유연한 전기변색 소자(electrochromic device, ECD)는 스마트 윈도우 등 다양한 분야에서 응용이 기대되는 유망한 기술이다. 고분자 전해질은 유연한 ECD의 탈-변색 성능 및 물리적 안정성을 결정하는 중요한 구성요소이다. 본 연구에서는 효과적인 유연한 ECD 제조 및 내구성 향상을 위해 치수안정성이 우수한 세공충진 고분자 전해질 멤브레인(PFPEM)을 개발하였다. 저렴하며 물리적 및 화학적 안정성이 우수한 폴리에틸렌 재질의 다공성 지지체의 세공에 접착력이 우수한 polyvinyl acetate와 이온전도도를 향상시킬 수 있는 polyethylene glycol을 사용하여 제조한 고분자 전해질을 충진하였다. 제조된 PFPEM의 최적 리튬 염(LiTFSI) 함량은 약 27 wt%에서 결정되었으며 우수한 치수안정성와 접착 강도 그리고 종래의 고분자 전해질에 근접하는 이온전도 특성을 가지고 있음을 확인하였다. 다공성 지지체의 사용으로 가시광 투과율이 저하되었으나 변색 상태에서는 오히려 장점으로 작용할 것으로 전망되었다.
Electrochromic devices (ECDs) have been drawing great attention due to their high color contrast, low power consumption, and memory effect, and can be used in smart windows, automatic dimming mirrors, and information display devices. As with other electronic devices such as LEDs (light emitting diodes), solar cells, and transistors, the mechanical flexibility of ECDs is one of the most important issue for their potential applications. In this paper, we report on flexible ECDs (f-ECDs) fabricated using an all-in-one EC gel, which is a mixture of electrolyte and EC material. The f-ECDs are compared with rigid ECDs (r-ECDs) on ITO glass substrate in terms of color contrast, coloration efficiency, and switching speed. It is confirmed that the f-ECDs embedding all-in-one gel show strong blue absorption and have competitive EC performance. Repetitive bending tests show a degradation of electrochromic performance, which must be improved using an optimized device fabrication process.
An all-solid-state electrochromic film was fabricated by laminating tungsten oxide (WO3) and nickel oxide (NiO) thin films deposited by a reactive DC magnetron sputtering on flexible ITO films. The influence of oxygen partial pressure on the crystal structure, microstructure, optical properties, and electrochromic properties of WO3 and NiO thin films were investigated. WO3 and NiO films showed the best electrochromic properties under the flow of Ar:O2=80:20 and Ar:O2=90:10, respectively. The EC film fabricated with an optimized WO3 and NiO films showed a high coloration efficiency, a fast response time, and a stable optical modulation. It is expected that flexible EC window films will pave the way for the next-generation energy-saving windows.
The reversible metal electrodeposition (RME) process is used to prepare electrochromic mirrors with reflective-transparent optical states, by depositing metal particles on transparent conductive substrates. These RME based devices can be used in smart windows to regulate indoor temperatures and light levels, serving dual purposes as lighting elements. Commercialization efforts are focused on achieving large-scale production, long-term durability, and a memory effect that maintains coloration without applied voltage. Enhancing durability has received particular attention, leading to the development of electrochromic mirrors that employ gel electrolytes, which are expected to reduce electrolyte leakage and improve mechanical stability compared to traditional liquid electrolyte devices. The gel electrolytes offer the additional advantage of various colors, by controlling the metal particle size and enabling smoother, denser formations. In this study, we investigated improving the durability of RME devices by adding polyvinyl butyral (PVB) to the liquid electrolyte and optimizing the concentration of PVB. Incorporating 10 % PVB resulted in excellent interfacial properties and superior electrochromic stability, with 92.6 % retention after 1,000 cycles.
스마트 시설환경은 대표적으로 원예, 축산 분야 등 여러 형태의 농업현장에 정보 통신 및 데이터 분석 기술을 도입하고 있는 시설화된 생산 환경이라 할 수 있다. 근래에 하드웨어적으로 급증한 스마트 시설환경에서 생산되는 방대한 생육/환경 데이터를 올바르고 적합하게 사용하기 위해서는 일반 산업 현장과는 차별화 된 분석기법이 요구된다고 할 수 있다. 소프트웨어 공학 분야에서 연구된 빅데이터 처리 기술을 기계적으로 농업 분야의 빅데이터에 적용하기에는 한계가 있을 수 있다. 시설환경 내/외부의 다양한 환경 변수는 시계열 데이터의 난해성, 비가역성, 불특정성, 비정형 패턴 등에 기인하여 예측 모델 연구가 매우 난해한 대상이기 때문이라 할 수 있다. 본 연구에서는 근래에 관심이 급증하고 있는 인공신경망 연구 소프트웨어인 Tensorflow (www.tensorflow.org)와 대표적인 Open source인 OpenNN (www.openn.net)을 스마트 시설환경 환경변수 상호간 상관성 분석에 응용하였다. 해당 소프트웨어 라이브러리의 운영환경을 살펴보면 Tensorflow 는 Linux(Ubuntu 16.04.4), Max OS X(EL capitan 10.11), Windows (x86 compatible)에서 활용가능하고, OpenNN은 별도의 운영환경에 대한 바이너리를 제공하지 않고 소스코드 전체를 제공하므로, 해당 운영환경에서 바이너리 컴파일 후 활용이 가능하다. 소프트웨어 개발 언어의 경우 Tensorflow는 python이 기본 언어이며 python(v2.7 or v3.N) 가상 환경 내에서 개발이 수행이 된다. 주의 깊게 살펴볼 부분은 이러한 개발 환경의 제약으로 인하여 Tensorflow의 주요한 장점 중에 하나인 고속 연산 기능 수행이 일부 운영 환경에 국한이 되어 제공이 된다는 점이다. GPU(Graphics Processing Unit)의 제공하는 하드웨어 가속기능은 Linux 운영체제에서 활용이 가능하다. 가상 개발 환경에 운영되는 한계로 인하여 실시간 정보 처리에는 한계가 따르므로 이에 대한 고려가 필요하다. 한편 근래(2017.03)에 공개된 Tensorflow API r1.0의 경우 python, C++, Java언어와 함께 Go라는 언어를 새로 지원하여 개발자의 활용 범위를 매우 높였다. OpenNN의 경우 C++ 언어를 기본으로 제공하며 C++ 컴파일러를 지원하는 임의의 개발 환경에서 모두 활용이 가능하다. 특징은 클러스터링 플랫폼과 연동을 통해 하드웨어 가속 기능의 부재를 일부 극복했다는 점이다. 상기 두 가지 패키지를 이용하여 2016년 2월부터 5월 까지 충북 음성군 소재 딸기 온실 내부에서 취득한 온도, 습도, 조도, CO2에 대하여 Large-scale linear model을 실험적(시간단위, 일단위, 주단위 분할)으로 적용하고, 인접한 세그먼트의 환경변수 예측 모델링을 수행하였다. 동일한 조건의 학습을 수행함에 있어, Tensorflow가 개발 소요 시간과 학습 실행 속도 측면에서 매우 우세하였다. OpenNN을 이용하여 대등한 성능을 보이기 위해선 병렬 클러스터링 기술을 활용해야 할 것이다. 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련을 위한 연구가 필요하다.
구글에서 공개한 Tensorflow를 이용한 여러 학문 분야의 연구가 활발하다. 농업 시설환경을 대상으로 한 빅데이터의 축적이 증가함과 아울러 실효적인 정보 획득을 위한 각종 데이터 분석 및 마이닝 기법에 대한 연구 또한 활발한 상황이다. 한편, 타 분야의 성공적인 심층학습기법 응용사례에 비하여 농업 분야에서의 응용은 초기 성장 단계라 할 수 있다. 이는 농업 현장에서 취득한 정보의 난해성 및 완성도 높은 생육/환경 모델링 정보의 부재로 실효적인 전과정 처리 기술 도출에 소요되는 시간, 비용, 연구 환경이 상대적으로 부족하기 때문일 것이다. 특히, 센서 기반 데이터 취득 기술 증가에 따라 비약적으로 방대해진 수집 데이터를 시간 복잡도가 높은 심층 학습 모델링 연산에 기계적으로 단순 적용할 경우 시간 효율적인 측면에서 성공적인 결과 도출에 애로가 있을 것이다. 매우 높은 시간 복잡도를 해결하기 위하여 제시된 하드웨어 가속 기능의 경우 일부 개발환경에 국한이 되어 있다. 일례로, 구글의 Tensorflow는 오픈소스 기반 병렬 클러스터링 기술인 MPICH를 지원하는 알고리즘을 공개하지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 심층학습 기법 연구에 있어서, 예상 가능한 다양한 자원을 활용하여 최대한 연산의 결과를 빨리 도출할 수 있는 하드웨어적인 접근 방법을 모색하였다. 호스트에서 수행하는 일방적인 학습 알고리즘과 달리 이기종간 심층 학습이 가능하기 위해선 우선, NFS(Network File System)를 이용하여 데이터 계층이 상호 연결이 되어야 한다. 이를 위해서 고속 네트워크를 기반으로 한 NFS의 이용이 필수적이다. 둘째로 제한된 자원의 한계를 극복하기 위한 메모 공유 라이브러리가 필요하다. 셋째로 이기종간 프로세서에 최적화된 병렬 처리용 컴파일러를 이용해야 한다. 가장 중요한 부분은 이기종간의 처리 능력에 따른 작업을 고르게 분배할 수 있는 작업 스케쥴링이 수행되어야 하며, 이는 처리하고자 하는 데이터의 형태에 따라 매우 가변적이므로 해당 데이터 도메인에 대한 엄밀한 사전 벤치마킹이 수행되어야 한다. 이러한 요구조건을 대부분 충족하는 Open-CL ver1.2(https://www.khronos.org/opencl/)를 이용하였다. 최신의 Open-CL 버전은 2.2이나 본 연구를 위하여 준비한 4가지 이기종 시스템에서 모두 공통적으로 지원하는 버전은 1.2이다. 실험적으로 선정된 4가지 이기종 시스템은 1) Windows 10 Pro, 2) Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS-x86_64, 3) MAC OS X 10.11 4) Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS-ARM Cortext-A15 이다. 비교 분석을 위하여 NVIDIA 사에서 제공하는 Pascal Titan X 2식을 SLI로 구성한 시스템을 준비하였다. 개별 시스템에서 별도로 컴파일 된 바이너리의 이름을 통일하고, 개별 시스템의 코어수를 동일하게 균등 배분하여 100 Hz의 데이터로 입력이 되는 온도 정보와 조도 정보를 입력으로 하고 이를 습도정보에 Linear Gradient Descent Optimizer를 이용하여 Epoch 10,000회의 학습을 수행하였다. 4종의 이기종에서 총 32개의 코어를 이용한 학습에서 17초 내외로 연산 수행을 마쳤으나, 비교 시스템에서는 11초 내외로 연산을 마치는 결과가 나왔다. 기보유 하드웨어의 적절한 활용이 가능한 심층학습 기법에 대한 연구를 지속할 것이다
"Smart window"에 코팅재료로 쓰이는 thermochromic $Vo_{2}$박막을 전자빔 증착 방법으로 유리 기판위에 증착시켜 $0^{\circ}C$-$90^{\circ}C$ 온도범위에서 가시광 및 근적외선의 투과율을 spectrophotometer로 측정하였다. $300^{\circ}C$의 기판온도와 $400^{\circ}C$ 어닐링 온도가 $VO_{2}$ 박막이 결정화되기 때문인 것으로 확인되었다. 또한, $VO_{2}$박막을 알곤중에서 어닐링하면 500nm이하의 파장에서는 그 투과율이 상당히 낮아지는 것으로 나타났다. W가 5a/0첨가된 $V_{0.95}W_{0.05}O_{2}$박막은 약 $0^{\circ}C$의 천이돈도를 나타내었고 Sn이 0.5a/o $V_{0.995}W_{0.005}O_{2}$박막의 경우에는 $300^{\circ}C$의 기판온도에서 증착한 후 $450^{\circ}C$/5시간 동안 알곤가스 중에서 어닐링하였을때 뚜렷한 thermochromism을 나타내었으며 이 박막의 천이온도는 실용가능한 온도인 약 $25^{\circ}C$로 발견되었으며 약간의 이력곡선이 나타났다.력곡선이 나타났다.
일반적인 와전류 검사는 단일 주파수 또는 매우 협소한 주파수 대역을 가지는 정현적 신호 사용하며, 알루미늄과 같은 도체에서 피로 균열 같은 결함을 검출하는데 사용되고 있다. 이에 반하여 펄스 와전류는 아주 넓은 주파수 대역폭을 가지는 펄스 신호를 사용한다. 이것은 여러 주파수를 동시에 사용하는 다중 주파수 와전류 검사를 한번에 수행할 수 있도록 하며, 일상적인 와전류 검사에 비하여 침투 깊이를 더 깊게 할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 부식 또는 침식 등에 의한 금속 손실을 평가하기 위한 펄스 와전류 장치를 개발하였다. 개발된 장비는 최대 40 V의 구형 펄스를 발생시키는 펄스 발생기, 수신된 신호를 52 dB까지 증폭하는 증폭기, 16 bit 20MHz의 A/D 변환기, 윈도우 프로그램으로 운영되는 산업용 개인 컴퓨터로 구성하였다. 펄스 와전류 탐촉자는 구동 코일 안에 검출 코일을 삽입한 pancake 형태로 설계 제작하였다. 검출 코일의 출력 신호는 구동 코일에 전압을 끊을 때 갑자기 증가하고 신호의 후반부는 시간에 따라 지수적으로 감소하였으며, 감쇠율을 나타내는 지수 값은 알루미늄 두께가 두꺼울수록 증가하였다.
본 연구그룹에서는 투명 전도성 기판이 필요 없는 광감응형 전기변색 소자를 개발하였다. 이전의 연구에서 백금 촉매 적용에 의한 빠른 착색 및 탈색을 확인하였고, 저온소성형 WO3졸과 TiO2 졸을 적용하여 플렉시블 필름형 소자를 구현하였으나, 이러한 소자가 4~5 시간 동안 태양광에 노출될 경우 과착색 되어 암막상태에서도 탈색이 되지 않는 현상을 확인하였다. 본 연구에서는 이러한 과착색 현상을 해결하기 위하여 광감응형 전기변색 소자의 전해질에(4-Hydroxy-2,2,6,6-tetramethylpiperidin-1-yl)oxyl (TEMPOL)을 첨가하였다. TEMPOL을 첨가제로 사용한 광감응형 전기변색 소자의 경우 4시간 이상 햇빛에 노출되어도 과착색이 되지 않고, 가역성이 크게 향상되는 것을 확인하였다. 다양한 농도의 TEMPOL을 적용하여 가시광 투과율 변화 및 착/탈색 속도를 비교하였고, 에너지 레벨 관점에서 가능한 TEMPOL의 과착색 방지 메커니즘을 제시하였다.
이미지 기호는 영화의 시각언어에서 가장 직관적인 요소로서 관객들이 서사를 이해하고 감독의 의식을 연구하는 시작점이다. 이차 프레임은 하나의 이미지 기호로서 풍분한 상징적 은유를 갖고 있다. 과거의 연구에서 이차 프레임은 주로 문과 창문, 거울 등 물리적 형태로 나타났지만, <파워 오브 도그>에서는 다양한 형식의 이차 프레임을 보여주어 이차 프레임의 연구에게 더욱 많은 유형을 제공하였다. 서사 과정에서의 이차 프레임의 상징적 의미를 해석하여 영화가 전달하는 사회문화적 문제를 해석하기 위해 체계적이고 논리적으로 영화의 이미지 기호를 분석하는 것은 매우 중요한 것이다. 파노프스키의 도상해석학적 방법론은 하나의 미술사 연구 방법론이고, 이미지 기호를 연구하는 데 치밀한 삼단식 분석법을 제공하였다. 본 연구의 목적은 파노프스키의 도상해석학적 방법론을 통해 영화 <파워 오브 도그>에서 나타난 이차 프레임을 분석하여 영화 이미지 연구의 방법론을 확장하고, 과거 도상해석학을 통해 영화의 이미지를 분석할 때 항상 서사분석(도상학적 분석)에 머물러 있는 문제를 돌파하기 위한 것이다. 도상해석학적 연구방법은 시각형식에서 시작해 서사적 상징을 해석한 후 상징적 의미가 반영한 사회문화적 문제를 연구하는 것이다. 본 연구의 결과를 통해 알 수 있듯이, 이차 프레임은 서사의 요구에 따라서 다양한 시각적 표현을 갖고 있다. 그리고 <파워 오브 도그>의 서사에서 전반적으로 억압적인 영화 분위기와 캐릭터 사이의 갈등관계를 상징하였다. 또한, 캠피온 감독이 이차 프레임을 통해 표현하고자 하는 것은 여성문제가 호전된 영화계와 페미니즘 영화 창작의 주제가 이원대립적으로 여성을 표현하는 것에서 "탈주체화"적으로 다원적인 집단을 표현하는 것으로 변화되었다는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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