• The Korean Journal of Rheology
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• v.6 no.2
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• pp.129-138
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• 1994

공압출되는 sheet die에서 고분자 물질의 비등온 유동유동을 수치모사하였다. 유변학 적 식으로 power-law model을 사용하였고, 격자생성법을 이용한 유한차분법을 사용하였다. 수치계산을 통해 수축채널에서의 온도 분포를 구해보고 점도가 채널에서의 온도 분포를 구 해 보고 점도가 채널에서의 압력강하 및 신장속도에 미치는 영향을 알아보았다. 압력강하는 외부 유체의 점도 및 heat dissipation의 영향을 크게 받았다. 신장속도는 외부 유체의 점도 가 증가함에 따라 커진 반면 내부 유체의 점도가 증가함에 따라 커진반면, 내부 유체의 점 도증가에 따라 감소하였고, heat dissipation에 의해 증가하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
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• 2001.10a
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• pp.331-332
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• 2001

발전소 등에서 배출되는 온배수는 해수의 수은을 변화시키며, 이로 인해 해양생태계에 많은 영향을 미친다 (Naylor, 1965). 발전소 온배수에 의해 27.2$^{\circ}C$~31.$0^{\circ}C$의 수온상승은 부착성 군집구조 가 우세하며, 37$^{\circ}C$이상의 수온에서는 수주고둥 및 따개비류를 제외한 모든 동ㆍ식물이 소멸한다 (Suresh et al., 1993). 또한, Ahamed et al. (1992)는 발전소 온배수의 영향을 받는 해역에서는 소수의 수주고둥과 남조류를 제외하고 해양생물 출현이 없었다고 보고하였다. (중략)

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.36 no.2
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• pp.106.1-106.1
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• 2011

오리온 A에 대한 관측은 지난 2010년 11월부터 2011년 5월까지 총 350시간에 걸쳐서 대덕전파천문대의 14 m 망원경으로 수행했다. 관측 주파수는 12CO와 13CO로 하고 $3{\times}3$ array를 사용해서 오리온성운을 중심으로 한 $1^{\circ}{\times}1^{\circ}$ 영역을 관측했다. 데이터의 질을 다른 관측 결과들과 비교했을 때, 전체적으로는 양호하다 할 수 있겠으나, 몇 가지 시급하게 개선해야 할 점을 보여주었다. 데이터에는 오리온 A의 구조 가운데 여러 가지 특징적인 구조들이 나타나 있으며, 그 중에 별탄생 과정과 연관되었을 것으로 추론되고 있는 필라멘트 구조에 대해서 논의하였다.

• 기계와재료
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• v.21 no.4
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• pp.48-55
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• 2010

극저온에서 고분자 복합재료는 열전도도가 낮아 단열 특성이 탁월하고 전기절연성이 뛰어나 에너지 산업, 전기 및 전자산업, 생물공학, 의료분야, 수송산업, 우주 항공 산업 등 응용 범위가 매우 광범위하고, 산업 규모 또한 지속적으로 성장하고 있다. 향후 신재생 에너지의 저장 및 수송용으로 열전도도가 낮은 고분자 복합재에 대한 수요가 크게 증가할 것으로 예상된다. 따라서 본 고에서는 고분자 복합재료의 극저온 응용에 관한 국내외 기술동향과 수지 및 복합재 물성, 극저온에서의 특성 평가 기술 등에 대하여 소개하였다.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2017.04a
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• pp.271-271
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• 2017

온도 및 습도에 민감한 화물에 대한 수요가 증가하고 있다. 이에 우리나라도 항만에서 온도 및 습도에 민감한 화물을 적극적으로 유치할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 온도 및 습도 민감화물 유치에 대한 해외사례를 분석하여 시사점을 도출하고 우리나라에 유치 가능한 품목을 선정하는데 목적이 있다.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2013.11a
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• pp.63-64
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• 2013

개발된 Plug-In MCCB를 저압용 부스바에 설치하여 온도 특성을 분석한 결과 모든 상(phase)에서 기준 범위보다 적은 값을 나타냈고, 가장 높게 측정된 곳의 온도 역시 $13.7^{\circ}C$ 이었다. 또한 단시간 전류 시험 및 기계적 동작 시험 후의 온도 상승 시험에서도 $18.5^{\circ}C$로 측정되어 모든 부분의 특성이 양호한 것을 알 수 있다.

• Journal of the KSME
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• v.30 no.5
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• pp.460-469
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• 1990

극저온 냉동기술은 최첨단 산업에서 여러 방면에 걸쳐 실용화되고 있으며 상업화도 많이 되고 있다. 또한 앞으로의 응용범위는 더욱 확대될 전망이기 때문에 미래에 첨단 및 우주시대를 맞 이하여 국가주도 아래 적극적으로 육성 발전시키는 것이 절대적으로 필요하다고 본다. 본 내 용은 1989년에 과학기술처의 지원 하에 수행한 중점과제인 극한기술 분야 중 극저온 기술분야에 속하는 특정과제 "SQUID 냉각장치용 극저온 시스템 개발연구"의 일부분이다.t;의 일부분이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.441-444
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• 2004

전자상거래 시스템의 성패에 중요한 요소인 고객관리를 위해서 CRM 관리가 필요하다. 웹 서비스를 제공하기 위한 정보화 업체는 포탈 IT의 대형화, 지능화에 대비하기 위하여 새로운 패러다임이 요구되고 있다. 지능형 CRM을 설계하기 위하여 온토로지를 이용하였다. 온토로지는 이질적인 시스템에서도 사용될 수 있고, 변환도 가능하다. 본 연구는 온토로지의 구축과정을 분석하고 이를 CRM에 적용시키도록 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.26-28
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• 2015

전산 설비가 운영되는 전산 기계실은 적절한 온 습도 유지가 매우 중요하다. 따라서, 전산 기계실에 대한 온 습도 모니터링 시스템이 중요하게 운영 된다. 하지만 소형 전산 기계실에서는 24 시간 자동 모니터링 시스템이 구축 안되어 있는 경우도 많이 있다. 본 논문에서는 모니터링 시스템이 구축 안된 소형 전산 기계실에서 운영중인 x86 서버들의 온도를 기반으로 전산 기계실의 온도를 모니터링 하는 방법에 대해 제안한다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.19A no.2
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• pp.77-84
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• 2012

Speculative execution for improving instruction-level parallelism is widely used in high-performance processors. In the speculative execution technique, the most important factor is the accuracy of branch predictor. Unfortunately, complex branch predictors for improving the accuracy can cause serious thermal problems in 3D multicore processors. Thermal problems have negative impact on the processor performance. This paper analyzes two methods to solve the thermal problems in the branch predictor of 3D multi-core processors. First method is dynamic thermal management which turns off the execution of the branch predictor when the temperature of the branch predictor exceeds the threshold. Second method is thermal-aware branch predictor placement policy by considering each layer's temperature in 3D multi-core processors. According to our evaluation, the branch predictor placement policy shows that average temperature is $87.69^{\circ}C$, and average maximum temperature gradient is $11.17^{\circ}C$. And, dynamic thermal management shows that average temperature is $89.64^{\circ}C$ and average maximum temperature gradient is $17.62^{\circ}C$. Proposed branch predictor placement policy has superior thermal efficiency than the dynamic thermal management. In the perspective of performance, the proposed branch predictor placement policy degrades the performance by 3.61%, while the dynamic thermal management degrades the performance by 27.66%.