• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.17-22
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• 2000

시계열 자료를 분석할 때 쉽게 접근하는 통계적 방법은 ARMA 모형이며 신경망 학습 방법 중에서는 다층 퍼셉트론에서의 Back-propagation 알고리즘이 일반적이다. Back-propagation을 비롯한 신경망 학습의 구조는 자료의 특성에 따라 경험적으로 결정하는 것으로 알려져 있다. 그러나 바로 이 점이 신경망 학습방법의 이용을 어렵게 하는 요인이기도 하다. 본 연구는 ARMA 모형 중 몇 개 유형의 자료에 대하여 Back-propagation 알고리즘을 적용함에 있어 어떠한 구조로 학습하는 것이 효율적인가를 입력층과 은닉층의 크기, 활성화 함수를 중심으로 검토하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2012.05b
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• pp.690-692
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• 2012

전도도가 우수한 알루미늄 및 알루미나 소재를 사용하여 LED 패키지를 제작하였다. 선택적 양극산화 공정을 적용하여 알루미늄 기판 상에 알루미나를 형성하고 이를 유전체로 사용하였다. 패키지 기판에 따른 열저항 및 광량 분석을 위해 알루미늄 기판과 알루미나 기판을 제작하여 성능 비교분석을 진행하였다. 알루미늄 기판이 알루미나 기판보다 우수한 열저항 및 발광효율 특성을 보여주었으며, 이러한 결과는 선택적 양극산화 공정을 사용한 알루미늄 기판이 고출력 LED 패키지용 기판으로 활용할 수 있음을 보여준다.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.11 no.2
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• pp.188-194
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• 2008

Brake disks for rolling stock are exposed to thermal fatigue during braking, and thermal cracks occur on surface of disks. Thermal cracks can cause serious accidents, deterioration of braking performance and increase of maintenance cost due to frequent exchange of friction materials. In this study, candidate materials with high-heat resistance were selected by searching the literature. By using cast specimens made of the candidate materials, chemical composition, crystal structure and graphite type were analyzed. In addition, friction coefficient and wear were measured and compared with values for the disk material in service. As a result, it was shown that the NiCrMo has highest tensile strength and lowest friction coefficient and the disk material in service has the most stable friction characteristics.

• Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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• v.13 no.3 s.40
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• pp.39-45
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• 2006

This study was investigated the thermal properties of underfill with various epoxy resins using thermal analysis methods such as differential scanning calorimetry (DSC), thermo gravimetry analysis (TGA), dynamic mechanical analysis (DMA) and thermo-mechanical analysis (TMA). And, the adhesion strength of the underfills/FR-4 substrate was evaluated. The glass transition temperature (Tg) of underfill which was composed the cycolaliphatic epoxy resin was lower than that of underfill which was not composed the cycolaliphatic epoxy resin. The thermal degradation of underfill was composed of two processes, which involved chemical reactions between the degrading polymer and oxygen from the air atmosphere. The coefficient of thermal expansion (CTE) of underfill which was composed the cycolaliphatic epoxy resin was higher than that of underfill which was not composed the cycolaliphatic epoxy resin. The excessive curing temperatures caused a weak boundary layer of epoxy resin, which resulted in a deterioration of mechanical properties in the epoxy resin and thus led to poor adhesion property between the underfill/FR-4 substrate.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2011.08a
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• pp.304-304
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• 2011

열필라멘트 화학 기상 증착 공정(HWCVD, hot wire chemical deposition)은 낮은 기판 온도에서 다결정 실리콘 박막을 빠른 속도로 증착할 수 있는 방법이다. 이는 후처리가 없어도 전기적 특성이 우수한 박막을 저온에서 얻을 수 있기 때문에 녹는점이 낮은 기판에 증착을 할 수 있으며 공정비용 절감 효과가 있다. 이러한 박막 증착 공정 중 기상 핵생성에 의해 나노 입자가 생성되며, 새로운 관점에서는 그 농도와 크기가 박막 성장에 중요한 변수로 작용한다. 따라서 공정조건의 변화에 따라 생성되는 나노 입자의 크기 분포를 실시간으로 분석하여 박막 형성의 최적 조건을 찾는 연구가 필요하다. 하지만 이러한 입자 발생 특성에 관한 연구는 기존에 밝혀진 반응 메커니즘으로 인해 수치해석적 연구는 체계적으로 진행되었으나 실험적 연구의 경우 적합한 측정장비의 부재로 인해 제한이 있었다. 따라서 본 연구에서는 저압에서 실시간으로 나노입자 분포를 측정할 수 있는 PBMS (particle beam mass spectrometer)를 이용하여 열필라멘트 화학 기상 증착 공정 중 발생하는 입자의 존재를 확인하고 특성을 분석하였다. 실리콘 나노 입자의 측정은 PBMS 장비의 전단 부분을 HWCVD 배기 라인에 연결하여 진행하였으며 반응기 내 샘플링 위치, 필라멘트 온도, 챔버 압력, 작동기체의 비율을 변수로 하여 진행하였다. 그 결과 실리콘 나노 입자는 양 또는 음의 극성을 가진 하전된 상태임을 확인 하였고, 측정 조건에 따라 일부 단일 극성으로 존재하였다. 한편, 필라멘트 온도가 증가할수록 하전된 나노입자의 최빈값은 감소하였다. 또한 반응 가스인 SiH4 농도가 증가할수록 최빈값은 농도에 비례하여 증가하였다. 이런 결과는 기존 HWCVD 실험에서 투과 전자 현미경(TEM)을 이용하여 분석한 실리콘 나노 입자의 크기 분포 결과와 경향이 일치함을 확인하였다. 본 연구를 통하여 확인된 하전된 나노 입자의 존재를 실험적으로 확인하였으며 추후 지속적 연구에 의해 이러한 하전된 나노 입자가 박막 형성에 기여 하는 것을 규명하고 박막 형성 조건을 최적화하는데 중요한 역할을 할 것을 기대할 수 있다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.33 no.9
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• pp.97-103
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• 2005

In this paper, effects on the heat transport limitation of heat pipe by the wick structural factors were theoretically analyzed for the sintered-copper wick heat pipe. Uniformity of particle size and sintering process were acted as dominant factors on the pore distribution and wick porosity, and small deviations of the wick thickness and the pore size greatly affected the heat transport limitations of the heat pipe. Especially, slight variations of the wick thickness, mean particle radius and capillary radius along the vapor temperatures and inclination angles remarkably changed the capillary limitation of the heat pipe.

• Korean Journal of Food Science and Technology
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• v.32 no.6
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• pp.1298-1305
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• 2000

Potato starches were crosslinked with 0.1, 0.5, 1.0, and 2.0% epichlorohydrin. Starch/polyethylene(PE) cast films were prepared to contain 5% of the crosslinked potato starch. Mechanical properties and degradability of these films were measured and compared to those of the films containing native potato starch. Mechanical strength of the films containing crosslinked potato starch was higher than that of the film containing native starch. Thermal degradability measured by a FT-IR and an Instron showed that crosslinked starch/PE films degraded faster than native starch/PE films. Biodegradability of the starch/PE films was accelerated by the addition of crosslinked starch to the PE films.

• The Journal of Bigdata
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• v.8 no.2
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• pp.15-25
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• 2023

Extreme learning machines (ELMs) are a major analytical method in various prediction fields. ELMs can accurately predict even if the data contains noise or is nonlinear by learning the complex patterns of time series data through optimal learning. This study presents the recent trends of machine learning models that are mainly studied as tools for analyzing online time series data, along with the application characteristics using existing algorithms. In order to efficiently learn large-scale online data that is continuously and explosively generated, it is necessary to have a learning technology that can perform well even in properties that can evolve in various ways. Therefore, this study examines a comprehensive overview of the latest machine learning models applied to big data in the field of time series prediction, discusses the general characteristics of the latest models that learn online data, which is one of the major challenges of machine learning for big data, and how efficiently they can learn and use online time series data for prediction, and proposes alternatives.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.33 no.3
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• pp.855-864
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• 2013

The dynamic characteristics of natural rubber bearings, which are used as isolator, are dependent on the main rubber's dynamic behaviors and nonlinear properties. Rubber materials tend to undergo an aging process under the influence of mechanical or environmental factors, so they inevitably end up facing damage. A main cause of aging like this is known to be oxidization, which occurs through the heat of reaction at high temperatures. Accordingly, in this study an accelerated thermal aging test was carried out in order to compare the characteristic values of the bearings before and after thermal aging occurs. As a result of this experiment, it was found that a thermal aging phenomenon could have some effects on shear stiffness, energy absorption, and equivalent damping coefficients of the bearings. Furthermore, a deterioration in the dynamic properties of the natural rubber bearings caused by the thermal aging was applied to an actual bridge and then the effects of such thermal aging on the seismic performance of the bridge were also compared and analyzed based on numerical analysis. As a result of this analysis, it was found that the changes in the basic properties of the natural rubber bearings caused by the thermal aging bring only a minor effect on the seismic performance of bridges.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2015.11a
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• pp.301-302
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• 2015

고 기계적 특성을 가지는 나노 임프린트 전극 구조체를 전극으로 이용하여 산화아연 나노와이어를 습식 도금하여 성장시키고, 열전 소자 특성을 분석하였다. 나노선 어레이 형상을 가진 몰드와 열 임프린트 방식을 이용하여 폴리머 기판 표면위에 나노선 어레이 형상을 임프린트 하고, 열 증착 방식으로 금속 박막을 올려 폴리머 기판-금속 간 높은 접합력을 가지는 금속 전극을 형성하였다. 나노 임프린트 전극 구조체를 음극으로 하여 산화아연 나노와이어를 전극 위에 도금하고, 열증착 방식으로 상부 전극을 형성하여 최종적으로 압전 소자를 제조하여, 습식으로만 형성된 산화아연 나노와이어 다발의 압전 특성을 확인하였다.