물의 호스트(host) 재료로 많이 연구되고 있다. 본 연구에서는 MTMS(methyltrimethoxysilane)과 TEOS (tetra-ethoxyorthosilicate)를 0-100 mol%로 혼합하고 가수분해하는 방법으로 친수성/친유성 특성을 제어하여, 분산되는 유기물의 사이즈를 조정하였다. 각 실험 조건에 따른 유기물 분산체의 크기를 SEM 및 TEM으로 관찰하였으며, 나노 사이즈로 분산된 유/무기 졸-겔 코팅막의 광학적 특성을 프리즘 커플러를 이용하여 조사하였다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.53-61
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• 2017

바다 자원의 조성을 위해 시설되는 인공어초는 해저 연약지반에 설치될 경우 침하 및 세굴에 의한 기능 상실이 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 해저 연약지반의 보강에 따른 인공어초의 침하 거동을 알아보기 위해 모래, 실트 및 점토 지반을 각각 조성하여 관입실험, 침하실험 등과 같은 다양한 실내실험을 수행하였다. 무보강(unreinforced), 지오그리드(geogrid) 보강 및 하이브리드 대나무매트(hybrid bamboo mat, HBM) 보강과 같은 3종류의 보강과 보강재의 면적에 따른 특성을 살펴보았다. 실험 결과 보강재의 면적이 증가할수록 보강 효과가 증가하는 경향을 보였으며, HBM이 지오그리드 단일 보강에 비해 더 뛰어난 보강 효과를 보였다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제21권5호
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• pp.589-597
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• 2009

고인성 섬유보강 시멘트 복합체는 시멘트 매트릭스 내 보강된 섬유의 계면부착응력에 의해 다수의 미세균 열분산 및 손상저항성능을 갖게 되나, 이를 구조물에 적용하기 위해서는, 고인성 섬유보강 시멘트 복합체의 파괴거동을 규명함과 동시에 보강섬유에 따른 시멘트 매트릭스의 마이크로 파괴메커니즘에 대한 이해가 요구된다. 이 연구에서는 단조 및 반복가력시 고인성 섬유보강 시멘트 복합체의 파괴특성 및 음향방출신호특성을 규명하기 위하여 총 4 시리즈의 시험체가 사용되었으며, 주요 실험변수는 섬유의 종류(PE, PVA, SC), 혼입률, 하이브리드 타입, 가력방법(단조, 반복)이다. 실험결과, 고인성 섬유보강 시멘트 복합체의 압축거동에 따른 손상진전은 섬유의 혼입률 및 하이브리드에 따라 상이하게 나타났다. 또한 음향방출신호로부터, 각 하중단계의 2, 3번째 사이클에서의 진폭 감소 특성이 나타났으며, 이는 각 사이클별 변형률 증가와의 관련성을 보여 이를 이용한 강도 예측이 가능할 것으로 판단된다. 또한 최대강도의 80%까지 펠리시티 효과 및 카이저 효과가 나타났으며, 하이브리드 섬유 혼입시 매크로 균열 제어로 인해 손상의 복원 및 분산능력이 뛰어난 것으로 나타났다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권3호
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• pp.23-30
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• 2021

제조 시계열 데이터 클러스터링 기법은 제조 대용량 데이터 기반 군집화를 통한 설비 및 공정 이상 탐지 분류를 위한 중요한 솔루션이지만 기존 정적 데이터 대상 클러스터링 기법을 시계열 데이터에 적용함에 있어 낮은 정확도를 가지는 단점이 있다. 본 논문에서는 진화 연산 기반 시계열 군집 분석 접근 방식을 제시하여 기존 클러스터링 기술에 대한 정합성 향상하고자 한다. 이를 위하여 먼저 제조 공정 결과 이미지 형상을 선형 스캐닝을 활용하여 1차원 시계열 데이터로 변환하고 해당 변환 데이터 대상으로 Pearson 거리 매트릭을 기반으로 계층적 군집 분석 및 분할 군집 분석에 대한 최적 하위클러스터를 도출한다. 해당 최적 하위클러스터 대상 유전 알고리즘을 활용하여 유사도가 최소화되는 최적의 군집 조합을 도출한다. 그리고 실제 제조 과정 이미지 대상으로 기존 클러스터링 기법과 성능 비교를 통하여 제안된 클러스터링 기법의 성능 우수성을 검증한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권3호
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• pp.31-39
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• 2021

본 연구에서는 후크형 강섬유(HSF)와 스무스형 섬유(SSF)의 혼합 비율과 변형속도가 하이브리드 섬유보강 시멘트복합체의 인장 특성 시너지 효과에 미치는 영향을 평가하기 위하여, HSF와 SSF를 각각 1.5+0.5, 1.0+1.0, 0.5+1.0vol.%의 혼합 비율로 혼입한 하이브리드 섬유보강 시멘트복합체를 제작하였다. 실험 결과, HSF를 보강한 시멘트복합체(HSF2.0)은 변형속도가 증가함에 따라 섬유 주변 매트릭스에 발생하는 마이크로 균열의 증가에 의해 직선형으로 인발되는 섬유의 수가 감소하고, 인장강도 점 이후 응력 저하가 급격하게 발생하였다. SSF가 0.5vol.% 혼입되는 경우, 준정적에서 마이크로 균열을 효과적으로 제어하지만, 고속에서는 마이크로 균열 제어 및 후크형 강섬유의 인발저항성능 향상에 효과적이지 않은 것으로 확인되었다. 반면, HSF 1.0vol.%와 SSF 1.0vol.%를 혼입한 시험체(HSF1.0SSF1.0)은 마이크로 및 매크로 균열에 대해 각각의 섬유가 효과적으로 제어하고, SSF가 HSF의 인발저항성능을 향상시킴으로써 고속에서 변형능력 및 에너지 흡수 능력에 대한 섬유 혼합 효과가 크게 증가하였으며, 인장강도, 변형능력 및 피크인성의 변형속도 민감도가 가장 높은 것으로 나타났다. 반면, SSF 1.5vol.%의 혼입은 매트릭스 내의 섬유 혼입 개체 수를 증가시키고, HSF의 인발저항성능을 향상시켜 가장 높은 인장강도 및 연화인성 시너지 효과를 나타내었지만, 매크로 균열을 제어하는 HSF의 혼입률이 0.5vol.%로 낮아 변형능력 및 피크인성 시너지에는 효과적이지 않은 것으로 확인되었다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제19권2호
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• pp.91-97
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• 2007

목 적: 세기변조방사선치료 시 선행되는 품질관리에서 선량분포와 절대선량 값을 비교하여 2차원 이온전리함의 유용성을 알아보고자 한다. 대상 및 방법: 본 실험은 선형가속기(CL 21EX, Varian, Palo Alto, USA)의 6 MV 광자선을 이용하여 비인두암 환자를 대상으로 하였다. 세기변조방사선치료를 위한 품질관리에는 2차원 이온전리함 배열(MatriXX, Wellhofer Dosimetrie, Germany)을 사용하였다. 비인두암 환자의 치료를 위해 역방향치료계획을 시행하였다. 고체팬톰에 삽입된 MatriXX를 전산화단층 촬영하여 환자 치료계획과 동일한 플루언스로 하이브리드(갠트리 각도 0$^\circ$) 치료계획을 실시하였다. 실험적 선량분포의 측정은 하이브리드 치료계획과 동일한 기하학적 조건으로 MatriXX와 고체팬톰을 이용하여 측정하였다. 선량분포에서 고선량 저변위(High Dose Low Gradient: HDLG) 점을 선정하여 절대선량을 비교하였으며, 선량분포 일치성분석을 위해 감마 인덱스 히스토그람($\gamma$-index, Dose difference: 3%, Distance to agreement: 3 mm)을 이용하여 정량화하였다. 결 과: 감마 인덱스 히스토그람 분석결과 인정허용범위(${\gamma}{\leq}$1) 비율을 모든 조사면에서 각각 확인하였다. 갠트리 각도 0$^\circ$에서 95.08%, 55$^\circ$에서 97.52%, 110$^\circ$에서 96.28%, 140$^\circ$에서 98.2%, 220$^\circ$에서 97.78%, 250$^\circ$에서 96.64%, 305$^\circ$에서 92.7%로 나타났다. HDLG에서 절대선량은 $\pm$3% 이내의 일치도를 보였다. 결 론: MatriXX를 이용한 세기변조방사선치료의 품질관리는 필름이나 단일 이온전리함을 이용한 일반적인 세기변조방사선치료 품질관리에 비해 시간, 인력을 최소화하면서 보다 효율적인 접근이 가능하였으며, 선량분포일치성 분석 및 절대선량확인에 매우 유용한 장치임을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.