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실내 환기 장치에서 발생하는 소음은 주거 환경의 불편 요인으로 지적되고 있으며 특히 기숙사와 같은 밀폐된 공간에서는 수면의 질 저하로 이어질 수 있다. 본 연구는 욕실용 환풍기의 유량을 유지하면서 진동과 소음을 최소화하기 위한 최적설계 기법을 제안하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 시판 환풍기를 리버스 엔지니어링하여 구조적 특성을 분석하고 CAD 모델을 구축하였다. 이후 날개 개수, 기울기, 높이, 두께를 설계변수로 설정하고 라틴 하이퍼 큐브 샘플링을 적용하여 50개의 설계 조합을 생성하였다. 각 조합에 대해 COMSOL Multiphysics를 이용해 유동, 진동, 음향 해석을 수행하였으며, 이를 기반으로 가우시안 프로세스 대리모델을 구축하였다. 구축된 대리모델은 베이지안 최적화를 통해 소음과 진동을 동시에 최소화하는 방향으로 탐색되었다. 시뮬레이션 결과, 최적 설계 모델은 유량을 유지하면서 소음이 약 65.6%, 진동이 약 83.1% 저감되는 성능을 보였다. 또한 실험 검증을 통해 진동이 11.3% 감소함을 확인하였다. 본 연구는 환기 시스템의 소음·진동 문제를 머신러닝 기반 최적설계로 해결함으로써 데이터 기반 설계의 가능성을 제시하였다.

주제어: 기계학습, 최적설계, 시뮬레이션, 실험적 검증, 환풍기

본 연구는 미세 진동하는 물체의 변위를 측정하는 아날로그 회로 기반 진동 변위 추출 센서(아날로그 적분기)를 설계·구현하여 성능을 평가하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 high pass filter와 low pass filter를 지나는 아날로그 회로를 설계하여 이를 bread board, universal PCB, PCB 기판 3개의 보드에서 제작했다. 세 회로 중 노이즈가 가장 적은 PCB 기판을 선택해 속도 신호와 변위 신호의 위상차, 변위 gain 값을 측정하여 비교해 성능을 확인했다. 또한 난반사 플레이트의 진동 특성을 분석하며 한계를 확인하는 실험을 진행했으며 비접촉식 레이저 스캐닝 바이브로미터(LSV)를 이용해 실험적 모달 해석과 ODS 분석했다. 본 연구 결과는 비접촉식 진동 측정에 적용 가능한 아날로그 변위 추출 회로의 활용 가능성을 제시하고, 향후 정밀 구조물의 실시간 진동 감시 및 센서 소형화 연구에 활용될 것으로 기대된다.

주제어: 아날로그 회로 기반 진동 변위 추출 센서(아날로그 적분기), 레이저 스캐닝 바이브로미터 (LSV), modal 해석, ODS 분석

본 연구는 소형 드론이 레이더 환경에서 보인다고 알려진 스텔스성에 대해 전자파 산란 이론과 시뮬레이션과 실험을 통해 분석 및 검증하고자 하였다. 흔히 알려진 상용 전자기 시뮬레이션 도구(HFSS)를 사용하여 단순 구체와 실제 드론 형상을 모델링하고 재질을 맞추어 산란 거동을 비교하였다. 이후 실험환경에서 드론과 전도성 구체에 전자파를 조사하고 반사 전력을 측정하여 시뮬레이션 결과와의 정합성을 확인하였다. 이를 통해 드론 구조가 전자파 산란 특성에 미치는 영향을 체계적으로 파악하고 레이더 탐지 성능 향상을 위한 기초 자료를 마련하고자 하였다.

주제어: 레이더 반사 단면적(RCS), HFSS, E-field, Mie-Region,Drone

자연계의 다양한 형태 중에는 확대하거나 축소해도 반복적으로 나타나는 자기 유사적 구조, 즉 프랙탈 형태가 존재한다. 특히 나뭇잎은 온도, 습도, 햇빛 등의 환경 조건에 따라 다양한 문양과 구조를 가지며, 이들 잎의 형태는 프랙탈 구조의 대표적인 예로 볼 수 있다. 본 연구는 이러한 나뭇잎의 복잡한 구조를 수학적으로 분석하기 위해 프랙탈 차원 개념을 도입하고, 컴퓨터 프로그래밍과 딥러닝 기술을 활용하여 정량적 분석 모델을 개발하는 데 목적이 있다. 이를 위해 단풍나무 잎을 중심으로 이미지 데이터를 수집하고, 박스 카운팅 기법을 기반으로 프랙탈 차원을 산출할 수 있도록 분석 파이프라인을 구성하였다. 나아가 위도, 경도, 날짜 등의 메타데이터를 활용하여 각 나뭇잎이 자란 시점의 기상정보를 수집하였으며, 이를 통해 기후 조건과 잎의 구조적 특성 간의 상관관계를 정량적으로 탐색할 수 있는 기반을 마련하였다. 본 연구는 수학, 생명과학, 환경학, 프로그래밍이 융합된 형태의 통합적 탐구로서 자연현상을 정량화하고, 수학이 자연과학의 다양한 문제 해결에 어떻게 기여할 수 있는지를 보여주는 사례가 될 것으로 기대된다.

주제어: 프렉탈, 박스 카운팅, 머신러닝, 딥러닝

본 연구는 3-braid 매듭에 대한 알렉산더 다항식의 근의 분포를 분석한다. 알렉산더 다항식은 매듭이론에서 가장 오래되고 기본적인 다항식 불변량으로, 일반적으로 그 근들은 복소평면상에 불규칙하게 분포한다. 그러나 특정한 매듭 족을 고려하면 근이 단위원 근처에 집중되는 경향이 있음이 최근 연구에서 보고되었다.본 연구에서는 참고문헌 [3]을 따라 positive 3-braid 매듭에 대해 알렉산더 다항식을 계산하고, 그 근들이 복소평면에서 이루는 기하적 패턴을 조사하였다. 그 결과, 일부 3-braid의 경우 모든 근이 단위원 위에 존재함을 확인하였으며, 다른 경우에는 근이 단위원에 점점 수렴하는 경향을 보임을 관찰하였다. 또한, 수치적 실험을 통해 알렉산더 다항식의 근의 분포가 3-braid 단어의 길이와 밀접한 관계를 가진다는 사실을 제시한다.

주제어: 알렉산더 다항식, positive 3-braid

본 연구는 차세대 인공지능 하드웨어로 주목받는 멤리스터를 제작하고, 시냅틱 기능 모사 가능성을 평가하는 것을 목표로 한다. 스퍼터링을 통해 Co₃O₄ 박막을 증착하고, 마랑고니 효과를 이용해 자기조립된 단결정 나노 크리스탈을 seed layer로 형성하여 에피택셜 박막 성장을 유도하였다. Pt 전극을 이용한 전기적 특성 분석 결과, 에피택셜 박막 기반 멤리스터는 균일한 산소 공공 분포와 안정적인 필라멘트 형성을 통해 향상된 신뢰성과 재현성을 보였다. 본 연구는 차세대 AI 하드웨어 및 고속 데이터 저장 장치 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

주제어: 멤리스터, 산화 코발트 박막, 마랑고니 효과, 전극패터닝, 지능형 반도체

본 연구에서는 고체 산화물 수전해 전지(SOEC)의 장기 내구성을 평가하기 위해 700 ℃ 조건에서 200시간 동안 구동 실험을 수행하였다. 시간 경과에 따른 개방 전압(OCV), 전류-전압(I–V) 특성, 전력 곡선(P–V) 및 전압-시간(V–t) 그래프를 분석 결과, 전체 저항은 초기 1.29 Ωㆍ㎠ 에서 200시간 후 4.03 Ωㆍ㎠ 으로 증가하였으며, 특히 전하 전달 저항의 상승이 성능 저하의 주된 원인으로 나타났다. 수전해 반응에서 확인된 전자–이온 전달 메커니즘은 물 분자의 분해뿐 아니라 다른 산소 함유 분자의 전기화학적 전환에도 적용될 수 있는 보편적 반응 원리를 제시한다. 특히, 전극–전해질 계면에서의 산소 이동과 전자 전달이 반응의 분자 분해의 핵심 역할을 한다는 점에서, 우리는 전자 전달 저항의 증가로 형성되는 산소 결핍 구조가 새로운 반응 경로를 가질 수 있다고 해석하였다. 결과적으로 전극의 산소 공공을 이용해 이산화탄소(CO₂)를 일산화탄소(CO)로 전환하는 반응 확장 경로를 제안하였으며, 동위원소 추적과 플라즈마 보조 반응을 활용한 효율 향상 방안을 함께 제시한다. 본 연구는 SOEC의 장기 운전에서 나타나는 전극 열화 메커니즘을 규명함과 동시에, 이를 역이용한 새로운 탄소 전환형 연료전지 개념의 가능성을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

주제어: SOEC, 수소 생산, CO2 분해, 내구성, 전하 전달 저항

본 연구에서는 CCP-PEALD와 HCP-PEALD 공정을 이용하여 Al₂O₃ 게이트 옥사이드 박막을 증착하고, 전력 변화가 박막 두께와 굴절률에 미치는 영향을 분석하였다. 실리콘 웨이퍼를 기판으로 TMA 전구체와 O₂ 플라즈마를 이용해 150℃, 62 사이클 조건에서 증착을 진행했다. 실험 결과, CCP 조건에서는 전력 증가에 따라 박막 두께가 급격히 증가하고, 굴절률은 감소하는 경향을 보였다. 반면, HCP 조건에서는 박막 두께가 완만하게 증가하며 굴절률은 안정적으로 유지되었다. 이러한 결과는 HCP 방식이 안정적인 라디칼 공급을 통해 고밀도, 고순도의 게이트 옥사이드 형성에 유리함을 시사한다. 향후 TEM과 EDS 분석을 통해 박막 내부 조성과 전기적 특성을 정밀하게 평가할 예정이다.

주제어: HCP-PEALD, CCP-PEALD, 게이트 옥사이드, ALD 포화곡선, 박막 성장률

본 연구에서는 이미지 분석을 위한 인공지능 모델의 정확도와 효율성에 초점을 두고 속도적인 면에서 한계가 있는 기존 머신러닝 방식과 이를 개선할 수 있는 양자 머신러닝 방식을 비교한다. 실제 이미지와 영상 분석에서 두 모델을 사용하였을 때의 정확도를 비교하기 위해 대표적인 철새 도래지인 울산 태학강 철새 도래지의 실제 CCTV 영상을 분석한다. 특히 비슷한 외관을 가진 왜가리와 백로를 비교하고，실제 CCTV 영상뿐만 아니라 사진 등을 분석할 때의 정확도를 비교하여 기존의 머신러닝 방식과 양자머신 러닝방식의 특징을 알아낸다. 이에 따라 각 방식이 유리한 상황과 향후 양자 머신러닝의 발전 방향에 대하여 제안한다.

주제어 : 머신러닝，양자 머신러닝，양자 컴퓨팅，이미지 분류

양자 컴퓨팅에서 덧셈 연산은 기본적인 산술 작업으로, 효율적인 양자 가산기 회로의 구현은 다양한 양자 알고리즘에 필수적이다. 본 연구에서는 대표적인 양자 덧셈기인 리플-캐리 가산기(Ripple-Carry Adder), 매직 스테이트 기반 최적화 덧셈기, 양자 푸리에 변환(QFT) 가산기의 성능을 종합적으로 비교 분석하였다. 각 회로를 이상적인 시뮬레이터와 현실적인 노이즈 환경에서 실행하여 게이트 복잡도, 보조 큐비트 사용량, 연산 정확도 등 핵심 성능 지표를 평가했다. 실험 결과를 통해 이상적인 환경과 노이즈 환경에서 각 설계 방식이 갖는 강점과 약점을 규명하고, 특히 현실적인 양자 컴퓨터에서 요구되는 효율성과 강건성을 분석하였다. 본 연구는 서로 다른 원리의 양자 덧셈기 구현과 평가를 통해 양자 산술 회로의 설계 원리와 최적학 기법에 대한 깊이 있는 이해를 제공하며, 향후 더 복잡한 회로 개발의 토대를 마련한다.

주제어: Quantum Computer, Quantum logic gate, Ripple Carry Adder, Grover Algorithm, Quantum Fourier Transform

우리나라의 현행 내진 설계 기준 KDS는 해외 계측 지진파를 기반으로 만들어져 국내 고유의 지반 특성을 잘 반영하지 못한다. 따라서 본 연구는 경주, 포항지진의 계측 지진파를 바탕으로 국내 지진 환경을 반영한 설계 스펙트럼을 만드는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 SeismoMatch를 통한 지진파 정합, SeismoSignal을 통한 노이즈 제거 과정을 거쳐 SeismoArtif로 파형이 랜덤한 인공지진 파를 생성하였다. 분석 결과 단주기 구간에서의 고주파 우세 등 국내 지진파 고유 특징을 확인할 수 있었고, 인공지진파는 설계 스펙트럼과 평균적으로 ±10% 이내의 오차를 가져 신뢰성 있는 지진파를 확보할 수 있었다. 본 연구는 국내 계측 지진파를 활용하여 인공지진파를 생성함으로써 한국형 내진설계 발전에 기여할 수 있을 것으로 예측된다.

주제어: 내진설계, KDS, Seismo, 인공지진파, 계측 지진파

본 연구는 포도당의 간단한 육안 검출을 위해 효소 연쇄 반응 기반 하이드로겔을 개발하고자 하였다. 1일차에는 polyacrylamide 농도에 따른 gelation 특성을 확인하고, 포도당 및 효소 유무에 따른 반응 여부를 검증하였다. 2일차에는 hydrogel 내 효소 농도를 달리하여 발색 반응과 흡광도를 측정한 결과, 최적 농도는 5μM으로 결정되었다. 3일차에는 해당 조건에서 포도당 검출 한계를 확인하였으며，저농도 포도당에서도 육안 및 흡광도로 검출이 가능함을 확인하였다. 이를 통해 본 하이드로겔 시스템은 간단하고 효과적인 포도당 검출 플랫폼으로 활용될 수 있음을 제시한다.

[주제어: 포도당，하이드로겔，효소 연쇄 반응，TMB 발색, LOD]