Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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2004.04a
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pp.83-87
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2004
본 연구는 고해상도의 충적층 지하수위 분포 조사를 위한 탄성파 굴절법 조사 방법을 소개하고 부여 군수리 충적층 일대에서 이 기법을 통해, 획득된 실제 충적층내의 지하수위 조사 결과를 제시한다. 기본적으로 본 연구에서 활용된 연속 굴절파 중합 방식은 동일 공심점(common mid point, 이후 CMP)을 갖는 굴절파 신호를 취합하고, 이격 거리(offset)에 대한 시간 지연 효과 보정을 수행한 후, 이들 신호를 중합하여, 충적층의 지하수위면에서 굴절된 신호를 보다 뚜렷이 부각시켜 정확한 지하수위 정보를 획득 하는 방식으로 일명 CMP 굴절법이라고도 한다. 이 방식은 독일에서 최초 개발되었으나(Gebrande, 1986; Orlowsky 등, 1998), 국내에서 적용되기는 본 연구가 최초이다. 이러한 탄성파의 굴절 신호를 사용하는 방식은 우선, 기존의 일반적인 고해상도 반사법 탐사에서 잡음으로 여겨졌던 굴절파 신호를 활용할 수 있으며, 고해상도 반사법 탐사와 동일한 배열과 운영 방식으로 획득된 자료에서 원하는 정보를 획득할 수 있으므로, 고해상도 반사법에 의한 기반암 조사와 함께 적용될 경우, 정화한 충적 대수층의 분포를 조사할 수 있게 하여주는 획기적인 조사 신기술이다. 개발된 기법은 부여 군수리 충적층 지역을 대상으로 적용되었으며, 그 결과 기존의 어떠한 지구물리 조사 방법보다 정확하고 분명한 지하수위 분포를 보여주었다.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2010.08a
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pp.301-301
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2010
2010년경 2.5G APD 시장은 3, 000억원 규모로 증가하는데 이는 FTTH 망의 확산에 힘입은 바 크다. 이와 같이 중요한 APD 소자는 현재 광통신 부품시장을 석권해 가고 있는 대만, 중국 업체들은 제조기술을 갖고 있지 않고 주로 미국-일본 기술에 의존하고 있기 때문에 Niche market으로 중요한 부품이라 할 수 있다. APD의 증폭은 높은 전기장에 의해 얻어지는데, 이 때문에 메사형 구조로는 신뢰성을 확보하기 어렵게 되고 따라서 평면형(Planar) 구조로 설계-제작하게 된다. APD 소자는 증폭층의 너비에 의해 APD의 이득-대역폭이 정해지므로 증폭층 폭을 정확하게 조절하는 것은 매우 중요하다. 증폭층의 폭은 에피 성장과 같은 높은 정밀성을 갖는 장비에 의해 조절하는 것이 아니라, Planar 구조의 특성상 Zn-확산에 의해 조절하게 된다. 대부분의 경우 Zn-확산은 Zn 또는 $Zn_3P_2$를 증착하여 drive-in 시키는 방법을 사용하는데, 이 경우 Zn가 interstitial site를 치고 들어감으로 인해 캐리어 농도가 $2{\times}10^{17}\;cm^{-3}$ 정도로 낮게 형성된다. 따라서 높은 인가 바이어스에서 p-side로 공핍층이 전개되기 때문에 증폭층의 폭을 조절하기가 매우 어렵다. 이 현상은 APD 제작에 있어서 수율과 관련이 깊다. 따라서 APD의 증폭층 폭을 tight하게 조절하기 위해서는 p-type 캐리어 농도를 높일 수 있는 gas-phase 확산 방식의 개발이 필요하다. 이 방식에는 Ampoule과 같은 closed tube 방식과 확산로와 같이 Gas를 지속적으로 흘려주면서 확산시키는 open-tube 방식이 있다. Ampoule 방식은 캐리어 농도 측면에서는 가장 좋은 방식이나, Ampoule의 size 및 온도 균일성 등으로 인해 생산성에 문제가 있다. 따라서 open-tube 방식의 확산기술개발은 매우 중요하다 할 수 있다. 본 연구에는 rapid thermal annealing (RTA) 방법에 의한 $Zn_3P_2$ 고체의 확산 방식과 DEZn MO source에 의한 Gas 확산 방식을 바탕으로 InP로의 확산된 Zn원자와 doping의 분포를 비교하였다. 실험결과, Gas 확산방식의 경우 Zn원자가 더욱 더 깊게 확산이 되었으며, 확산된 원자의 대부분이 도펀트로 작용함을 확인할 수 있었다.
This study analyzed the performance of smoke exhaustion installed to secure the life safety from the smoke each opening modes, as performing the simulation on the Jeju regions generating to strong windy using CONTAM. We assessed the effectiveness of the system under conditions of high external winds as well as an ambient wind conditions. It also assessed the relative effectiveness of opening all vents versus opening only those vents which served rooms in which the fire was located. This study revealed external winds exerted a substantial impact on the performance of the smoke ventilation system. It was found that opening the ventilation system in the room containing the fire resulted in a greater performance than opening vents in both fire in all rooms. The reduced performance of the smoke ventilation system upon the opening of all vents is thought to be due to the intrusion of outside air, and the establishment of unfavorable air circulation, caused by the negative pressure generated in the building.
본 연구는 반도체 기판 히팅 장치의 새로운 구조에 관한 것으로 기판의 바닥면에 밀착된 가열 플레이트층의 직접가열 구조에 따른 빠른 열 응답성 및 열손실 최소화를 이룰 수 있다. 또한 가열 플레이트층에 내장된 히팅 수단인 시즈히터의 접촉면적을 늘려 가열 유효면적 증가와 같은 효과를 갖는다. 이를 위해 감광막이 코팅된 기판과, 상기 기판의 바닥면에 밀착되는 가열 플레이트층, 절연 및 열손실을 최소화하기 위해 상기 가열 플레이트층의 바닥면에 밀착되는 운모층, 상기 운모층의 하부에 밀착되어 바닥 플레이트층으로 이루어지되, 상기 가열 플레이트 층은 바닥면 전체에 걸쳐 연속되는 홈부를 형성하고, 상기 홈부로는 기판을 가열하기 위한 시즈히터가 삽입되어 구성된다. 새로운 기판 히팅 구조를 사용하여 시간 경과에 따른 가열 플레이트의 온도 변화를 확인 한 결과, 간접가열방식인 기존 방식에 비해 약 40 %의 전력 절감효과가 있는 것으로 확인 되었다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.4
no.3
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pp.67-72
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1999
The neural network is a static network that consists of a number of layer: input layer, output layer and one or more hidden layer connected in a feed forward way. The popularity of neural network appear to be its ability of learning and approximation capability. The Elman Neural Network proposed the J. Elman. is a type of recurrent network. Is has the feedback links from hidden layer to context layer. So Elman Neural Network is the better performance than the neural network. In this paper. we propose the Modified Elman Neural Network. The structure of a MENN is based on the basic ENN. The recurrency of the network is due to the feedback links from the output layer and the hidden layer to the context layer. In order to certify the usefulness or the proposed method. the MENN apply to the multi target system. Simulation shows that the proposed MENN method is better performance than the multi layer neural network and ENN.
건물 일체형 태양광 발전시장의 증가에 따라 미적(Aesthetic) 요소가 결합된 태양광 모듈에 대한 수요가 증가하고 있다. 이런 시장의 요구에 따라 다양한 색상을 가지고 있는 컬러 태양광 모듈에 대한 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. 여러 제안된 컬러 태양광 모듈 기술 중 결정질 실리콘(crystalline-silicon) 기반 태양광 모듈에 컬러 유리 혹은 컬러 층을 도입하는 기술은 기존 실리콘 모듈의 장점인 신뢰도와 가격 측면에서 다른 방식 대비 큰 장점이 있다. 결정질 실리콘 모듈에 컬러를 구현하기 위해서는 현재 크게 세가지 방식이 제안되고 있다. 가장 먼저 제안된 방식은 태양전지 전면에 반사 방지막 형성 시 특정 파장만 반사할 수 있는 층이 도입된 컬러 태양전지(color photovoltaic cell)를 이용하여 색상을 구현하는 방식이다. 다른 한 방식은 일반 검정색 태양전지에 반사가 가능한 입자 혹은 박막층을 태양광 모듈 전면에 도입하는 반사형(Reflective) 컬러 태양광 모듈 기술이다. 마지막으로 특정 파장을 흡수하여 다른 파장으로 발광하는 염료 혹은 안료를 이용한 발광형(Luminescent)방식에 대한 연구도 진행 중이다. 본고에서는 각 방식의 동작 특성 및 기술 동향에 대해 논의하고자 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2001.05c
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pp.72-75
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2001
전력케이블 선로에 가해지는 전압은 상시교류전압이외에 지락 등에 의한 사용주파과전압과 뇌써지와 같은 써지성 과전압이 있다. 써지성 과전압이 케이블 심선에 침입할 경우 종단접속부나 절연접속함의 접속점은 절연통 양단 및 시스와 대지간에 고전압이 발생하여 케이블심선-시스간 시스-대지간의 써지임피던스 비에 따라 과전압이 발생하며, 이와 같이 써지성 과전압이 방식층의 충격내전압치를 초과할 경우 방식층을 보호하기 위한 대책이 필요하며 그 보호장치로 절연통 보호장치를 사용하는 것이 일반적이다. 절연통에 대한 보호대책과, 설계 제작된 절연통 보호장치에 대한 주요시험항목을 실시하여 항목별 그 특성을 검토하고 절연통 보호장치의 지중송전선로에서 사용되는 조건인 열적내량을 검증하는 충격전류시험과 침수에 의한 기밀성능을 검증하는 내수성능시험을 실시함으로써 그 중요성을 인식할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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1998.11a
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pp.69-73
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1998
본 논문은 공동주택의 간선설계에서 단계적으로 굵기가 다른 일단 급전방식과 균일하게 부하가 분포되어 있는 방식을 실제 사례를 통하여 비교·분석한 것이다. 그 결과 후자의 방식이 즉 지하층에서 지상층까지 같은 굵기로 시설하는 방식이 경제적임을 알 수 있었다. 현재 사용되는 방식은 전압에 따른 상수를 적용하므로 전선의 종류에 따른 전압강하가 변하지 않는 문제를 가지고 있다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2003.05a
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pp.469-473
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2003
다층 구조 신경망에서 널리 사용되는 오류 역전파 알고리즘은 초기 가중치와 불충분한 은닉층의 노드수로 인하여 지역 최소화에 빠질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ARTI에서 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위하여 ARTI과 Max-Min 신경망을 결합한 퍼지 다층 퍼셉트론을 제안한다. 제안된 자가 생성을 이용한 퍼지 다층 퍼셉트론은 입력층에서 은닉층으로 노드를 생성시키는 방식은 ARTI을 적용하였고, 가중치 조정은 특정 패턴에 대한 저장 패턴을 수정하도록 하는 winner-take-all 방식을 적용하였다. 제안된 학습 방법의 성능을 평가하기 위하여 학생증 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 오류 역전파 알고즘보다 연결 가중치들이 지역 최소화에 위치할 가능성이 줄었고 학습 속도 및 정체 현상이 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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