Earticle

본 연구에서는 전기 도금법을 이용하여 N형 웨이퍼에 구리 박막을 형성하여 표면의 거동을 조사하였다. 이를 위해 표면의 자연 산화막을 제거하고, 전기 도금 시 핵 생성을 용이하게 하기 위해 사포로 웨이퍼를 연마하여 표면을 거칠게 하였다. 그런 다음 10, 20, 30, 60, 120초 동안 도금한 샘플을 제작하였다. 각 샘플에 대한 표면 저항을 분석한 결과, 30초 이후에는 저항 값에 거의 변화가 없음을 확인하였다. 연마된 샘플 표면에 형성된 구리 이온과 빛 사이의 반응을 조사하기 위해 규칙적 반사와 확산 반사를 측정하였다. 규칙적 반사와 확산 반사 모두 파장이 200nm에서 600nm로 증가함에 따라 모든 샘플에서 반사율이 감소하는 경향을 보였으며, 코팅 시간이 길 어질수록 반사율 값이 높아졌다. 이를 통해 반도체 공정에 도금 방법으로 실리콘 기판상에 금속 구리 코팅 공정 적용 가능성을 검토하였다.

We investigated the behavior on the surface by forming a copper thin film on an N-type wafer using an electroplating method. To do this, we removed the natural oxide film on the surface, and roughened the surface by polishing the wafer with sandpaper to facilitate nucleation during electroplating. Then, we fabricated samples that were plated for 10, 20, 30, 60, and 120 s. The surface resistance was analyzed for each sample. In order to investigate the reaction between copper ions formed on the polished sample surface and light, we measured the regular and diffuse reflections. Through this study, the feasibility of applying a copper metal coating process using a plating method in semiconductor fabrication was evaluated.

본 논문에서는 드론 탐지 시스템에 사용되는 소형 광대역 대수주기 다이폴 어레이 안테나 설계 방법을제시하였다. 안테나의 동작 주파수는 드론 운용 시 사용되는 ISM 대역(433MHz, 915MHz, 2.4GHz, 5.8GHz)이며 대부분 의 대역폭에서 약 5dBi의 이득을 얻을 수 있도록 설계하였다. 본 논문은 광대역 대수주기 다이폴 어레이 (PLPDA) 안테나의 기본 이론을 기반으로 저대역(433MHz, 915MHz)의 다이폴 길이를 줄이고 각 다이폴의 폭을 달리하는 방법으로 성능을 개선하였다. LPDA 안테나의 기본 구조 설계를 위해 Matlab을 사용하여 다이 폴 길이와 간격을 구하였고, 이를 이용하여 PCB의 유전율을 고려하여 각 파라미터를 최적화하였다. 제안된 안 테나는 기존 LPDA 안테나에 비해 36%로 줄어들었고 433MHz에서 5.8GHz 대역에서 3.6dBi에서 7.9dBi의 이득을 갖 는다. 제안된 LPDA 안테나는 휴대용 방향 탐지 및 스펙트럼 모니터링 애플리케이션에 사용할 수 있다.

This paper presents a design approach for a compact wideband log-periodic dipole array (LPDA) antenna, intended for use in a drone detection system. The antenna operates across the ISM band (433MHz, 915MHz, 2.4GHz, 5.8GHz), which is commonly used in drone operations, and is designed to provide approximately 5dBi of gain across most of the bandwidth. Building on the fundamental principles of wideband LPDA antennas, the design improves performance by shortening the dipole length for the lower frequency bands (433MHz, 915MHz) and adjusting the width of each dipole. Matlab was utilized to design the antenna's basic structure, determining the dipole length and spacing, with optimization based on the PCB's permittivity. Compared to existing LPDA antennas, the proposed design is 36% smaller and offers a gain range of 3.6dBi to 7.9dBi within the 433MHz to 5.8GHz frequency range. Suggested LPDA antenna is suitable for portable direction-finding and spectrum monitoring applications.

최근 클라우드 환경은 서비스 안전성 및 효율적 관리를 위해서 단일 클라우드에서 다중 클라우드 환경으 로 변화하고 있다. 그러나, 다중 클라우드 서비스는 보안 및 비용 문제가 아직 완벽하게 해결되지 않은 문제점이 있다. 본 논문에서는 다중 클라우드 환경에서 상호 운용성을 극대화하기 위한 멀티 클라우드 작업 관리 기술을 제안한다. 제안 기술은 다양한 환경에서 멀티 클라우드 작업에 상관도를 적용하여 작업 품질을 높이고 통합 관리 용이성을 향상시킨다. 또한, 제안 기법은 클라우드 작업을 클라우드 서버로 수집·처리·저장하여 서로 다른 클라우 드 사용자와 공유할 수 있도록 다양한 요소(시간, 장소, URL 등)들을 공유함으로써, 블록에 저장된 클라우드 작업 의 손상된 위치를 복구한다. 성능 평가 결과, 클라우드 작업 처리의 정확도는 평균 3.52%, 효율성은 평균 2.84%, 지연 시간은 평균 1.02 ms 향상된 결과를 얻었다.

Recently, the cloud environment is changing from a single cloud to a multi-cloud environment for service safety and efficient management. However, the multi-cloud service has a problem that the security and cost problems have not yet been completely solved. In this paper, we propose a multi-cloud task management technology to maximize interoperability in a multi-cloud environment. The proposed technology improves task quality and improves integrated management by applying correlation to multi-cloud tasks in various environments. In addition, the proposed technique recovers the damaged location of cloud tasks stored in the block by sharing various elements (time, place, URL, etc.) so that cloud tasks can be collected, processed, and stored on a cloud server and shared with different cloud users. As a result of performance evaluation, the accuracy of cloud task processing improved by 3.52%, the efficiency by 2.84% on average, and the latency by 1.02 ms on average.

이 연구는 효율적인 얼굴 랜드마크 검출(Efficient Facial Landmark Detection, EFLD) 모델을 도입하며, 이는 실제 얼굴 이미지에서 발생하는 다양한 도전에 대응하기 위해 최첨단 네트워크 설계와 혁신적인 손실 방법을 결합한 모델이다. EFLD는 얼굴 내의 전역 및 국부적인 변동뿐만 아니라 학습 데이터의 불균형 문제를 해결하기 위한 방법들을 제시한다. EFLD는 효율성, 정확성 및 컴팩트성 면에서 현존하는 방법들을 능가하며, 표준 벤치마크에서 최첨단 결과를 달성하면서도 모델 크기와 처리 속도 면에서 현저히 적은 자원을 필요로 한다. 300W 및 AFLW와 같은 데이터셋에서의 광범위한 테스트 결과, EFLD는 이전 접근법에 비해 정확성과 속도 면에서 일관되게 우수함을 보인다. 또한, 이 연구는 모바일 기기에 최적화된 실용적인 시스템을 도입하여 얼굴 랜드마크 검출 분야에서 새로운 기준을 세우고 미래의 발전 가능성을 제시한다.

This study introduces the Efficient Facial Landmark Detection (EFLD) model, which combines state-of-the-art network design and innovative loss methods to respond to various challenges arising from real facial images. EFLD presents methods to solve the problem of imbalance in learning data as well as global and local variations within faces. EFLD outperforms existing methods in terms of efficiency, accuracy, and compactness, achieving state-of-the-art results on standard benchmarks while requiring significantly fewer resources in terms of model size and processing speed. Extensive testing on datasets such as 300W and AFLW shows that EFLD consistently outperforms previous approaches in terms of accuracy and speed. Additionally, this study sets a new standard in the field of facial landmark detection by introducing a practical system optimized for mobile devices and suggests future development possibilities.

투명 전극은 태양전지, 디스플레이 등 전자 기기에 적용되는 소재로 현재는 ITO가 상용화되어 있으나, 제한된 자원과 비용 상승 문제로 인해 지속적으로 사용할 수 있는 소재로는 적합하지 않다. 따라서, 이러한 한계 를 지닌 ITO(Indium Tin Oxide)를 대체할 신개념의 투명 전극 소재가 필요하며 다양한 연구가 이루어지고 있다. 대표적으로 AZO(Aluminium-doped Zinc Oxide), 은 나노와이어, 그래핀, 탄소나노튜브, PEDOT:PSS 등이다. 최근에는 플렉서블 디스플레이와 웨어러블 기술의 발전으로 새로운 대체 소재와 공정법을 요구하고 있 고, 금속나노와이어, CNT, 그래핀이 검토되고 있으며, 롤투롤 방법과 같은 대면적, 저가 생산이 가능한 공정 기 술의 개발이 이루어지고 있다. 현재 세계적인 반도체 기술을 주도하고 있는 우리나라에서 이러한 분야에 집중적 인 투자 및 선도 연구는 미래에도 반도체 분야에서 지속적으로 선두를 유지할 수 있는 밑거름이 될 것이다.

Transparent electrodes are materials applied to electronic devices such as solar cells and displays. Currently, ITO (Indium Tin Oxide) is commercially used; however, due to its limited resources and rising costs, it is not suitable as a sustainable material. Therefore, there is a need for novel transparent electrode materials to replace ITO. Representative alternatives include AZO (Aluminum-doped Zinc Oxide), silver nanowires, graphene, carbon nanotubes, and PEDOT:PSS. Recently, with advancements in flexible displays and wearable technologies, there is a growing demand for new alternative materials and processing methods. Candidates such as metal nanowires, CNTs, and graphene are being considered, along with the development of large-area, cost-effective manufacturing techniques like roll-to-roll processes. In a country like South Korea, which currently leads the global semiconductor technology landscape, intensive investment and pioneering research in these areas will

도시화는 주거, 교통, 에너지, 환경, 복지, 안전 등의 분야에서 환경을 파괴하고 있다. 이 연구는 시민의 삶의 질을 향상시키고 사회 발전을 촉진하기 위해 "디지털 트윈을 활용한 DID 기반 안전 스마트 시티 모델"을 제안한다. 본 연구에서는 사물 인터넷(IoT) 환경을 위한 표준화된 계층 모델을 개발하고, 블록체인의 분산 장부 기술과 DID(Decentralized Identity)를 활용하여 안전한 장치 통신을 보장함. 또한, 설명 가능한 인공지능(eXplainable Artificial Intelligence)을 이용하여 IoT로 수집된 빅데이터 처리의 투명성을 보장하고, 자율적인 의사 결정 알고리즘 과 디지털 트윈을 통한 실시간 3D 데이터 시각화를 통합하여 이 모델은 문제 해결 및 예방 기능을 향상시킨다. 따라서 이 연구는 CIoT, 블록체인(DID) 및 디지털 트윈 기술을 결합하여 콘텐츠 통합 및 확장성 문제를 해결하는 종합적인 스마트 시티 표준 모델을 만드는 데 필요한 구성요소를 제공하여 향후 스마트 시티 구축에 기여하는 연구이다.

Urbanization exacerbates challenges in housing, transportation, energy, environment, welfare, and safety. This study proposes a "DID-based safe smart city model using digital twin" to enhance citizens' quality of life and advance societal development. We develop a standardized layer model for the Cognitive Internet of Things (CIoT) environment, utilizing blockchain's distributed ledger technology and Decentralized-Identity (DID) for secure device communication. Emphasizing explainable AI (eXplainable Artificial Intelligence), the model ensures transparency in processing IoT-collected big data. By integrating autonomous decision-making algorithms and real-time 3D data visualization through digital twins, the model enhances problem-solving and preventive capabilities. This research distinguishes itself by combining CIoT, blockchain (DID), and digital twin technologies to create a comprehensive smart city standard model addressing content integration and scalability.

도심항공모빌리티(UAM)는 미래형 교통수단으로서 많은 관심을 받고 있으며, 도심항공모빌리티의 배터리 관리시스템(BMS)은 도심항공모빌리티의 상용화를 위한 핵심 요소로, 전력효율성, 안전성, 배터리 수명 등을 최적 화하기 위한 기술 개발이 빠르게 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 WIPS ON 특허정보검색서비스 DB를 활용 하여, 한국, 미국, 일본 및 유럽의 공개/등록 특허를 분석 대상으로 정하였으며, 분석 대상 특허에 대한 기술 분류를 고성능 UAM 배터리 개발과 배터리 BMS 및 모니터링 시스템의 두 가지로 분류하여 UAM 배터리 BMS의 특허 기술 동향 분석을 수행하였다. 이를 통해 향후 미래형 교통수단으로서 UAM의 R&D 방향성을 제시하였다.

Urban Air Mobility (UAM) is gaining significant attention as a futuristic mode of transportation. The Battery Management System (BMS) of UAM is a key element for its commercialization, with rapid technological advancements being made to optimize power efficiency, safety, and battery lifespan. In this study, we utilized the WIPS ON patent information search service database to analyze published and registered patents from Korea, the United States, Japan, and Europe. The analyzed patents were classified into two categories: high-performance UAM battery development and battery BMS and monitoring systems. We conducted a patent technology trend analysis for UAM battery BMS based on these classifications. Through this analysis, we proposed the future R&D direction for UAM as a futuristic mode of transportation.

지구온난화는 과거와 다른 자연재해 및 환경에 변화를 줌으로써 지구상에 막대한 피해를 주고 있다. 이와 같이 인간의 건강을 위협하는 여러 요인중에 호흡기 질환을 일으키는 것으로는 스모그가 대표적인 사례이며, 최근 의 뉴스를 살펴보면, 극심한 유해 스모그로 인해 많은 사람이 호흡기 질환으로 입원한다는 보고가 있다. 본 연구는 SARIMA 모델을 사용하여 풍속 및 풍향을 예측하고, 예측된 값과 과거 평균값을 비교하여 이상기후를 감지하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 G 지역의 10년간의 풍향, 풍속 데이터를 수집하였고, 예측된 값이 과거와 크게 달 라질 경우, 해당 지역 주민들에게 SNS 또는 긴급재난문자를 통해 경고를 발송하여 인명 피해를 줄이고 대응할 수 있는데 활용할 수 있다.

Global warming is causing enormous damage to the Earth by causing natural disasters and environmental changes that are different from the past. Among the various factors that threaten human health, smog is a representative example of respiratory disease, and recent news reports show that many people are hospitalized with respiratory diseases due to extreme harmful smog. This study proposes a system that uses the SARIMA(Seasonal ARIMA) model to predict wind speed and direction and detects abnormal weather by comparing the predicted values with past averages. To this end, we collected wind direction and wind speed data for the past 10 years in Region G, and if the predicted values differ significantly from the past, we can use this to reduce casualties and respond by sending warnings to local residents via SNS or emergency disaster text messages.