The design of all-dielectric metasurface for selectively blocking Near-Infrared region of solar spectrum

김은종 포항공과대학교 일반대학원 2020 국내석사

Blocking near-infrared region (NIR) is indispensable for saving energy consumed to maintain an interior temperature in buildings. The methods of blocking NIR are divided into two types. One is blocking NIR without visible light for applying to windows. The other is blocking the overall solar spectrum including visible light because the visible light accounts for 45% in the solar spectrum. Thus, we designed the metasurface of two types, respectively. In the transparent metasurface blocking NIR, simultaneously enhancing transmission in visible light and blocking in NIR remains challenging. Here, we demonstrate the trans-parent all-dielectric metasurface selectively blocking the NIR by using TiO2 nanocylinder and ITO layer. The ITO layer is implemented as a back reflector because the ITO is trans-parent in visible light whereas the ITO becomes reflective materials in the long-wavelength region (λ > 1500 nm). The designed metasurface exhibits a high average transmittance of 70% in visible light and high solar energy rejection (SER) of 90% in NIR. Furthermore, the performance of the designed metasurface is maintained over a wide range of an incident angle of light. Therefore, the metasurface gives an advanced guide-line for design energy-saving applications. In the opaque metasurface blocking NIR, the previous all-dielectric metasurfaces have difficulty in reflecting overall NIR because the reflection region is too narrow. Here, we demonstrate the all-dielectric metasurface blocking almost overall NIR by using amor-phous Si (a-Si) and SiO2. Since amorphous Si has a high refractive index (~3.3) and high extinction coefficient in NIR, the designed metasurface exhibits high reflection (1050 nm ≤ λ ≤ 2320 nm) as well as high absorption (λ < 1040 nm), thereby leading to high solar energy rejection (SER) of 94% in NIR. The performance of the designed metasurface is independent over a wide range of incident light. Furthermore, a-Si substrate constituting the metasurface can be readily deposited on other materials such as glass and plastic film, so the proposed metasurface has high applicability for a large-area fabrication rather than crystalline Si and GaAs.

Investigation on Thermal Stability of Metal-Interlayer-Semiconductor Contacts Using Carbon Implantation

이동훈 포항공과대학교 일반대학원 2022 국내석사

Effects of carbon implantation (C-imp.) on the thermal stability of MIS (Metal-Interlayer-Semiconductor) contact were investigated. The experiment was conducted on both Si and Ge substrates. To improve the thermal stability in MIS contact, C-imp. into MIS structures was applied. The current density (J) - voltage (V) characteristics showed that C-imp. changed the rectifying behavior to the ohmic-like behavior. The Schottky barrier height (SBH) was also reduced by the C-imp. These improvements can be beneficial to reduce the lower contact resistivity (ρc) with the rapid thermal annealing (RTA) temperatures ranging from 450 to 600 ℃. From the transmission electron microscopy (TEM) and electron energy loss spectroscopy (EELS) mapping, the MIS contact with C-imp. showed the suppression of oxygen diffusion into Ti layer. From the secondary ion mass spectrometry (SIMS) analysis, the segregation of P dopant at the interface was more facilitated with C-imp.. Thus, the C-imp. is promising to improve the thermal stability and to realize low contact resistivity of MIS contact.

An ontology model and reasoner to build an autonomic system for U-Health smart home

김진 포항공과대학교 정보통신대학원 2010 국내석사

과학 기술이 발전하고 컴퓨터가 사람의 생활에 필수적인 요소로 들어오게 된 이후, 그 활용에 대한 연구가 끊임없이 진행되어왔다. 그 중, 건강한 삶을 영위하고자 하는 사람들을 도와주기 위한 연구들이 진행되어왔다. 왜냐하면 나이가 들어가면서 건강을 지키고 질병에 걸리지 않는 데 많은 노력을 아끼지 않기 때문이다. 이런 건강에 대한 우려에 대해 스마트 홈 시스템이 그 대한으로 제시될 수 있다. 하지만 효율적이고 지능적인 스마트 홈 시스템을 구축하기 위해서는 많은 고려할 점이 존재한다. 나이든 사람들이 지닐 수 있는 질병의 다양성과, 질병에 의한 진단의 복잡함에 따른 어려움, 스마트 홈 내부에 존재하는 다양한 종류의 기기들에 대한 관리와 네트워킹 등, 많은 문제점들이 풀어야 할 문제로 제기되고 있다. 본 연구는 포항공대 U-health 스마트 홈 프로젝트의 일부분으로써, 앞서 언급한 문제들을 해결할 수 있는 시스템 구축의 초기 단계의 수행결과이다. 연구의 목적은 시멘틱 웹 기술들을 이용하며 구축한 온톨로지와 리즈너를 만드는 것이며, 이는 U-health 스마트 홈을 위한 자율 컴퓨팅 환경 구축의 기본이 되는 것이다. 스마트 홈에 관련한 많은 온톨로지들이 이미 구현이 되어있지만, 해당 온톨로지에 대한 정당성과 타당성을 언급하기는 어렵다. 온톨로지 구현의 목적은 해당 시스템에 최적화되어 만들어지기 때문이다. 이러한 이유로 본 연구에서 제안하는 모델은 이와 같은 단점을 극복하고 모델에 합리성을 부가하기 위해 국제 표준인 CIM 모델을 변형하여 구축함으로써 스마트 홈 내부에 있는 다양한 기기들에 대한 관리를 효율적이고 합리적으로 수행할 수 있게 하였고, 추가로 다양한 클래스와 프로퍼티들를 생성함으로써 의사 결정 시스템이 상황을 인지하여 정확한 결정을 내릴 수 있게 하는 기반을 제공한다. 또한 다양한 SWRL로 작성된 규칙을 제공함으로써 시스템의 영리한 판단을 내릴 수 있고, 정확한 의사 결정을 가능하게 하는 논리적인 의사 결정 흐름을 생성하여 시스템의 동작에 대한 자율화를 가능하게 한다. 기존의 연구들과 구분이 되는 있는 점은 다양한 분야를 위한 온톨로지 모델 구축이라는 것이다. 단순히 상황을 인지하기 위함이 아닌, 인지 후 시스템에 의한 효율적이고 지능적인 의사결정, 스마트 홈 시스템 내부의 기기들에 대한 합리적인 관리가 가능하게 하기 위함이 본 연구에서 제시하는 모델의 목적이기 때문이다. 논문의 구성은 다음과 같다. 1장에서는 문제 상황에 대한 제기와 파악, 연구의 목적이 기술되어 있다. 2장에서는 U-health 스마트 홈에 대한 관련 연구들과 본 연구에서 사용되는 기술이나 개념에 대한 전반적인 정의들이 설명되었고, 연구에서 해당 기술들이 어떻게 사용되면 기존의 연구들과 어떠한 점이 다른 지에 대한 설명이 되었다. 3장에서는 본 연구에서 제안하는 모델이 사용될 스마트 홈을 위한 자율 컴퓨팅 환경에 대한 설명이 기술되었다. 이 자율 컴퓨팅 환경은 분산된 모듈에 의한 프레임워크로 되어 있으며, 각 모듈의 역할과 의사결정에 의해 필요한 흐름에 대해서 설명한다. 4장에서는 제시된 모델의 구현 목표와 방법이 제시되었으며, 본 모델을 이용한 리즈너의 역할과 구현에 대한 방법이 예시와 함께 기술되었다. 또한, 국제 표준인 CIM에 대한 설명과 온톨로지로 사용하기 위해서 사용된 요소와 시멘틱 웹 기술을 사용하기 위한 CIM 요소의 변환방법과 활용에 대한 설명이 되었다. 추가로 의사결정 시스템이 효율적으로 의사결정을 하기 위해 추가적으로 생성된 요소에 대한 설명이 되어 있으며, 의사 결정의 논리적인 흐름에 대한 검증과 모델의 무결성 보장을 위한 리즈너의 설명이 되어있다. 5장에서는 온톨로지 모델과 리즈너의 구현환경과 사용가능한 시나리오가 기술되고, 해당 시나리오를 지지할 수 있는 의사 결정을 위한 SWRL 규칙 생성을 위한 구현 방법이 기술되었다. 마지막 6장에서는 본 논문에 대한 요약과 공헌, 앞으로 개선해야 할 사항이 기술되었다. 본 모델은 U-health 스마트 홈 시스템에서 사용될 모델이기 때문에 해당 시스템이 어떻게 구성이 되어야 할지에 대한 언급과 데이터 흐름에 대한 시퀀스 다이어 그램이 설명되었다. Two primary concerns for our aging society are preserving good health and avoiding disease. A Smart Home system is one possible way to solve this complex problem. However, it is very complex to build a smart home system for several reasons. First, it is hard to track the behavior of elderly people at home, because each person has unique needs and behavior. In addition, it is very difficult for a system to know whether a given behavior is normal or not. Second, medical symptoms are very complex. Current medical treatment uses various disease symptoms to choose one or more appropriate medical specialists. Third, there can be many heterogeneous technologies at home that use different transport protocols, management data, command languages and specifications. These technologies are a mix of standard and proprietary solutions, making it difficult to build a universal system. To solve these problems, this research which is a part of POSTECH U-Health smart home project, was started. This thesis, is the result of the research, makes two significant contributions to the area. The first contribution is general architecture for the U-Health smart home project at POSTECH. The requirements are introduced and proposed in this thesis. The second contribution is a semantic model that can be used by an autonomic system to make intelligent decisions in a smart home environment. To create the appropriate model, various semantic technologies, which use OWL as the programming language, Prot?g? 3.4.2 as a tool for ontology creation and SWRL as a language for reasoning, were used. Furthermore, for reasonable ontology, open standard CIM version 2.22, which is defined and published by DMTF, was used as a framework.

Characterization of phospholipase C-β1 subtypes : Phospholipase c-β1 subtypes의 특성규명에 대한 연구

Park, Young Gil 포항공과대학교 대학원 1995 국내박사

인공 포텐샬장을 이용한 원격조종로봇의 접촉힘제어

채종현 포항공과대학교 대학원 1997 국내석사

Design and Fabrication of Nanoscale Metal Interconnections for Transparent Deformable Electronic Devices

김동욱 포항공과대학교 일반대학원 2021 국내박사

As transparent displays and touch screens begin to be introduced to the public, the technology for transparent deformable electronic devices is attracting enormous attention as a next-generation electronic technology. Deformable optoelectronic devices, such as displays, solar cells, touch screens, and smart windows that maintain their functions under mechanical deformations have been developed, and various approaches to transparent deformable electrodes have been studied intensively. Despite these interests, transparent deformable nano- and micro-scale integrated interconnections that are easy to be patterned and positioned are receiving somewhat less attention. Since the most successful and feasible concept leading to deformable devices is linking rigid islands of active device components (transistor, light-emitting devices, photovoltaics, etc.) with deformable interconnections, developing transparent interconnections that can retain good electrical performance under high mechanical strain is highly required. In this work, I designed and fabricated three different types of transparent deformable nanoscale metal interconnections; (i) One-dimensional (1D) metal nanolines which were deposited on the flexible substrates by simple and reliable nanofiber (NF) photolithography, (ii) 1D wavy stretchable single metal NF which were individually positioned by the electrohydrodynamic (EHD) printing and metallized through room-temperature electroless plating, and (iii) Two-dimensional (2D) foldable and stretchable gold (Au) film hybrid electrodes which were composed of the anisotropic conductive ultrathin films (ACUFs) and the ultrathin Au film electrodes. These fabricated metal interconnections were not only electrically deformable but also optically transparent due to their nanoscale dimensions, and were able to be individually positioned and patterned in desired positions, shapes, and alignments. Also, all three deformable interconnections are fabricated by low-temperature processes and can easily expanded to large-scale production. The fabricated nanoscale metal interconnections were used as the interconnecting electrodes in the transparent and deformable field-effect transistors (FETs) array and the transparent electrodes of the deformable light-emitting devices.

Long-working(0.3m) distance microscope

조재영 포항공과대학교 일반대학원 2022 국내석사

포항공대 아토초 과학 연구실 내 아토초 광 시설의 경우 반경이 25 수준의 진공 챔버 안에 수십 수준의 TMDC 샘플을 활용하는 실험을 진행하고 있다. 진공 밖에서 30~40 수준의 TMDC 샘플에 대한 레이저의 집속위치를 관측하기 위해서 긴 Working distance의 고배율 현미경의 필요성이 대두되었다. 이를 해결하기 위해 Long-working(0.3m) distanace microscope을 제작을 하여 진공 챔버 안의 TMDC샘플을 측정해야 한다. Microscope를 위의 상황을 고려하며, 간단하게 구현하기 위하여 몇 가지 조건과 제약을 두었다. (1) 색수차를 줄이기 위해 532 의 단일 파장에서 작동 (2) 10배 이상의 배율을 구현 (3) 실제 제작을 위해 첫번째 렌즈로부터 detector까지의 거리를 40 이하 제약 (4) 간단한 제작을 위해 최대한의 상용렌즈 사용 (5) 시뮬레이션을 통해 단색수차의 최소화 위의 조건과 제약을 통해 시뮬레이션을 진행하였고, 시뮬레이션 결과를 바탕으로 실험을 진행하였다.시뮬레이션을 기반으로 한 실험 결과 최대 25배의 배율과 8μm 분해능의 이미지를 얻는 데 성공했다. The need for a high magnification microscope with a long-working distance has emerged in order to observe the laser focus position for TMDC sample with a 30~40 μm. To solve this problem, a long-working (0.3m) distance microscope should be manufactured to measure TMDC samples in a vacuum chamber. Some conditions and restrictions were placed for simple implementation. (1) Operates at a single wavelength of 532 to reduce chromatic aberration (2) Realize a magnification of 10 times or more (3) Limit the distance from the first lens to the detector to 40 or less for actual production (4) Use of commercial lenses as much as possible for simple production (5) Minimization of monochromatic aberration through simulation Simulations were conducted through the above conditions and constraints. As a result of the experiment based on the simulation, it succeeded in obtaining an image with a magnification of up to 25 times and a resolution of 8 μm.

진화 프로그래밍 기반의 CLEAN 기법을 이용한 산란점 및 고유주파수 추출

최인식 포항공과대학교 대학원 2003 국내박사

과거의 레이다 시스템은 단순히 표적물을 탐지하고 표적물까지의 거리 및 속도를 측정하는 것이었습니다. 하지만, 오늘날의 레이다는 이러한 속도 및 거리 정보뿐만 아니라,표적물의 종류를 인식하여 아군과 적군을 구별하는 고도의 기술을 요구하고 있습니다.레이다 표적물을 구분하기 위해 사용되는 특성벡터로는 크게 산란점과 공진주파수가 있습니다. 산란점은 표적물에 존재하는 고 에너지 방출점이며, 공진주파수는 표적물의물리적인 크기에 의해 정해지는 고유한 값입니다. 공진주파수는 상대적으로 작은 에너지를 가지고 있으므로 잡음에 매우 민감합니다. 산란점은 상대적으로 큰 에너지를 가지고 있으므로 잡음에는 강한 반면, 각도에 따라서 그 위치와 크기가 변하므로 많은 저장공간을 필요로 합니다. 본인의 연구는 이러한 산란점과 고유주파수를 더욱 정확하게 추출할 뿐만 아니라, 잡음에도 강건한 새로운 기법을 개발하는 것입니다. 먼저, 저는 더욱 정확한 1차원 및 2차원 산란점 추출을 위해서 Evolutionary programming (EP)을 이용한 CLEAN 알고리즘 (EP-based CLEAN)을 개발하였습니다. EP-based CLEAN 기법은 원하는 개수의 산란점을 가장 큰 에너지를 가지는 것부터 차례대로 추출해 내는 방법입니다. 이러한 EP-based CLEAN 기법은 기존의 산란점 추출기법에 비해서 여러가지 장점을 가지고 있습니다. 먼저, 잡음에 강건한 성질을 가지고 있으며, 1 Fbin안에 위치한 산란점들을 구분해 낼 수 있는 해상도를 가지고 있습니다. 둘째, 추출된 파라미터값들이 기존의 CLEAN기법에 비해 매우 정확합니다. 본논문에서는 개발한 알고리즘을 이용하여 포항공대 compact range에서 측정한 데이타에 적용해 보았습니다. 또한, 개발된 새로운 알고리즘의 우수성을 검증하기 위해서 기존의 다른 방법들과 표적인식 성능을 비교해 보았습니다. Multilayer perceptron neural network을 이용한 4개의 서로 다른 표적물에 대한 구분결과로부터 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 Prony 방법이나 FFT-based CLEAN방법보다 더 나은 성능을 보임을 알수 있었습니다. 또한 2차원 산란점 추출에 있어서 도 IFFT를 이용한 ISAR 영상, 2-D MEMP (Matrix Enhancement Matrix Pencil) 방법과 본인의 알고리즘을 비교하여 보았습니다.본인의 알고리즘은 기존의 방법과는 달리 직교좌표계가 아닌 극좌표계에서 구현되는 알고리즘입니다. 또한, 2-D MEMP방법과는 달리 산란점의 갯수를 잘못 예측하더라도 추출한 파라미터값의 정확도에는 영향을 받지 않습니다. 본 논문에서는 여러가지 실험을통하여 본인의 알고리즘이 2차원 산란점 추출에서도 뛰어난 성능을 가짐을 보여주었습니다. 고유주파수는 표적물을 구분하기 위한 또 하나의 특성벡터입니다. 일반적으로 고유주파수는 표적물이 정해지면 각도에 상관없이 그 값이 일정합니다. 따라서, 산란점을 이용한 구분방법보다 간단하며 저장공간도 감소하는 장점을 가지고 있습니다. 하지만, 레이다 신호에 있어서 후기 응답신호는 초기 응답신호보다 그 에너지가 훨씬 작으므로,잡음에 민감합니다. 따라서, 훌륭한 고유주파수 추출법은 잡음에 강건해야하며 또한 고유주파수의 갯수를 몰라도 추출이 가능해야 합니다. 왜냐하면 고유주파수의 갯수는 일반적으로 미리 알수없기 때문입니다. 후기 응답에서의 EP-based CLEAN 알고리즘은 위의 두가지 성질을 만족합니다. 우리는 이러한 특성을 보여주기 위해서 기존의 Prony 방법과 E-pulse 방법을 제안한 알고리즘과 비교해 보았습니다. 다음으로, 저는 초기 응답과 후기 응답신호를 구분하지 않고 동시에 적용할수 있는 일반화된 EP-based CLEAN 방법을 제안하였습니다. 일반화된 EP-based CLEAN 알고리즘을 이용하면 한번의 신호처리를 통하여 산란점과 고유주파수를 동시에 추출할 수 있습니다. 위에서 제안하는 방법들은 앞으로 표적인식기법의 구분성능 향상에 매우 유용하게쓰일 것이라 생각합니다. 마지막으로 본 논문에서는 시간-주파수 영역의 EP-based CLEAN 알고리즘을 이용하여 움직이는 물체에 대한 이동보상기법을 제시하였습니다. 시간-주파수 영역의 EP-based CLEAN 알고리즘을 이용한 ISAR 영상기법은 기존의 Adaptive wavelet transform (AWT)기법을 이용하는 방법보다 계산시간은 다소 많이 걸리지만, 더욱 향상된 영상을 얻을수가 있습니다. 앞으로 컴퓨터 기술이 더욱 발전하여 계산시간을 단축시킬 수만 있다면, 본인의 알고리즘은 레이다 신호처리 분야에 아주 유용하게 사용되어 질 것이라 생각됩니다. 하지만, 여전히 해결해야 할 숙제도 가지고 있습니다. 즉, 해상도가 1차원에서 0.5 Fbin으로 제안되는 문제점과 계산시간이 많이 걸리는 문제점, 본 논문에서 사용한 undapmed exponential model이나 damped exponential model보다 더욱 정확한 모델로 알려진 GTD(Geometrical Theory of Diffraction)모델을 이용한 방법의 개발등은 앞으로 계속 연구가 진행되어야 할 것입니다. When a radar target is illuminated by a short-duration electromagnetic (EM) field, the transient response has an early-time response and a late-time response. The early-time response occurs while the field passes across the target, so provides useful information for the local features (scattering centers) on the target. After the field has completely traversed the target, the late-time response which is related to the global features (natural resonance frequencies) of the target begins to appear. Because the selection of proper feature vectors is crucial to the success of target identification it is recommended that feature vectors contain information on early-time scattering centers and late-time natural frequencies simultaneously. In this dissertation, we propose a novel method for scattering centers and complex natural resonance (CNR) frequencies extraction. One-dimensional (1-D) and two-dimensional (2-D) scattering centers have been used as important features for automatic target recognition (ATR). There-fore, many researchers have developed various scattering center extraction techniques. The well-known techniques are model-based methods and a FFT (fast Fourier transform)-based CLEAN method. The model-based method has a high resolution, but is not robust to random noise. The FFT-based method has robustness, but does not have high resolution. In this dissertation, we pro-pose a novel method, called evolutionary programming (EP)-based CLEAN, which has high resolution and robustness at the same time. The 1-D and 2-D EP-based CLEAN use the 1-D and 2-D undamped exponential models and EP for an optimization of cost function. The EP-based CLEAN algorithm has many advantages compared to conventional methods. First, it takes advantage of the FFT-based CLEAN method and model-based methods simultaneously. Second, it is very fast compared to the genetic algorithm (GA)-based method since it extracts the parameters of each scattering center step-by-step. Third, false estimation of the number of scattering centers does not affect the accuracy of parameter extraction, as does the model-based methods. Fourth, the extracted parameters of the scattering centers are very accurate since they do not have a bias, as is the case with the model-based methods. Fifth, it does not require transforming of the coordinates of the measured data from polar to Cartesian in 2-D scattering center extraction. For the verification of the proposed algorithm, we use synthesized data composed of several ideal point scatterers and measured data at the compact range of Pohang University of Science and Technology (POSTECH). We will show the high-resolution characteristic and the robustness to random noise through simulations. We will also show the accuracy of extracted parameters compared with the matrix enhancement and matrix pencil (MEMP) method, a high-resolution method. The natural frequencies are also used as efficient features for radar target recognition. For natural frequency extraction, we use a late-time EP-based CLEAN which is a time-domain CLEAN algorithm. The late-time response has small energy compared to the early-time response. Therefore, a good resonance frequency extraction method must be robust to random noise and insensitive to the estimation of model order. Our algorithm meets these requirements. We will show these characteristics using the synthetic data and measured data at the Michigan State University arch range. Finally, we performed a motion compensation using time-frequency EP-based CLEAN. When a target has a complex rotational and translational motion, the radar image by using IFFT can be blurred. The inverse sythetic aperture radar (ISAR) image contains the information of a two-dimensional distribution of scattering centers. Therefore, the motion compensation is needed for obtaining a cleaned ISAR image. Time-frequency motion compensation replacec the Fourier transform with the time-frequency transform. In this dissertation, we use the time-frequency EP-based CLEAN algorithm which is more accurate than the conventional adaptive wavelet transform (AWT). We used the simulated MIG-25 data for the verification of our algorithm.

마이크로크기 액적의 거동 제어를 통한 액적-점핑 응축 성능 증진

한태양 포항공과대학교 일반대학원 2020 국내박사

The enhancement of the efficiency of condenser surfaces would reduce consumption of energy and natural resources, because the efficiency of the systems exploiting the condensation of vapor depends on the efficiency of the condenser surfaces. The condensates on the surfaces act as thermal resistance during the condensation, so the efficiency of surfaces is closely related to the behavior of the condensates. When a condenser surface is superhydrophobic, micro-condensates can jump up from the surface due to the low adhesion energy between the condensates and the surface. Therefore, the jumping-mode condensation has the potential to be applied in a wide range of applications, including electronic hot-spot cooling, water/energy harvesting, and dehumidification. However, the relatively low heat flux of jumping-mode condensation, which is attributed to the flooding limitation of the superhydrophobic surfaces, is the bottleneck of applications, so enhancing the efficiency of jumping-mode condensation is a significant step toward commercialization of the applications. Extensive research has been conducted to increase the efficiency of jumping-mode condensation. Biphilic surfaces combining superhydrophobic and hydrophilic surfaces have been suggested to increase the growth rate and number density of condensed droplets. The energy barrier for the heterogeneous nucleation of condensation is lower in the hydrophilic area than in the superhydrophobic area, so nucleation is promoted by hydrophilic patterns on a superhydrophobic surface. In addition, the control of the nucleation site using the biphilic surfaces has great potential to delay flooding in high supersaturation conditions. Using an electric field is also an effective method to increase the efficiency of jumping-mode condensation. The jumping droplets are positively charged by the formation of the electric double layer at the droplet–surface interface, so applying an electric field can prevent jumping-droplet return. Next, micro/nano hierarchical structured surfaces can promote droplet jumping. The nucleation density is increased in the hierarchically structured surfaces due to the increased heat transfer area and the decreased nucleation energy barrier at the corner of the microstructures, so the number of coalescence events of the condensed droplets is increased. Furthermore, the condensed droplets can move up to the top of the microstructures spontaneously due to the Laplace pressure gradient. This expulsion reduces the adhesion energy between the droplets and the surface due to the minimized liquid–solid contact area. These studies have shown the enhanced efficiency of the jumping-mode condensation, however the efficiency can be increased further. The jumping-mode condensation only can be applied to low supersaturation conditions due to the flooding limitation. Furthermore, the nucleation energy barrier is high on superhydrophobic surfaces because the contact angle of the surfaces is high, so the nucleation rate is low on the superhydrophobic surfaces. In this condition, the number of the coalescence events of the condensed droplets is low due to the long distance between the condensed droplets, delaying the coalescence-induced jumping. Therefore, this study suggested a new superhydrophobic surface inducing in-plane motion of the condensed droplets to promote the coalescence-induced jumping. To find a method inducing the in-plane motion of the droplets, the droplet behavior inside a V shape was investigated and a model was developed to explain the relationship between the wettability of the V shape and the droplet behavior. The model predicted that a superhydrophobic V shape can induce the in-plane motion, and the prediction was validated experimentally. Based on this understanding, a new superhydrophobic surface having the superhydrophobic V shapes was designed. The surface induced the spontaneous motion of condensed droplets in parallel with the substrate, then the droplets gathered in a certain area. The spontaneous in-plane motion accelerated the contact between the droplets, promoting the coalescence-induced jumping. Compared with a conventional superhydrophobic surface, the proposed surface increased the frequency of coalescence-induced jumping by ≥ 17 times and increased the cumulative volume of jumping droplets by ~ 1.8 times. On the developed surface, spontaneous depinning motions of the condensed droplets inside the V shape was observed. In addition, a unique jumping mode, which has the potential to increase the efficiency of condensation further, was discovered: Two droplets originating from a single nucleation site coalesced with each other and jumped up. In this study, the mechanism and the effect of the depinning motion and the unique jumping mode were analyzed. The understanding from the analysis will give insights into designing efficient condenser surfaces for various applications. 응축 현상은 발전소의 응축기와 열 교환기 그리고 담수화 설비 등 다양한 산업에서 중요하게 사용되며, 응축 열전달 효율 증진은 이러한 산업의 효율 향상과 직결되기 때문에 매우 중요하다. 그리고 과거에는 100°C 이상의 고온 고압의 증기를 응축시키는 것이 주를 이룬 반면에 최근에는 수분 포집 장치와 전자제품 열 관리를 위한 히트파이프 등에서 대기 온도와 비슷한 수준의 저온 증기를 응축시키는 시스템이 많이 사용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 새로운 응축 표면을 개발하여, 저온 증기의 응축 효율을 증진시키고자 한다. 저온 증기의 응축 효율을 증진시키는 가장 좋은 방법은 응축면이 초소수성을 띠게 만들어서 액적-점핑 응축 모드를 구현하는 것으로 알려져 있다. 응축 과정에서 응축면 위의 응축액들은 열저항 역할을 하며, 표면과 응축액 사이의 접착에너지가 낮을수록 응축액이 쉽게 제거되기 때문에 응축 열전달 효율이 높다. 그리고 표면 위의 응축액들이 서로 접촉하여 하나로 뭉치는 과정에서 표면적이 감소하면서 여분의 표면에너지가 운동에너지로 전환되는데, 초소수성표면에서는 응축액과 표면 사이의 접착에너지가 매우 낮기 때문에 액적-뭉침 과정에서 발생하는 운동에너지가 접착에너지를 극복하여 응축액들이 표면 밖으로 점프할 수 있게 된다. 이 때 점프하여 제거되는 응축액들은 마이크로미터크기로 소수성표면에서 중력에 의해 제거되는 응축액의 크기(수 mm)보다 훨씬 더 작기 때문에 초소수성표면에서의 액적-점핑 응축의 효율이 소수성표면에서의 적응축보다 더 높다. 하지만 초소수성표면에서의 액적-점핑 응축 효율을 더 증진시킬 수 있는 여지가 있다. 액적-점핑 현상은 두 개 이상의 응축액들이 서로 접촉했을 때 발생하기 때문에 응축액들 사이의 간격에 의해 이탈 직경이 결정된다. 저온 증기 응축과 같은 낮은 열유속 조건에서는 응축 핵형성 밀도가 낮아서 응축액들간의 거리가 상대적으로 멀어지게 되며, 이 때 액적-점핑에 의해 제거되는 응축액들의 평균 크기(~30 μm)는 액적-점핑이 가능한 최소 크기(~6.5 μm)보다 훨씬 더 크다. 선행연구에서는 액적-점핑 이탈 직경을 감소시키기 위해 초소수성표면에 친수성물질을 패터닝한 혼합표면을 이용하여 응축 핵형성 밀도를 증가시키는 방법을 제안하였으며, 액적-점핑 응축 열전달 효율이 최대 2배 이상 증진되는 것을 실험적으로 증명하였다. 하지만 혼합표면에서 친수성/초소수성 면적비가 증가할수록 표면과 응축액 사이의 접착력이 증가하여 액적-점핑 가능성이 감소하기 때문에 혼합표면으로 액적-점핑 응축 성능을 증진시키는데 한계가 있다. 따라서 액적-점핑 성능을 더욱 증진시키기 위해서는 기존과는 다른 새로운 방법의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 응축 핵형성밀도를 증가시킴과 동시에 응축액이 자발적으로 표면에 수평한 방향으로 이동하게끔 유도해서 응축액들간의 접촉을 촉진시키는 방법을 고안하였다. 이미 자연현상을 통하여 응축액의 자발적인 이동에 의해 응축액들간의 접촉이 촉진된다는 사실이 알려져 있다. 선인장 가시에서는 가시 모양의 비대칭성 때문에 응축액이 성장하면서 자발적으로 이동하는데, 이 때 이동하는 응축액은 주변의 다른 응축액과 접촉 기회가 늘어나기 때문에 다른 응축액들을 흡수하면서 빠르게 성장한다. 최근에는 선인장 가시의 비대칭성을 모사한 응축 표면이 개발되어, 응축액의 자발적인 이동 현상으로 수분 수집 성능이 크게 증진된다는 것이 보고되었다. 하지만 선인장 가시에서 응축액이 자발적으로 이동하는 현상은 표면의 접촉각이 약 90도 일 때 발생하기 때문에 액적-점핑을 구현하기 위한 초소수성표면(접촉각 150도 이상)에는 적용할 수 없다. 따라서 초소수성표면에서 응축액을 표면에 수평한 방향으로 이동시키기 위한 새로운 방법 개발이 필요하다. 본 연구에서는 젖음성 이론을 이용한 모델을 개발하여 초소수성 V 모양 구조를 이용하면 응축액을 자발적으로 이동시킬 수 있다는 것을 예측하였다. 그리고 예측 결과를 바탕으로 초소수성 V 모양 구조를 배열한 새로운 초소소수성 응축 표면을 설계하였다. 이 표면에는 초소수성 V 모양구조가 지그재그 형태로 반복되어 있으며, 마이크로크기의 응축액들을 자발적으로 이동시켜서 특정 영역에 모을 수 있도록 지그재그 구조가 배열되어 있다. 즉, 마이크로크기의 응축액들을 한곳으로 모아서 상호 접촉을 촉진시키고자 초소수성 지그재그표면을 설계하였다. 초소수성 지그재그구조 표면을 제작하기 위해 구리 기반의 마이크로/나노 이중구조 제작 기술을 이용하였다. 지그재그구조의 높이는 약 15 μm, 구조 간의 간격은 약 20 μm로 약 20 μm 크기의 응축액들을 한 곳으로 모을 수 있게 제작되었다. 가시화 실험을 통해 지그재그구조 표면과 기존 초소수성표면에서의 응축액의 거동을 비교 분석한 결과, 지그재그구조 표면에서 응축액들의 자발적인 이동 현상에 의해 액적-점핑이 촉진되는 것을 확인하였다. 지그재그구조 표면에서 액적-점핑 빈도가 1,600% 이상 증진되었고, 평균 액적 이탈 직경은 절반 이하로 감소하였다. 그리고 표면에서 제거되는 응축액들의 누적 체적을 비교한 결과, 지그재그구조 표면에서 단위시간당 누적 응축수량이 약 80% 많은 것을 확인하였다. 또한 본 연구에서는 마이크로-나노 이중구조를 갖는 초소수성표면에서 응축액의 자발적인 이동 현상의 원리와 효과를 분석하였다. 젖음성 이론을 기반으로 모델을 개발하여 개발된 표면에서의 응축액의 탈착 현상을 설명하였고, 탈착 현상에 의한 액적과 표면사이의 접착력 감소 효과를 계산하였다. 그리고 개발된 표면에서 관찰된 독특한 액적-점핑 현상(하나의 핵형성 지점에서 생긴 응축액 두개가 서로 뭉쳐서 점프하는 것)을 켈빈 식(Kelvin’s equation)과 젖음성이론을 이용해서 설명하였다. 따라서 본 연구는 초소수성 지그재그표면을 개발하여 저온 증기의 응축 성능을 크게 증진시킬 수 있는 새로운 방법을 제안했을 뿐만 아니라, 이중구조 초소수성표면에서 액적-점핑 응축 현상에 대한 이해를 제공함으로써 향후 저온 증기 응축 효율을 더 증진시키는데 기여할 것으로 기대된다.

산업에서 딥 러닝 기반의 텍스트 spotting 알고리즘

구교권 포항공과대학교 일반대학원 2020 국내박사

In this thesis, deep learning-based text spotting algorithms are studied to identify product identification number which is rotated with various angles. To demonstrate the validity of two text spotting algorithms, a billet identification number (BIN) data set is used. The BIN is a product number that is given to discriminate against the wanted product from the others because of similar shapes of billets. Before final or next process, BIN should be checked to prevent mixing billets of different material. There are two types of BINs such as paint type and sticker type. In addition, the BIN comprises seven to nine alphanumeric characters except the letters I and O. The BIN may be rotated with various angles. The first algorithm used a deep learning network that was trained with non-rotated product numbers. The network is fed with candidate images including a non-rotated product number. And then, the output with the largest score results as the estimated product number. Specifically, interpretation and sticker extraction modules are developed. Furthermore, the fully convolutional network (FCN) with deconvolution layer is used and optimized. To increase the BIN recognition accuracy, the FCN was simulated for various structures and was transferred from the pre-trained model. The BIN is identified by the trained FCN model and interpretation module. If the BIN is sticker-type, it is inferred after the sticker region is extracted by the sticker extraction module. The accuracy of the proposed system was shown to be approximately 99.59 % in an eight-day period. While the first algorithm used a deep neural network as a component, the second algorithm was focused on a deep neural network. A product number is determined not only by the classes of individual characters but also by their order. Furthermore, the classes and order of individual characters are invariable even when the product number is rotated. Inspired by this concept, a novel deep neural network framework was proposed. The proposed network had two outputs. One is for the classes of individual characters, and the other is for the order of individual characters (or positioning within the product number). As compared with the first algorithm, the proposed network requires one more annotation but does not require additional labor for labeling. The multi-task for two annotations plays a positive role in the representation learning of a network. It is shown in the experimental result. Furthermore, to achieve good performance of the BIN identification, we analyzed various networks of the proposed framework. And then the second algorithm was compared with the first algorithm to evaluate the performance of the BIN identification. 본 논문은 텍스트 spotting 알고리즘들에 관한 것이다. 텍스트 spotting 이란 텍스트 탐지 (detection)와 인식 (recognition)을 합친 것을 의미한다. 컴퓨터 비전 분야에서 텍스트 spotting은 영상의 이해을 위해 필수적인 것 중 하나이다. 요즘 컴퓨터 비전 분야에서 딥러닝이 큰 성공을 이루고 있다. 그래서 딥러닝을 활용한 텍스트 spotting 알고리즘들이 많이 연구되어 왔다. 한편, 산업 분야에서 공장자동화을위해서는 제품을 식별하여야 한다. 이를 통해 서 제품의 실시간 추적을 통해서 효율적인 제품 관리와 생산을 할 수 있다. 이러한 제품 식별을 위해서 제품은 고유의 제품번호를 가진다. 철강 산업에서도 공장 자동화를 위한 제품 번호 인식이 매우 중요하다. 빌렛과 같은 반제품은 최종 제품을 위한 공정 전에 식별되어야 한다. 겉보기에는 비슷하게 생겼지만 고객의 요구에 따라 다른 성분을 가지기 때문에 섞이게 된다면 큰 손실이 발생하게 된다. 빌렛은 단면이 사각형인 긴 바 형태의 철강 반제품이다. 그리고 그 단면에 빌렛 식별 번호가 적혀 있다. 그래서 빌렛은 컨베이어 벨트로 옮겨져서 다음 공정으로 전달되는데, 그 때 빌렛의 단면 영상은 획득된다. 이를 식별하여 원하는 빌렛이 전달되는지를 확인한다. 영상에서의 빌렛 식별 번호는 다양한 방향으로 회전되고 긁힘이나 번짐 등이 발생할 수 있다. 그리고 빌렛 식별 번호는 페인트형과 스티커형으로 나뉜다. 그 중에서 스티커형 빌렛 식별 번호는 발생빈도가 적어서 데이터량이 적다. 그래서, 본 논문에서 빌렛 식별 번호 인식을 위한 딥러닝을 활용한 2 가지 텍스트 spotting 알고리즘들을 제안하였다. 첫번째 알고리즘은 회전하지 않은 빌렛 식별 번호를 학습한 네트워크를 활용한다. 그리고 이를 활용하여 빌렛 식별 번호를 인식하기 위해서 interpretation과 sticker extraction 모듈을 설계하였다. 후보가 될 수 있는 4가지 방향으로 영상을 페인트형 회전되지 않은 빌렛 식별 번호를 학습한 네트워크의 입력으로 한다. 그 출력들로부터 나온 인식 결과와 인식 점수를 가지고 최종 빌렛 식별번호가 추정된다. 또한 부족한 스티커형 빌렛 식별번호를 학습하기 위해서 유사 스티커를 만들어서 data augmentation을 했다. 마지막으로 네트워크 구조의 최적화와 transfer learning을 적용하였다. 8일 동안 실제 현장에 적용 했을 때 99.58848 %의 정확도를 보였다. 하지만 첫번째 알고리즘은 계산량이 무겁고 파라미터 설계에 따라 다른 성능이 나올 수 있다. 그래서 두번째 알고리즘으로 하나로 통합된 뉴럴 네트워크를 제안하였다. 빌렛 식별 번호에서 각 문자마다 종류와 순서는 빌렛이 회전하여도 변하지 않고 이 2가지 정보로부터 빌렛 식별 번호를 추정할 수 있다. 이것은 기반으로 하나의 영상으로부터 2가지 출력을 가지는 네트워크를 제안하였다. 하나는 각 문자의 종류에 관한 것이고, 다른 하나는 각 문자의 빌렛 식별번호에서의 순서 또는 위치에 관한 것이다. 이 네트워크는 깊이나, fusion, dropout, group normalization에 대해서 최적화 되었다. 그 결과로 페인트형, 스티커형 빌렛 식별 번호에 대해서 각각 99.372 %, 99,793 % 로 첫번째 알고리즘 98.991 %, 98.551 % 보다 좋은 인식률을 보였다.