알루미늄 (Al) 금속을 전구체 및 구조체로 이용, 수열 반응을 통하여 Al@Al2O3와 Al@Ni-Al LDH (LDH = layered double hydroxide) 코어-쉘 복합 구조체를 합성하였다. 제조된 구조체의 형상, 조성, 결정 구조는 수용액에 존재하는 이온들에 의하여 크게 영향을 받았으며, 이를 활용하여 다양한 특성의 촉매 구조체 유도가 가능하였다. Al@Ni-Al LDH 코어-쉘 구조체의 환원을 통하여 Ni 나노 입자가 고정화된 Ni/Al@Al2O3 촉매를 제조하였고, CO2 메탄화 반응에 적용하여 촉매의 특성을 평가하였다. Ni/Al@Al2O3 촉매는 전통적 incipient wetness impregnation 방법에 의하여 제조된 Ni/Al2O3 촉매에 비교하여 Ni 입자의 분산도와 균일성이 매우 높았으며 약 2 배 이상의 CO2 전환율로 높은 촉매적 활성과 더불어 구조의 안정성을 보여 주었다. 이러한 Ni/Al@Al2O3 구조체 촉매의 우수한 특성은 Al 금속을 기반으로 한 새로운 개념의 촉매 구조체 설계와 합성 방법의 타당성을 보여준다.
화상회의 시스템 사용자 증가 및 기술 발전으로 인해, 화상회의 사용맥락과 화상회의 인터페이스 레이아웃이 다양해졌다. 사회불안은 화상회의 소통상황에도 영향을 주는데, 대면소통과 구별되는 요소인 비디오 피드백과 밀접한 관련성이 있는 것으로 나타났다. 비디오 피드백은 상대방에게 보이는 본인의 모습을 화상회의 시스템 인터페이스에 표시해주는 기능이다. 비디오 피드백은 업무 성과를 저해하고 피로감을 유발하는 것으로 알려졌으나, 화상회의 시스템에서 기본 기능으로 설정되어 있고 사용자들에게 보편적으로 선호된다. 본 연구는 과업지향정도, 비디오 피드백 화면크기, 사회불안이 비디오 피드백 선호도에 미치는 영향을 보기 위해 실시되었다. 연구는 온라인 설문으로 진행되었고, 설문 참가자는 화상회의 중 과업지향정도, 사회불안수준, 선호하는 비디오 피드백 화면크기, 비디오 피드백 기능 선호도를 평가하는 문항에 응답하였다. 연구 결과, 비디오 피드백 화면크기는 과업지향정도와 비디오 피드백 선호도를 매개하는 것으로 나타났다. 구체적으로 과업지향정도가 높을수록 작은 비디오 피드백 화면크기를 선호하였고, 이는 비디오 피드백 선호도 감소로 이어졌다. 한편, 사회불안수준에 따른 비디오 피드백 화면크기의 매개효과 차이는 유의미하지 않았다. 이러한 결과는 사용자와 화상회의 시스템의 상호작용에 대한 이해에 도움을 주어 화상회의 시스템 디자인에 활용될 수 있는 정보를 제공한다.
본 연구에서는 개념 기반 이미지 정보 시스템 COIRS(COncept-Based Image Retrieval System)를 설계하고 구현하였다. COIRS는 개념에 기반한 질의가 가능하다는 점에서 기존의 내용기반 이미지 검색 시스템들과 다르다. 즉, 사용자는 개념적으로 관련이 있는 이미지를 검색할 수 있다. 본 논문에서 개념은 기본적으로 한 이미지 내에 있는 단순 객체들의 복합 형태를 의미한다. COIRS에서 한 이미지는 대상 객체들과 그들 사이의 공간관계로 이루어지는 트리플들에 의해 표현되며, 트리플 시소러스에 의해 개념이 유추된다. COIRS는 가시적 이미지 색인기, 트리플 시소러스, 역화일, 사용자 질의기로 구성되어 있다. 가시적 이미지 색인기는 객체의 이름 명시를 통한 객체의 인식과 그들간의 상대적 위치를 명시함으로써 색인시 수작업을 최소화하기 위한 도구이다. 트리플 시소러스는 트리플을 분석하여 개념을 유추함으로T 궁극적으로는 이미지 전체의 의미를 추출할 수 있게 한다. 이미지를 색인할 경우와 질의를 정형화 할 때 모두 공통적으로 트리플이 사용되므로 질의의 평가는 사용자 질의기를 통해 주어진 트리플들과 역화일내의 트리플간의 부합에 의해 수행된다. COIRS의 주된 장점은 1)기존의 이미지 정보 검색 시스템들이 색, 모양, 질감 등의 정보에 의해 검색을 수행하는데 비해 개념에 기반한 검색을 수행하므로 한 단계 더 진보된 이미지 정보 검색 시스템이며, 2)개념에 기반한 검색 기능과 더불어 기존의 이미지 정보 검색기술도 모두 균일한 환경안에서 수용할 수 있는 통합된 구조를 지원한다는 것이다.
슬러리월 연직차수벽 시공시, 지반을 트렌치 형태로 굴착하고, 굴착시공 중 굴착면 붕괴에 대한 안정성을 유지하기 위하여 벤토나이트와 물을 혼합한 슬러리를 트렌치에 채운다. 이렇게 채워진 벤토나이트 슬러리로 인하여 필터케이크(filter cake)이라 불리는 얇고 투수성이 낮은 층이 트렌치벽 표면에 형성되며, 슬러리가 제거 된 이후에도 굴착면에 잔존하여 연직차수벽에서의 순간변위시험(slug test) 해석 결과에 중요한 영향을 미친다. 본 연구에서는 기존에 개발된 수치해석 프로그램 Slug-3D를 수정하여 순간변위시험 해석시 필터케이크의 영향을 고려하는 방법을 제시하고 이를 통하여 정확한 연직차수벽의 투수계수를 산출하도록 하였다. 필터케이크의 영향을 고려하기 위하여 Slug-3D에서는 차수벽과 토양층의 경계면에 불투수조건(no-flux)을 경계조건으로 설정하여 해석을 수행하였다 또한 투수계수 산정에서 기존의 타입커브법(type curve method)을 이용하기 위하여 개선된 type curve를 도출하였고, 선형 커브피팅법(line-fitting method)를 필터케이크가 존재하는 연직차수벽에 적용할 수 있도록 수정 보완하였다. 본 논문에서 제안된 필터케이크를 고려한 해석방법은 EMCON(1995)에 의해 수행된 현장시험 결과의 재해석을 통하여 타당성을 검토하였다. 또한, 본 연구에서 얻어진 결과를 Choi and Daniel(2006)에 의해 수행된 필터케이크가 존재하지 않는 경우의 순간변위시험 해석결과와 비교를 통해 필터케이크 고려가 반드시 필요함을 보여준다.
해빙은 지구의 태양에너지 흡수량 및 대기-해양간 열과 물질 교환을 조절함으로써 기후조절자의 역할을 하며 그 생성, 이동, 소멸은 인공위성에 의해 주기적으로 모니터링 되고 있다. 그러나 수동마이크로파방사계 관측을 중심으로 한 저해상 산출물은 해빙 표면이 빠르게 변하는 여름철에 정확도가 크게 떨어지며, synthetic aperture radar (SAR) 관측이 대체재로 떠오르고 있으나 그간의 연구는 주로 겨울철 해빙을 대상으로 이루어졌다. 이 연구에서는 SAR 영상과 global positioning system (GPS) 추적기를 이용하여 해빙의 거칠기, 높낮이, 구조 등 표면 상태 변화가 심한 늦여름~초가을 시기의 해빙 이동 추적 기술을 평가, 분석하였다. 그 결과 겨울철보다는 관측 불확실성이 증가하나 GPS 실측치와의 상관관계는 0.98로 우수했으며, 해빙 농도 50% 이상인 경우에 해빙 농도와 적용 알고리즘의 산출 성능은 상관관계 0.59로 서로 비례하는 것으로 나타났다.
차세대 전자기기는 기계적인 굽힘이나 말림(rolling) 변형이 반복적으로 가능한 형태로 발전하고 있다. 이에 따라 전자기기 내부 소자들 간의 연결을 위한 금속 배선의 기계적인 신뢰성 확보가 필수적이며, 특히, 실제 사용 환경을 모사한 압축 환경에서의 굽힘 피로 변형에 대한 신뢰성 평가가 중요하다. 본 연구에서는 구리(Cu)와 폴리이미드(Polyimide, PI) 기판 간의 접착력을 향상시키고, 굽힘 피로 변형 환경에서 구리 배선의 신뢰성을 높이기 위한 방법을 탐구했다. 접착력 향상을 위해 폴리이미드 기판에 산소 플라즈마 처리와 크롬(Cr) 접착층 도입이라는 두 가지 방법을 적용하고, 이들이 압축 상황에서의 피로 거동에 미치는 영향을 비교 분석했다. 연구 결과, 접착력 향상 방법에 따라 압축 피로 거동에서 차이가 발생하는 것을 확인했다. 특히, 크롬 접착층을 도입한 경우 1.5% 변형률에서는 크랙 생성이 주된 변형 메커니즘이며, 피로 특성이 취약한 결과를 얻었으나, 2.0%의 높은 변형률에서는 플라즈마 처리법에 비해 박리가 발생하지 않아 가장 개선된 피로 특성을 나타냈다. 본 연구의 결과는 유연 전자기기의 사용 환경에 적합한 피로 저항 개선법을 제시하고, 크랙 발생 정도를 포함한 전자기기의 신뢰성 향상에 중요한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
전 세계적 모바일 스마트 기기 혁명은 사람이 접하는 모든 공간에서 독립된 형태의 전기회로를 요구하고 있으며, 전자기기간 연결된 사물인터넷의 구현은 사용자 측면에서 운용이 쉽고 지속 가능한 디지털 생태계 인프라 구축에서 매우 중요한 위치를 차지하고 있다. 이러한 기술은 자동차 전장품, 가정용 가전제품 및 웨어러블 기기의 생산 기술 발전으로 이어지고 있으며, 특히 최근 소개된 인몰드 전자기기(in-mold electronics, IME)는 기존의 대량 공정의 장점을 극대화할 수 있는 기술로 대두되고 있다. 이 기술은 평평한 2차원 기판에 기능성 잉크를 인쇄하고, 3차원 형상으로 열/사출 성형하여 경량화 및 저비용으로 장치를 생산해내는 경제성 강점을 이유로 산업적인 가치를 평가받고 있다. 본 논문에서는 인몰드 전자 장치의 제조기술 및 응용 측면에 대한 가장 최신의 국내외 연구 그룹에서 제안된 기술 개발을 소개하고자 한다. 신체 표면상에서 독립된 형태의 바이오센서 전자소자의 운용을 위한 생체 모사 기술, 에너지 소자, 생체신호 모니터링 센서들을 인몰드 기술로 구현하는 기술 및 장치 구성은, 4차 산업혁명과 함께 성장 중인 유연인쇄전자 기술과 융합되어 회로 기판 제조기술의 혁신을 가져올 것으로 기대된다.
록볼트는 NATM터널의 주 지보재로서 터널공사 현장에 널리 이용되고 있다. 국내 터널 현장에서는 전면접착형 록볼트가 가장 많이 사용되고 있다. 전면접착형 록볼트는 그라우트에 의해 볼트체와 지반 간 상대적인 거동을 구현한다. 그러나 터널 수치해석 시 전면접착형 록볼트는 이러한 거동 특성이 반영되지 못한 방법으로 모델링되는 경우가 많다. 이러한 경우, 지보재의 부재력을 과소 혹은 과대 평가하는 요인이 될 수 있다. 본 연구에서는 전면접착형 록볼트의 합리적인 모델링 방법에 대한 연구를 수행하였다. 문헌 연구 결과, 전면접착형 록볼트는 Cable요소와 Truss요소로 모델링되는 것으로 분석되었다. Cable요소의 그라우트 물성치가 록볼트 거동에 미치는 영향을 분석하기 위해, 그라우트 물성치를 록볼트 인발시험 데이터를 통해 산정하여 적용한 모델과 록볼트와 지반 간 완전 접착을 가정하기 위해 임의로 크게 적용한 모델의 록볼트 거동을 비교하였다. 동일한 터널 조건에서 전면접착형 록볼트를 Truss요소와 Cable요소로 각각 다르게 모델링하여 수치해석을 수행하였고, 이에 따른 터널 거동을 분석하였다. 연구 결과, 록볼트와 지반 간 경계면 효과, 즉, 그라우트를 고려할 수 있는 요소로 전면접착형 록볼트를 모델링하는 것이 바람직한 것으로 검토되었다. 실제 전면접착형 록볼트의 거동을 모사하기 위해 인발시험 데이터를 활용하는 방법은 유효한 방법으로 검토되었다.
처분 환경에서는 혐기성 부식, 방사선 분해, 미생물 분해와 같은 다양한 원인으로 처분용기와 완충재의 경계면에서 기체가 발생할 수 있다. 기체의 발생 속도가 완충재 내부에서의 확산 속도보다 빠를 경우, 완충재 내부에 기체가 압축되어 공극 압력이 증가함으로써 완충재의 물리적 손상을 유발할 수 있다. 특히 이때 발생한 균열을 통해 기체돌파현상이라 불리는 급격한 기체 이동 현상과 함께 방사성 핵종이 누출될 가능성이 있다. 따라서 처분 시스템의 안전성 평가를 위해서는 이러한 기체 발생 및 이동 현상에 대한 이해가 필수적이다. 이 연구에는 완충재 내 기체 이동 현상 규명을 위한 시험 장치를 문헌 연구를 통해 구축하고, 이를 활용하여 한국형 처분 시스템의 완충재 후보 물질 중 하나인 Bentonile WRK (Clariant Ltd.) 분말로 제작한 압축 시료에 대한 기체 주입 시험을 수행하였다. 시험 결과, 완충재 내 기체돌파현상 발생 지점에서 일반적으로 관측되는 특성인 응력 및 압력의 급격한 상승 경향이 뚜렷하게 관찰되었다. 또한 완충재 팽윤으로 기인한 응력의 범위는 4.7~9.1 MPa이었으며, 기체 유입 압력으로 간주할 수 있는 기체돌파현상 발생 시의 압력은 약 7.8 MPa로 확인되었다. 구축된 장치는 향후 완충재의 초기 물성 및 기체 주입 실험 초기 조건에 대한 데이터베이스 구축을 위한 다양한 실험에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
딥러닝 프레임워크의 대표적인 기능으로는 '자동미분'과 'GPU의 활용' 등을 들 수 있다. 본 논문은 파이썬의 라이브러리 형태로 사용 가능한 프레임워크 중에서 구글의 텐서플로와 마이크로소프트의 CNTK, 그리고 텐서플로의 원조라고 할 수 있는 티아노를 비교하였다. 본문에서는 자동미분의 개념과 GPU의 활용형태를 간단히 설명하고, 그 다음에 logistic regression을 실행하는 예를 통하여 각 프레임워크의 문법을 알아본 뒤에, 마지막으로 대표적인 딥러닝 응용인 CNN의 예제를 실행시켜보고 코딩의 편의성과 실행속도 등을 확인해 보았다. 그 결과, 편의성의 관점에서 보면 티아노가 가장 코딩 하기가 어렵고, CNTK와 텐서플로는 많은 부분이 비슷하게 추상화 되어 있어서 코딩이 비슷하지만 가중치와 편향을 직접 정의하느냐의 여부에서 차이를 보였다. 그리고 각 프레임워크의 실행속도에 대한 평가는 '큰 차이는 없다'는 것이다. 텐서플로는 티아노에 비하여 속도가 느리다는 평가가 있어왔는데, 본 연구의 실험에 의하면, 비록 CNN 모형에 국한되었지만, 텐서플로가 아주 조금이지만 빠른 것으로 나타났다. CNTK의 경우에도, 비록 실험환경이 달랐지만, 실험환경의 차이에 의한 속도의 차이의 편차범위 이내에 있는 것으로 판단이 되었다. 본 연구에서는 세 종류의 딥러닝 프레임워크만을 살펴보았는데, 위키피디아에 따르면 딥러닝 프레임워크의 종류는 12가지가 있으며, 각 프레임워크의 특징을 15가지 속성으로 구분하여 차이를 특정하고 있다. 그 많은 속성 중에서 사용자의 입장에서 볼 때 중요한 속성은 어떤 언어(파이썬, C++, Java, 등)로 사용가능한지, 어떤 딥러닝 모형에 대한 라이브러리가 잘 구현되어 있는지 등일 것이다. 그리고 사용자가 대규모의 딥러닝 모형을 구축한다면, 다중 GPU 혹은 다중 서버를 지원하는지의 여부도 중요할 것이다. 또한 딥러닝 모형을 처음 학습하는 경우에는 사용설명서가 많은지 예제 프로그램이 많은지 여부도 중요한 기준이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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