• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2011년도 제40회 동계학술대회 초록집
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• pp.479-479
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• 2011

Flexible inverters based on complementary thin-film transistor (CTFTs) are important because they have low power consumption and other advantages over single type TFT inverters. In addition, integrated CTFTs in flexible electronic circuits on low-cost, large area and mechanically flexible substrates have potentials in various applications such as radio-frequency identification tags (RFIDs), sensors, and backplanes for flexible displays. In this work, we introduce flexible complementary inverters using pentacene and amorphous indium gallium zinc oxide (IGZO) for the p-channel and n-channel, respectively. The CTFTs were fabricated on polyimide (PI) substrate. Firstly, a thin poly-4-vinyl phenol (PVP) layer was spin coated on PI substrate to make a smooth surface with rms surface roughness of 0.3 nm, which was required to grow high quality IGZO layers. Then, Ni gate electrode was deposited on the PVP layer by e-beam evaporator. 400-nm-thick PVP and 20-nm-thick ALD Al2O3 dielectric was deposited in sequence as a double gate dielectric layer for high flexibility and low leakage current. Then, IGZO and pentacene semiconductor layers were deposited by rf sputter and thermal evaporator, respectively, using shadow masks. Finally, Al and Au source/drain electrodes of 70 nm were respectively deposited on each semiconductor layer using shadow masks by thermal evaporator. Basic electrical characteristics of individual transistors and the whole CTFTs were measured by a semiconductor parameter analyzer (HP4145B, Agilent Technologies) at room temperature in the dark. Performance of those devices then was measured under static and dynamic mechanical deformation. Effects of cyclic bending were also examined. The voltage transfer characteristics (Vout- Vin) and voltage gain (-dVout/dVin) of flexible inverter circuit were analyzed and the effects of mechanical bending will be discussed in detail.

• Tribology and Lubricants
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• 제36권6호
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• pp.332-341
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• 2020

High-speed turbomachinery implements gas foil bearings (GFBs) due to their distinctive advantages, such as high efficiency, lesser part count, and lower weight. This paper provides the test results of the static structural stiffnesses and loss factors of bump-type foil thrust bearings with increasing preload and bearing deflection. The focus of the current work is to experimentally quantify variability in structural stiffnesses and loss factors among the four test thrust bearings with identical design values and material of the bump and top foil geometries using the same (open-source) fabrication method. A simple test setup, using a rigidly mounted non-rotating shaft and thrust disk, measures the bearing bump deflections with increasing static loads on the test bearing. The inner and outer diameters of the test bearings are 41 mm and 81 mm, respectively. The loss factor, best-representing energy dissipation in the test bearings, is estimated from the area inside the local hysteresis loop of the load versus the bearing deflection curve. The measurements show that structural stiffnesses and loss factors of the test bearings significantly rely on applied preloads and bearing deflections. Local structural stiffnesses of the test bearings increase with applied preloads but decrease with bearing deflections. Changes of loss factors are less sensitive to applied preloads and bearing deflections compared to those of structural stiffnesses. Up to 35% variability in static load structural stiffnesses is found between bearings, while up to 30% variability in loss factors is found between bearings.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.285-291
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• 2020

제조 산업에서 인력은 로봇으로 대체되지만 전문 기술은 데이터 변환이 어려워 산업용 로봇에 적용이 불가능하다. 이는 비전 기반의 모션 인식 방법으로 데이터 확보가 가능하나 이미지 데이터에 따라 판단 값이 달라질 수 있다. 따라서 본 연구는 비전 방법을 사용해 사람의 자세를 추정 시 영향을 미치는 인자를 고려해 정확성 향상 방법을 찾고자 한다. 비전 방법 중 OpenPose의 3가지 모델 MPII, COCO 및 COCO + foot을 사용했으며, CNN(Convolutional Neural Networks)을 사용한 OpenPose 구조에서 얼굴 가림 및 이미지 전처리에 미치는 영향을 확인하고자 액세서리의 유무, 이미지 크기 및 필터링을 매개 변수로 설정했다. 각 매개 변수 별 이미지 데이터를 3 가지 모델에 적용해 실제 값과 예측 값 사이 거리 오차와 PCK (Percentage of correct Keypoint)로 영향도를 판단했다. 그 결과 COCO + foot 모델은 3 가지 매개 변수에 대한 민감도가 가장 낮았다. 또한 이미지 크기는 50% (원본 3024 × 4032에서 1512 × 2016로 축소) 이상 비율이 가장 적절하며, MPII 모델만 emboss 필터링을 적용할 때 거리 오차 평균이 최대 60pixel 감소되어 향상된 결과를 얻었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권3호
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• pp.155-163
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• 2023

원전 구조물의 실시간 모니터링 기술이 요구되고 있지만, 현재 운영 중인 지진 감시계통으로는 동특성 추출 등 시스템 식별이 제한된다. 전역적인 거동 데이터 및 동특성 추출을 위해서는 다수의 센서를 최적 배치하여야 한다. 최적 센서배치 연구는 많이 진행되어 왔지만 주로 토목, 기계 구조물이 대상이었으며 원전 구조물 대상으로 수행된 연구는 없었다. 원전 구조물은 미미한 신호대잡음비에도 강건한 신호를 획득하여야 하며, 모드 기여도가 저차 모드에 집중되어 있어 모드별 잡음 영향을 고려해야 하는 등 구조물 특성을 고려해야 한다. 이에 본 연구에서는 잡음에 대한 강건도와 모드별 영향을 평가할 수 있는 최적 센서배치 방법론을 제시하였다. 활용한 지표로서 auto MAC(Modal Assurance Criterion), cross MAC, 노드별 모드형상 분포를 분석하였으며, 잡음에 대한 강건도 평가의 적합성을 수치해석으로 검증하였다.