• Title/Summary/Keyword: 자기 정렬

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$^{63}Cu$ NQR Study of the Anisotropy in $YBa_{2}Cu_{3}O_{7}$ ($YBa_{2}Cu_{3}O_{7}$의 비등방성에 관한 $^{63}Cu$ 핵사중극공명 연구)

  • B. Chang;Cheol-Eui Lee
    • Journal of the Korean Magnetics Society
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    • v.4 no.1
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    • pp.48-51
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    • 1994

  • We have studied the room temperature anisotropy in the high $T_{c}$ superconductor $YBa_{2}Cu_{3}O_{7}$ by means of the $^{63}Cu$ nuclear quadrupole resonance (NQR). For the magnetically oriented powder samples, NQR signals were obtained only when the RF magnetic field is applied perpendicular to the direction of the crystalline c-axis. Significant differences in the spin-lattice relaxation times ($T_{1}$) and the lineshapes were observed between the unoriented powder sample and the magnetically oriented sample.

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자기연마를 이용한 미세 버제거 연구

  • ;;Yuri M.Baron
    • Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.259-259
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    • 2004

  • 정밀부품의 가공 시에 발생되는 burr는 제품의 정밀도, 성능과 제품의 생산성에도 부정적인 영향을 끼치다. 따라서 효율적인 burr의 제거는 제품의 성능의 향상뿐만 아니라 생산성의 향상에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 자기 연마법(Magnetic Abrasive Finishing)은 연마제의 연마특성과 철의 자기화 성질을 이용한다. 자기장내의 자기력선의 응집현상을 통해서 burr를 제거하는 방법이다. 자기 유도자에 의해 형성된 magnet flow를 따라 지립이 정렬을 하고 정렬된 지립은 브러쉬의 역할을 하여 burr를 제거하게 된다.(중략)

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A Study on Algorithm Learning Support System for the Information-Gifted in Elementary Schools (초등학교 정보영재를 위한 알고리즘 학습 지원 시스템 연구)

  • Lee, Kil-Bok;Jun, Woo-Chun
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
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    • 2004.01a
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    • pp.296-303
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    • 2004

  • 급속도로 변화하는 정보화 시대에 영재를 조기에 발굴하여 교육하는 것은 매우 중요한 일이다. 이에 부응하여 영재교육에 대한 관심이 커지고 있으며 특히 초등학교 정보 영재에 대한 교육의 필요성도 커지고 있다. 특히 자기 주도적 학습 능력과 문제해결력은 정보영재의 특징으로 매우 중요하다. 또한 문제해결력 교육에 있어 알고리즘 교육은 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 정렬 알고리즘은 자료처리에서 사용빈도가 높고 종류가 다양하며 초등 정보 영재 알고리즘 교육에서 다양한 문제 해결력을 길러 줄 수가 있다. 본 논문은 초등학교 정보 영재를 위한 알고리즘 학습 지원 시스템에 관한 연구이며, 특히 정렬 알고리즘을 중심으로 학습 지원 시스템을 설계하고 구현하고자 하였다. 본 시스템은 첫째, 정렬 알고리즘 학습을 영재의 특성에 맞게 자기 주도적으로 학습하는데 도움을 준다. 둘째, 정렬알고리즘의 개념형성을 위해 알고리즘의 종류별로 그 과정을 보여준다. 셋째, 형성평가를 통해 개념형성을 확인하고 적용하였다.

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Korean-English Non-Autoregressive Neural Machine Translation using Word Alignment (단어 정렬을 이용한 한국어-영어 비자기회귀 신경망 기계 번역)

  • Jung, Young-Jun;Lee, Chang-Ki
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2021.10a
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    • pp.629-632
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    • 2021

  • 기계 번역(machine translation)은 자연 언어로 된 텍스트를 다른 언어로 자동 번역 하는 기술로, 최근에는 주로 신경망 기계 번역(Neural Machine Translation) 모델에 대한 연구가 진행되었다. 신경망 기계 번역은 일반적으로 자기회귀(autoregressive) 모델을 이용하며 기계 번역에서 좋은 성능을 보이지만, 병렬화할 수 없어 디코딩 속도가 느린 문제가 있다. 비자기회귀(non-autoregressive) 모델은 단어를 독립적으로 생성하며 병렬 계산이 가능해 자기회귀 모델에 비해 디코딩 속도가 상당히 빠른 장점이 있지만, 멀티모달리티(multimodality) 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 단어 정렬(word alignment)을 이용한 비자기회귀 신경망 기계 번역 모델을 제안하고, 제안한 모델을 한국어-영어 기계 번역에 적용하여 단어 정렬 정보가 어순이 다른 언어 간의 번역 성능 개선과 멀티모달리티 문제를 완화하는 데 도움이 됨을 보인다.

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Determination Errors of Saturation Magnetization and Magnetocrystalline Anisotropy Constant from Magnetization Curves of Magnetically (일측이방성 다결정의 자화곡선을 이용한 포화자화 및 결정자기이방성상수 결정에서의 오차분석)

  • Kim, M.J.;Hur, J.;Kim, Y.B.;Kim, T.K.
    • Journal of the Korean Magnetics Society
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    • v.9 no.4
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    • pp.173-176
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    • 1999

  • Errors of saturation magnetization and magnetocrystalline anisotropy constant determined by magnetization curve of magnetically aligned unixial power were analyzed. In case of alignment factor ${\Theta}_0=10{\circ}$, magnetic constant errors of $Nd_2Fe_{14}B$ were calculated to be error of $M_S{\risingdotseq}1{\%}\;and\;error\;of\;K_1{\risingdotseq}13\;{\%}$, respectively, and magnetic constant errors of Ba-ferrite were calculated to be error of $M_S{\risingdotseq}1{\%}\;and\;error\;of\;K_1{\risingdotseq}17\;{\%}$. In this method, $M_s$ was found to be determined with high accuracy. High alignment is desirable for high accuracy.

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