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지난호





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PHYSICS PLAZA

새물리 하이라이트

등록일 : 2023-06-08 ㅣ 조회수 : 792

3D 프린터와 진공 성형을 이용한 렌즈 어레이 제작

김민지, 주영구, New Physics: Sae Mulli 73, 378 (2023).

렌즈는 광학 교과서에서 다루는 매우 기본적인 요소이자 광학 시스템을 구성하는 기본 부품에 속한다. 전통적으로 렌즈를 제작하는 방법은 유리를 연마하는 방식을 사용하고 있으며 현대에도 이러한 방법은 렌즈의 대량 생산에 사용되고 있다. 유리 연마 외에도 정밀 사출 성형을 이용한 렌즈 제조 방식이 대량 생산에 쓰이고 있으며 현대 휴대폰 카메라 렌즈와 같은 광학 제품 제작에 사용되고 있다. 그러나 광학 연구나 광학 교육에 사용하는 렌즈 또는 렌즈 어레이 경우 특정 스펙을 소량으로 한정된 비용에서 제작하는 것이 필요로 하는데, 유리 연마 방식이나 정밀 사출은 숙련된 가공 기술과 고가의 장비를 필요로 하기 때문에 이를 적용하기 힘든 점이 있다. 최근 들어 나노미터 정밀도를 가진 3D 프린터를 사용해 광학 부품을 제작하는 연구 결과들이 발표되고 있으나 이 역시 장비가 고가이기 때문에 일반적인 연구나 광학 교육에서 사용하기에는 부담스러운 것이 사실이다.

본 연구에서는 3D 프린터와 진공 성형 기법을 적용하여 비교적 저렴한 비용과 쉬운 공정으로 렌즈 어레이를 제작하는 방법을 연구하고 그 결과를 정리하였다. 먼저 비교적 저렴한 UV 레진 타입 3D 프린터를 사용하여 1차 렌즈 원형을 제작하고, 이 원형에 진공 성형기를 사용하여 플라스틱 시트를 코팅해서 표면을 매끄럽게 한 2차 렌즈 원형을 만든다. 이를 이용하여 PDMS (polydimethylsiloxane) 몰드를 형성하고 이 몰드에 광학용 에폭시를 부어 굳히면 에폭시 렌즈 어레이를 제작할 수 있다.

제작된 렌즈는 그림에서 보이는 것처럼 A4 용지에 프린트된 ‘A’자의 도립 상을 보여주고 있다. 렌즈를 통해 결상이 잘 된다는 것은 한 점에서 나온 광선 다발이 한 점으로 잘 모인다는 것으로 기본적 렌즈 기능을 잘하고 있다는 것을 의미한다. 표면에서 반사된 천장 램프의 상은 표면이 볼록 거울처럼 작용하는 것을 보여주는 것으로 표면이 광학적으로 매끄럽다는 것을 알려준다. 제작된 렌즈 어레이는 렌즈 원형의 곡률 반경에 따라서 4 ~ 11 mm 정도의 다양한 초점 거리를 가지고 있었다. 렌즈의 초점 거리는 3D 프린터에서 렌즈 원형의 곡률 반경을 조절함으로써 조절이 가능하다.

3D 프린터와 진공 성형을 사용한 방식은 사용되는 장비나 공정이 비싸지 않고 난이도가 높지 않아서 연구용 렌즈를 제작하기에 적합하며 학생들이 직접 제작 측정함으로써 광학 이론을 직접 체험할 수 있는 광학 교육에도 도움이 될 것으로 예상된다.


삼중항 손실 기반 사용자 분석을 통한 추천 시스템 개선

구선모, 박상준, 권용성, 이미진, 손승우, New Physics: Sae Mulli 73, 385 (2023).

추천 시스템이나 대화형 인공지능(Chatbot) 서비스의 용도가 다변화됨에 따라 서비스의 대상인 사용자의 특성을 파악하는 일은 점점 중요해진다. 전통적으로 사용자의 특성은 질의응답이나 상품 구매 기록을 통해 이루어졌다. 응답 과정의 번거로움과 초기 이용자에 대한 정보 부족 문제(cold-start)가 걸림돌이 되었다. 대안으로 소셜 네트워크 서비스 기록으로부터 사용자의 특성을 파악하는 방법이 연구되고 있다. 텍스트 분석을 통한 작성자 특성 분석은 저자 식별(author attribution)과 저자 프로파일링(author profiling) 등이 있다. 분석 방법으로는 사전 훈련된 거대 언어 모델(LLM)의 문서 이해 능력을 활용하는 방법이 대두되고 있다. 본 연구에선 트랜스포머(Transformer) 구조 기반의 LLM인 Sentence-BERT에 양방향 GRU 구조의 레이어를 추가하여 전이학습하는 방법을 사용하였다. 블로그 게시글 말뭉치(Blog Authorship Corpus)에서 제공하는 작성자-텍스트 쌍을 활용하여, 잠재 공간상에서 동일 작성자가 쓴 텍스트는 다른 작성자가 쓴 텍스트보다 유클리드 거리(Euclidean distance)가 가깝도록 학습하는 삼중항 손실(triplet loss) 학습을 진행하였다. 10명의 작성자가 쓴 텍스트의 잠재 공간 상 표현에 대해 인접 이웃의 작성자 일치도를 평가한 결과, 닫힌 데이터 집합에서의 저자 식별에서 최대 87.5%, 열린 데이터 집합에서 최대 55.0%의 정확도를 달성하였다. 최종적으로 사용자 특성의 잠재 표현으로 적합한지에 대한 평가 척도로 25개 주제 라벨에 대한 인접 이웃 일치도는 주제에 따라 최대 24%를 기록하는 등 유의미한 상관관계를 확인할 수 있었다.

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