본 연구는 밸리-필 정류기를 이용한 전류 THD 개선 방법을 제시한다. 제안된 회로는 밸리-필 정류기와 부스팅 인덕터를 결합한 구조를 가지며, AC/DC 변환과 PFC를 동시에 수행한다. PWM 스위칭에 따른 부스팅 효과로 입력전류를 제어하여 밸리-필 정류기의 특성을 개선한다. 이 결과는 낮은 전류 THD를 보장한다. 동작 모드와 전류 THD를 분석하고, 최적 부스팅 인덕터를 결정한다. 밸리-필 정류기와 부스팅 인덕터를 채용한 100[W] AC/DC 컨버터를 제작하였고, 시뮬레이션과 실험으로 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.
Daedeok Valley, located in the Daejon Metropolitan City, Korea, has around 1,000 start-ups. There is no comprehensive study for the valley except Seol et al.(2002), because the valley is a new one. There was no such valley four years ago, in 1998. This paper defines the spatial boundary, origins and characteristics of the valley. The core area of the valley is Daedeok Science Town. This valley is an outcome of so called the Venture Policy of DJ government and business restructuring after foreign exchange crisis of November, 1997.
중국은 경제개방 이후 남부 및 동부 연해를 중심으로 고도성장을 이룩하였으나 서부지역은 개발이 지체되어 지역격차가 심화되었다. 중국정부는 균형발전과 내수진작 및 소수민족 거주지역의 정치안정을 도모하기 위해 서부대개발을 추진하고 있다. 4대프로젝트(천연가스 연결, 수력발전소 건설, 양자강수로 황하연결, 환경보호 위한 식목사업) 외의 정보통신부문은 IT 기술 확대적용, 정보화 촉진, 광대역 네트워크 구축, 무한의 광통신밸리, 사천성의 서부실리콘밸리, 서안의 중국판 실리콘밸리 구축 등이 있고, 시장확대와 신규수요 창출로 우리에게 새로운 기회를 제공하고 있다.
21세기는 첨단 기술과 문명의 발달로 새로운 시대를 맞이하고 있다. 물질적 욕구를 넘어 사람의 존재 의의에 대한 영적 욕구에 대한 충족이 필요한 시기를 맞아 기업 또한 생계 수단을 넘어 개인의 영적 가치를 실현하는 공간으로 탈바꿈하여야 한다. 논문에서는 이러한 기업을 씨써클 기업으로, 산업군을 골드 밸리라고 명명하였다. 본 연구는 기존의 산업군과 골드 밸리와의 차이점을 알아보고, 기업 성장의 이론적 토대 및 이를 실천하기 위한 사례를 소개하며, 새로운 기업의 기업가 정신에 대해서 살펴보고자 한다.
식품의약품안전처는 가입한 의약품실사상호협력기구(PIC/S)의 규정 변경 사항을 '의약품 제조 및 품질관리에 관한 규정'([별표13])에 반영해 국제 조화하기 위하여 '의약품 제조 및 품질관리에 관한 규정'을 일부개정한다고 밝혔다. 주요 내용은 ▲공정밸리데이션 방법의 선택적 적용, ▲규제의 합리적 개선, ▲포장공정 밸리데이션, 세척 밸리데이션 구체화 등 조문 정비 등이다. 다음에 '의약품 제조 및 품질관리에 관한 규정' 일부개정의 상세한 내용을 살펴보도록 한다.
[ $Si_{1-x}Ge_x$ ] 위의 Si 반전층에서의 이동도를 반전층에서의 양자현상(버금띠 에너지와 파동함수)과 완화시간어림셈을 고려하여 계산하였다. 반전층에서의 양자현상은 슈뢰딩거 방정식과 포아슨 방정식을 자체 모순없이 계산하여 얻었다 완화시간은 밸리내 산란과 밸리사이 산란을 고려하여 계산하였다. 그 결과 Ge 함량이 증가됨에 따라 이동도가 증가되는 이유는 4-폴드 밸리에 존재하는 전자의 이동도보다 2-폴드 밸리에 존재하는 전자의 이동도가 약 3배 정도 크며 대부분의 전자가 밸리의 분리에 의해 2-폴드 밸리에 존재하기 때문이라는 것을 알 수 있었다. 한편, 포논 산란만을 고려한 이동도를 실험치와 일치시키기 위하여 전체 이동도에는 반전층 계면에서의 산란과 쿨롱 산란을 포함시켰다. 계산된 전계, 온도, 그리고 Ge 함량에 의존하는 이동도는 실험치와 근접하도록 변형포텐셜을 설정하였으며 정확한 결과를 위해서는 Si 에너지띠의 비포물성을 고려해야함을 확인하였다.
본 연구는 대덕밸리에 입지한 벤처기업들의 지식생산 및 상용화 과정을 산-(학)연 네트워크 차원에서 분석하고, 이를 기반으로 효율적이고 경쟁력 있는 지역혁신체제 구축방안을 제시하고자 하는데 그 목적이 있다. 1997년 이후 '제 2의 실리콘밸리' 구축을 위한 정부의 의지에 힘입어 조성된 대덕밸리는 기존의 과학연구단지를 기반으로 외형적인 혁신시스템을 갖추었다. 그럼에도 불구하고 본 연구결과 벤처기업의 지식생산과 상용화에 몇가지 근본적인 문제점이 드러났다. 이는 혁신시스템을 구성하고 있는 경제 주체들의 역할이 제 기능을 하지 못하고 있을 뿐만 아니라 혁신 주체들간의 연계를 활성화하고 조정할 수 있는 적절한 제도 및 기제의 부족에 기인한 것으로 나타났다 특히. 이와 같은 문제점은 벤처기업의 성장단계별로 그리고 지식생산 단계별로 상이하게 나타났다. 따라서 본 연구는 대덕밸리의 효율적인 지식생산 네트워크 기반의 혁신시스템 구축을 위해서 새로운 혁신시스템 구축이라는 관점보다는 기존 혁신체제를 구성하고 있는 주체 및 제도의 역할 보완 및 확충이라는 관점에서 그리고 기업의 성장단계별 및 지식생산 단계별로 몇 가지 정책적 시사점을 제시하였다.
ICT 산업이 국가경쟁력 성장에 일조하는 산업으로 발전하게 되면서 정부 지원을 통해 서울시 강남구 테헤란로 지역이 ICT 산업을 기반으로 활성화되었다. 본 연구는 벤처와 ICT 기업들의 밀집지역으로서 이들 발전에 핵심지역인 강남구 테헤란밸리를 살펴보고자 한다. 특히 테헤란밸리는 계획적으로 조성된 산업단지의 등장 등과 같은 주변 입지 변화로 잠시 쇠퇴하는 모습이 나타났지만 혁신에 앞장서는 스타트업을 위한 지역으로 재도약 하며 새로운 혁신지구의 모습을 나타내고 있는 것으로 보여진다. 따라서 본 연구에서는 강남구 테헤란밸리를 대상으로 대도시 내 새로운 도시형 혁신지구가 등장한 배경과 형성요인을 살펴보았다. 또한 대도시 혁신지구의 지표를 경제적/공간적 물리적/네트워크/인적 자산으로 구분하였고, 이를 바탕으로 대도시 내 새로운 도시형 혁신지구로서 테헤란밸리의 위상을 살펴보았다. 더불어 스타트업과 이를 지원하는 기관들, ICT 기술 기반의 혁신주도 기업과 구성원이 집적된 도시의 혁신 지구적 특성을 살펴보고 이를 통해 지역경제 발전을 위한 시사점을 도출하였다.
This paper presents a real-time, false-pick filter based on deep learning to reduce false alarms of an onsite Earthquake Early Warning (EEW) system. Most onsite EEW systems use P-wave to predict S-wave. Therefore, it is essential to properly distinguish P-waves from noises or other seismic phases to avoid false alarms. To reduce false-picks causing false alarms, this study made the EEWNet Part 1 'False-Pick Filter' model based on Convolutional Neural Network (CNN). Specifically, it modified the Pick_FP (Lomax et al.) to generate input data such as the amplitude, velocity, and displacement of three components from 2 seconds ahead and 2 seconds after the P-wave arrival following one-second time steps. This model extracts log-mel power spectrum features from this input data, then classifies P-waves and others using these features. The dataset consisted of 3,189,583 samples: 81,394 samples from event data (727 events in the Korean Peninsula, 103 teleseismic events, and 1,734 events in Taiwan) and 3,108,189 samples from continuous data (recorded by seismic stations in South Korea for 27 months from 2018 to 2020). This model was trained with 1,826,357 samples through balancing, then tested on continuous data samples of the year 2019, filtering more than 99% of strong false-picks that could trigger false alarms. This model was developed as a module for USGS Earthworm and is written in C language to operate with minimal computing resources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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