https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/13617 Sat, 04 Apr 2026 14:13:39 GMT 2026-04-04T14:13:39Z https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/59721 Title: A Study on the Ce-substituted Nd-Fe-B Magnets Fabricated by Melt Spinning and pressure-assisted sintering Author(s): Jung Woo Ha Abstract: Nd-Fe-B magnet offers the best performance among commercial permanent magnets. Nevertheless, their rare-earth basis entails limited reserves and significant price volatility. To mitigate the resource and cost constraints associated with Nd-Fe-B magnets, 30 wt.% of Neodymium (Nd) was replaced with Cerium (Ce). The reason why Ce was selected as a partial substitute for Nd because of its higher reserves and lower cost, thereby enhancing resource security and cost efficiency. However, when Nd in Nd-Fe-B is partially replaced by Ce, lowered magnetocrystalline anisotropy and increased soft-magnetic phase formation led to performance deterioration, it limits the commercial viability of Ce-substituted magnets. The composition and manufacturing process design of magnets to improve these performance deterioration factors, and the changes in the microstructure and magnetic properties of magnets were investigated. The composition was set to Nd21.84Ce9.36Co4.03Ga0.53Fe63.36B0.98 wt.% to minimize performance degradation caused by the formation of REFe2 phases in soft magnetic properties. In addition, to prevent decrease in magnetic properties caused by excessive RE-rich phases, the rare-earth content was partially reduced compared with that in the conventional process. In the case of the process, a button cell alloy was manufactured through arc melting, and then a melt-spun ribbon with nanometer-level grain was manufactured by melt spinning. Subsequently, based on the ribbon, short-time pressure-assisted sintering was performed through spark plasma sintering (SPS) and hot pressing to induce grain refinement and suppress grain growth to improve magnetic properties. As the rare-earth composition in the initial alloy decreased compared with that in the conventional process, the α-Fe phase formed. α-Fe phase formation was maximized as the sintering temperature increased. In addition, as the α-Fe phase formation increased, the magnetic properties decreased accordingly. In addition, higher magnetic properties were confirmed along with low α-Fe formation in hot pressing compared to the SPS based on the same sintering temperature. Because of the low rare-earth composition ratio set during the initial alloy preparation, α-Fe formed. This behavior was strongly influenced by the subsequent sintering temperature. In addition, considering that the extent of α-Fe formation and the associated decrease in magnetic properties were more pronounced in SPS, it can be concluded that the actual sintering temperature in SPS is higher. This research suggests that to inhibit the formation of the α-Fe phase, it is necessary to adjust the rare-earth ratio during the initial composition design and to optimize the sintering temperature. These results will serve as the basis for setting the process design and performance improvement direction of Ce-substituted magnets in the future.|본 논문은 Ce 치환 Nd-Fe-B 자석 제조를 통한 비용 저감 달성과 동시에 Ce 치환 시 동반되는 자석의 자기적 성능 저하 개선을 다룬다. Nd-Fe-B 자석의 조성 중 Nd의 30 wt.%를 Ce으로 치환하였을 때, 자석의 이방성 저하, 연자성 소재의 형성 등으로 인하여 자기적 성능의 저하가 발생하여 Ce 치환 자석의 상용화에 방해요소로 작용한다. 이러한 성능 저하의 방지 및 해결을 위한 자석의 조성 및 제조 공정 개선, 이에 따른 자석의 미세구조와 자기적 성능의 변화를 체계적으로 규명하였다. 조성의 경우 Nd21.84Ce9.36Co4.03Ga0.53Fe63.36B0.98 wt.%으로 Ce 치환을 통한 비용 절감 및 연자성상인 REFe2 형성으로 인한 성능 저하의 최소화를 목적으로 설정하였다. 동시에 RE-rich 상의 과도한 형성으로 인한 자기적 특성의 억제를 유도하고자 상대적으로 적은 비율의 희토류 조성을 설정하였다. 공정의 경우 arc melting을 통해 button cell 합금을 제조 후 melt spinning으로 소결 목적의 분말로 사용되는 melt-spun ribbon을 제작하였다. 해당 이후 spark plasma sintering(SPS)과 hot pressing을 통해 단시간 소결을 수행하여 결정립 미세화 및 성장을 억제함으로써 자기적 성능 향상을 유도하였다. 제조한 자석은 이후 XRD, SEM, VSM 그리고 B-H tracer 등의 장비를 사용하여 조성, 미세구조, 자기적 특성 분석을 진행하였다. 실험에 사용한 melt-spun ribbon의 경우 melt spinning 공정 중 wheel speed가 증가할수록 미세 결정립과 비정질 상의 비중이 많아지며 자기적 성능이 향상되었다. 하지만 리본의 품질이 저조해지는 경향을 보였던 점을 고려하여 미세한 결정립을 보유하였으며 동시에 균질한 리본을 제조할 수 있는 wheel speed 15 m/s를 표준 조건으로 채택하였다. Wheel speed 10 m/s 리본의 경우 결정립의 과도한 성장으로 인하여 소결과정에서 치밀화가 이루어지지 않는 점을 고려하여 대상에서 제외하였다. SPS 기준 소결 온도 750 °C 영역에서 자석을 제조하였을 때 REFe2와 동일한 연자성 상인 α-Fe의 과도한 형성과 함께 자기적 성능이 저하되었다. 이러한 α-Fe 상은 이후 소결 온도가 감소할수록 (650 °C,700 °C), 동일 온도 기준 SPS 대비 hot pressing 공정에서 형성이 억제되는 경향을 확인할 수 있었으며 보자력(Hcj)과 최대자기에너지적((BH)max)의 향상 또한 확인할 수 있었다. 즉 소결 온도가 증가함에 따라 α-Fe 상의 형성이 활성화된다. 또한 줄 발열을 통해 소결을 진행하는 SPS가 유도가열을 통해 소결을 진행하는 hot pressing과 비교하여 동일 설정 온도 기준 실제 소결 온도가 더욱 높으며 상대적으로 많은 α-Fe 상을 형성하게 되는 점 또한 확인할 수 있었다. 본 연구는 자석의 성능 향상을 위해 α-Fe 상의 형성 억제가 핵심임을 시사하며, 해결 방안으로 소결 온도 조정을 제안한다. 이러한 결과는 향후 Ce 치환 자석의 공정 설계와 성능 향상 방향 설정을 위한 근거로 작용할 것이다. Description: Nd-Fe-B magnets, Ce substitution, melt spinning, Spark plasma sintering, hot pressing, wheel speed, α-Fe, coercivity(Hcj), maximum energy product ((BH)max) Wed, 31 Dec 2025 15:00:00 GMT https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/59721 2025-12-31T15:00:00Z https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/59720 Title: Development of Polyacrylonitrile-Immobilized Cobalt-Based Prussian Blue Analogues for Selective Cesium Removal from Water Author(s): Bokyung Kim Abstract: To stably remove radioactive cesium (Cs⁺) from multicomponent waters (e.g., seawater-like conditions), an adsorbent is required that combines high selectivity and sufficient capacity with reliable column operability, and reproducibility. This study adopted a stepwise strategy toward that goal. First, column process were established using Ammonium molybdophosphate-Polyacrlyonitirle (AMP–PAN). Next, a ZnFe-based Prussian Blue analogue (PBA) was immobilized in Polyacrylonitirle (PAN) and alginate matrices to compare adsorption capacity, adsorption rate, column suitability, and materials toxicity/manufacturability. Finally, hexacyano metal framework (hexacyanocobaltate, HCC) and its immobilized form were synthesized and evaluated as next- generation Cs⁺ adsorbents for seawater environments. Direct synthesis and testing of powder HCCs with different transition-metal compositions revealed critical limitations that have been under-addressed in prior literature. Powder showed poor reproducibility across repeated trials. To identify the origin of these inconsistencies, post-adsorption Cs⁺ and dissolved Co²⁺ were quantified by ICP–MS. Substantial cobalt leaching was detected over the entire concentration range, and its magnitude did not scale monotonically with concentration. These observations indicate that Cs⁺ ion exchange is accompanied by partial dissolution of the Co–CN–M lattice and/or detachment of lattice fragments, so that a portion of the measured 𝑞𝑒reflects non-adsorptive processes (dissolution/reprecipitation) rather than intrinsic ion exchange. Introducing PVP to improve crystallinity and dispersibility (2′ HCC) enhanced the initial low- concentration response but did not fully resolve the reproducibility issues, showing that the structural vulnerability of the powder state cannot be overcome by morphology control alone. By contrast, immobilizing HCC in a PAN matrix to form bead-type HCC–PAN produced markedly improved agreement among replicates, substantially and a stable, monotonic increase consistent with Langmuir-type monolayer. Under identical conditions, dissolved Co levels were significantly lower than those of the powders and exhibited weak concentration dependence. This stabilization is attributed to the polymer network, which mechanically suppresses release of unreacted precursors and detachment of lattice fragments, physically constraining the framework and preventing cumulative leaching even in the presence of local microcracks or partial dissolution. In summary, the powder form of HCC lacks the reproducibility and reliability required for use as a reference material in mechanistic analysis and performance benchmarking. In contrast, HCC–PAN simultaneously achieves low Co leaching, consistent isotherm shape, and excellent operational reproducibility, demonstrating strong promise as a practical Cs⁺ adsorbent for continuous, column-based treatment in seawater- like environments. Keywords: cesium adsorption, hexacyanocobaltate(HCC), PAN immobilization, column operation, reproducibility.|본 연구는 해수 유사 고염도·다성분 수계에서의 Cs⁺ 의 대용량 처리를 목표로, 다양한 흡착체와 고정화 전략을 유사한 실험 조건에서 정량 비교하고, 최종적으로 재현성·구조 안정성을 충족하는 새로운 흡착제를 개발하였다. 핵심 결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 상용 기준으로 삼은 AMP–PAN은 공정 지표를 표준화하는 데 충분했으나, 재생 효율이 좋지 않았고, 흡착용량이 낮았다. 둘째, ZnFe(W)를 PAN 또는 알지네이트로 고정화하면 전처리 후 후처리의 문제를 확실히 개선시킬 수 있었고, 특히 알지네이트는 비독성 수계 제조의 장점을 확인했다. 셋째, 분말형 HCC는 문헌의 보고와 달리 반복 실험 간 변동성이 컸고, 같은 조성임에도 흡착의 재현성을 판단하기 어려웠다. Cs⁺와 Co3⁺의 동시 정량 결과 전 농도 범위에서 유의한 코발트 용출이 관찰되었고, 이는 부분 용해·탈락과 같은 화학적 변화가 흡착 과정에 있음을 시사한다. 마지막으로, HCC를 PAN으로 고정화한 HCC–PAN은 Co 용출을 유의미하게 낮추었고, 반복 간 오차 범위를 유의하게 축소하였다. 즉, 동일 공정 조건에서 HCC–PAN가 측정 신뢰도와 운전 재현성을 동시에 확보하였다. 이 결과는 두 가지 중요한 함의를 갖는다. 첫째, 분말형 HCC의 등온선은 진성 이온교환만을 반영하지 않는다는 점을 실험적으로 제시함으로써, HCC 분말 상태에서의 성능 비교가 단순히 가시적인 흡착 용량으로 하기는 어렵다. 둘째, 파우더의 고정화(immobilization) 가 재현성과 내구성, 그리고 실제 컬럼 충진의 적합성을 좌우하는 핵심임을 확인하였다. HCC–PAN은 이러한 원리를 구현한 결과물로, 추후 해수 유사 조건에서의 연속식 컬럼 실험의 충진재로 충분히 적용 가능하다고 판단하였다. 그러나, 재사용 가능성, 실제 수계(해수 모사 공존 이온)에서의 컬럼 실험 등이 후속 실험으로 남아 있다. 한계와 전망도 분명하다. HCC–PAN은 매우 저농도 영역에서 비드 내부 확산에 따른 초기 용량 저하가 관찰될 수 있으며, 이는 비드 직경·기공도·매트릭스 함량과 접촉시간·유량의 최적화를 통해 상쇄되어야 한다. 그럼에도 본 연구에서 확인한Cs⁺/Co²⁺ 동시 모니터링을 통한 흡착제의 불안정성의 확인과, PAN 고정화를 통한 구조 안정화를 통해 HCC가 신뢰할 수 있는 PBA계 차세대 Cs+ 흡착제임을 결론지었다. 핵심어: 세슘, 고정화, 프러시안 블루 아날로그, 헥사시아노코발테이트, 컬럼 실험 Description: cesium adsorption, hexacyanocobaltate, PAN immobilization, column operation, reproducibility Wed, 31 Dec 2025 15:00:00 GMT https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/59720 2025-12-31T15:00:00Z https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/51324 Title: Adaptive Data Augmentation for 3D Object Detection Author(s): Joohyun Lee Description: 3D object detection;Data augmentation;LiDAR Sun, 31 Dec 2023 15:00:00 GMT https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/51324 2023-12-31T15:00:00Z https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/51323 Title: Enhancing Collaborative Lane Detection for Autonomous Vehicles Using a Scalable Late Fusion Architecture Author(s): Jahn Lennart Lorenz Freimuth Abstract: Research in autonomous systems is gaining popularity both in academia and industry. These systems offer comfort, new business opportunities such as self-driving taxis, more efficient resource utilization through car-sharing, and most importantly, enhanced road safety. Different forms of Vehicle-to-Everything (V2X) communication have been under development for many years to enhance safety. Advances in wireless technologies have enabled more data transmission with lower latency, creating more possibilities for safer driving. Collaborative perception is a critical technique to address occlusion and sensor failure issues in autonomous driving. To enhance safety and efficiency, recent works have focused on sharing extracted features instead of raw data or final outputs, leading to reduced message sizes compared to raw sensor data. Reducing message size is important to enable collaborative perception to coexist with other V2X applications on bandwidth-limited communication devices. To address this issue and significantly reduce the size of messages sent while maintaining high accuracy, we propose our model: LaCPF (Late Collaborative Perception Fusion), which uses deep learning for late fusion. We demonstrate that we can achieve better results while using only half the message size over other methods. Our late fusion framework is also independent of the local perception model, which is essential, as not all vehicles on the road will employ the same methods. Therefore LaCPF can be scaled more quickly as it is model and sensor-agnostic. While previous studies have examined the impact of foggy weather on RGB sensors on single vehicles, there needs to be more research on the effects of foggy weather on collaborative perception using V2X communication. By fusing sensor data from multiple vehicles, it is possible to overcome the limitations of individual sensors and enhance overall perception capabilities. To make a contribution in this area, we are studying the influence of foggy weather in this paper. Keywords Autonomous Vehicles, BEV Lane Segmentation, Collaborative Perception, Late Fusion, V2X|최근 몇 년 동안 자율 주행 기술에 대한 관심이 크게 증가하고 있으며, 도로 위에서 다양한 자율성을 가진 차량 의 존재가 늘어나고 있습니다. 차선 유지 보조 및 적응형 크루즈 컨트롤과 같은 자동화 기능들이 이미 편안함과 안전성을 향상시키고 있지만, 운전자나 승객의 개입 없이 작동하는 완전 자율성을 달성하기 위한 여정은 여전 히 많은 도전과제에 직면하고 있습니다. 이러한 발전에도 불구하고, 단일 자율 차량(AV)이 환경을 인식하는 능력은 여전히 센서의 한계, 특히 특정 상황과 환경에 의해 제약을 받습니다. 이러한 한계는 예를 들어, AV의 센서가 장애물에 의해 가려질 때 환경 가시성의 도전과제로 이어질 수 있습니다. 안개나 폭우와 같은 악천후 조건은 특히 멀리 있는 차량을 감지하는 센서의 능력에 영향을 미칩니다. 자율 시스템에 대한 연구는 학계와 산업계 모두에서 인기를 얻고 있습니다. 이러한 시스템들은 편안함을 제공하며, 자율 주행 택시와 같은 새로운 비즈니스 기회, 카셰어링을 통한 더 효율적인 자원 이용, 그리고 가장 중요한 것은 향상된 도로 안전성을 제공합니다. 다양한 형태의 차량-모든 것과의 통신(V2X)이 많은 년 동안 안전성을 향상시키기 위해 개발되어 왔습니다. 무선 기술의 발전은 지연시간을 줄이고 더 많은 양의 데이터 전송을 가능하게 하여, 보다 안전한 운전을 위한 더 많은 가능성을 창출하였습니다. 협력적 인식은 자율 주행 에서 가림 및 센서 실패 문제를 해결하기 위한 중요한 기술입니다. 안전성과 효율성을 향상시키기 위해, 최근 연구들은 원시 데이터나 최종 출력 대신 추출된 특징을 공유하는 데 집중하고 있으며, 이로 인해 원시 센서 데이터에 비해 메시지 크기가 줄어듭니다. 메시지 크기를 줄이는 것은 대역폭이 제한된 통신 장치에서 다른 V2X 애플리케이션과 협력적 인식이 공존할 수 있게 하는 데 중요합니다. 이 문제를 해결하고 높은 정확도를 유지하면서 전송되는 메시지 크기를 크게 줄이기 위해, 우리는 ’Late Fusion’을 위한 딥 러닝을 사용하는 모델인 LaCPF(Late Collaborative Perception Fusion)를 제안합니다. 우리가 제안한 방법은 기존 방법보다 메세지 크기를 절반으로 줄임으로써 더 좋은 성능을 보여줍니다. 또한 우리의 ’Late Fusion’ Framework는 로컬 인식 모델과 독립적이며, 이는 도로 위의 모든 차량이 동일한 방법을 사용하지 않을 것이기 때문에 중요합니다. 따라서 LaCPF는 모델 및 센서에 구애받지 않아 더 빠르게 확장될 수 있습니다. 저희의 연구 결과는 LaCPF가 동질적 환경에서 ’intermediate fusion’과 비슷한 결과를 달성할 뿐만 아니라, 이 질적 환경에서 ’intermediate fusion’을 크게 능가한다는 것을 보여줍니다. 이러한 향상된 성능은 LaCPF가 미리 정의된 형식을 준수하는 모든 인식 방법의 맥락을 정확하게 해석할 수 있는 능력에 크게 기인합니다. LaCPF 의 이러한 특성은 높은 확장성을 촉진하며, 다양한 로컬 인식 모델에 대한 무관심을 보장합니다. 또한, 다른 인식 방법론에 대한 사전 지식이 필요 없는 것을 우리 실험 결과가 입증합니다. 더욱이, LaCPF의 주목할 만한 장점은 CoBEVT의 ’intermediate fusion’ 접근 방식에 비해 운영에 필요한 대역폭의 절반만을 요구하는 데이터 사용 효율성입니다. 전반적으로, LaCPF는 BEV 분할을 위한 강력하고 효율적인 해결책으로, 확장성, 데이터 효율성, 다양한 인식 시스템에 대한 적응성 측면에서 중요한 이점을 제공하며, 협력적 인식 분야에서 매력적인 선택이 됩니다. 확장성 측면에서, LaCPF는 실제 CAVs에서 협력적 인식의 통합에 적합함을 보여줍니다. 저희의 작업에는 또한 OpenCOOD 프레임워크의 확장이 포함되어 있으며, 이제 BEV 공간 내의 궤적 예측 작업을 포함합니다. 이 확장은 협력적 인식이 융합되지 않은 방법들과 비교하여 IoU 점수를 향상시킬 뿐만 아니라 궤적 예측을 상당히 향상시킨다는 것을 보여줍니다. 특히 도로 및 차선 분할에서의 작은 개선조차도 궤적 예측의 정확도를 크게 증가시킬 수 있어 차량 안전성을 강화하는 것이 주목할 만합니다. 또한, 저희의 연구 결과는 악천후 조 건에서 협력적 인식의 뚜렷한 이점을 강조합니다. 이 이점은 맞춤형 데이터셋을 사용한 안개 날씨 환경에서 생생하게 나타나는데, 여기서 협력적 인식은 로컬 인식 시스템의 훈련에 의해 해결되지 않은 시나리오에서 상당한 개선을 보였습니다. 이러한 측면에서 퓨전 기술이 도전적이고 비정형적인 상황을 관리하는 데 효과적 임을 확인 할 수 있습니다. 마지막으로, 저희의 LaCPF 모델을 사용하여 CARLA 시뮬레이터 상에서 협력적 인식을 시뮬레이션 환경 을 성공적으로 구현하였습니다. 미래 연구를 향해, 우리가 시뮬레이터에 자율 차량의 추가적인 구성 요소들, 예를 들어, 고급 계획 및 의사 결정 모듈을 통합함에 따라, 실제 차량 안전성에 대한 협력적 인식의 전체적인 영향에 대해 더 깊은 통찰을 얻을 것으로 기대합니다. 이 지속적인 탐구는 다양한 실제 세계 시나리오에서 AVs 의 운영 능력을 향상시키는 데 협력적 인식의 역할을 더 명확히 밝혀낼 것으로 예상됩니다. Description: Autonomous Vehicles; BEV Lane Segmentation; Collaborative Perception; Late Fusion; V2X Sun, 31 Dec 2023 15:00:00 GMT https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/51323 2023-12-31T15:00:00Z