• Title/Summary/Keyword: 재료가격

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특집: 유기광.전자 소재 및 소자 기술 - 유기태양전지 소재 및 소자 기술

  • Im, Dong-Chan;Gang, Jae-Uk;Park, Seon-Yeong
    • 기계와재료
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    • v.23 no.2
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    • pp.6-17
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    • 2011
  • 접고, 입고 휴대할 수 있는 친환경 에너지원을 위한 다양한 나노소재 및 소자들이 개발되고 있다. 최근 들어 유기태양전지는 차세대 태양전지 중 가장 주목받고 있는 태양전지 중의 하나로 전자 기기의 보조전원에서부터 발전용까지 다양하게 개발되고 있다. 유기태양전지는 가격이 저렴하며, 다양한 나노소재를 접목해 효율을 극대활 시킬 수 있는 장점이 있다. 그러나 아직까지 다른 태양전지에 비해 상대적으로 낮은 효율 및 수명 특성으로 인해 사용화가 늦어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 유기 태양전지의 단점을 극복하기 위해 개발되고 있는 유/무기 소재 및 다양한 유기태양전지 구조에 대해 고찰하고자 한다.

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기술현황분석 - 타이타늄 분말 신제조기술

  • Lee, Dong-Geun;Lee, Yong-Tae
    • 기계와재료
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    • v.21 no.3
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    • pp.74-87
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    • 2009
  • 타이타늄 제품의 다양성과 시장 확대를 위해 소재 및 공정가격 등을 낮추고자 하는 연구가 다양하게 진행되고 있으며, 그 한 방법으로 타이타늄 분말야금기술이 주목받고 있다. 분말로 제품을 생산할 경우 near-net shape 형태의 제품생산이 가능하기 때문에 압연, 성형, 용접 등의 다단계 공정과 후가공 비용을 최소화할 수 있다. 분말야금으로 제조된 타이타늄 부품의 특징과 아울러 전통적으로 생산하고 있는 타이타늄 분말 제조방법과 분말의 형태, 소결 성형조건 등에 대하여 알아보고, 최근에 개발된 다양한 분말제조 신공정방법과 제조 공정별로 생산되는 분말의 형태와 제조원리 등에 대하여 기술하였다. 경제성을 높이기 위한 다양한 소결과 성형방법에 대하여 고찰함으로써 타이타늄 합금 부품의 활용도를 높이기 위한 연구개발에 대해 기술하였다.

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패키지 기술동향 분석

  • Lee, Jae-Jin;Lee, Jae-Sin;Kim, Jeong-Deok
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.4 no.1
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    • pp.16-34
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    • 1989
  • 반도체 산업에서 패키지는 반도체 재료 및 공정 분야와 같은 거대한 시장을 형성하는 중요한 분야이다. 소자가 다양해짐에따라 패키지의 형태도 다양해졌고 이에 따르는 패키지 재료 및 공정 분야가 특히 중요한 연구과제로 부상하고 있다. 현재 패키지 형태는 DIP형이 주류를 이루고 있으나 점차 CC형으로 변화 될 전망이며 탑재 기술면에서는 TAB 형태로 발전되는 추세를 보이고 있다. 국내 기술은 자체기술 개발 및 기술제휴를 통하여 시장이 점차 복잡화 다양화 하는 상황에서 기술개발에 전력을 쏟아 리드 프레임의 단일화, 도금기술의 향상으로 가격 절감을 통한 경쟁력 향상을 꾀하고 있다.

Experimental Study on the Short-Term Prediction of Rebar Price using Bidirectional LSTM with Data Combination and Deep Learning Related Techniques (양방향 LSTM과 데이터 조합탐색 및 딥러닝 관련 기법을 활용한 철근 가격 단기예측에 관한 실험적 연구)

  • Lee, Yong-Seong;Kim, Kyung-Hwan
    • Korean Journal of Construction Engineering and Management
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    • v.21 no.6
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    • pp.38-45
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    • 2020
  • This study presents a systematic procedure for developing a short-term prediction deep learning model of rebar price using bidirectional LSTM, Random Search, data combination, Dropout. In general, users intuitively determine these values, making it time-consuming and repetitive attempts to explore results with good predictive performance, and the results found by these attempts cannot be guaranteed to be excellent. With the proposed approach presented in this study, the average accuracy of short-term price forecasts is approximately 98.32%. In addition, this approach could be used as basic data to produce good predictive results in a study that predicts prices with time series data based on statistics, including building materials other than rebars.

Analysis of the Relations between Social Issues and Prices Using Text Mining - Avian Influenza and Egg Prices - (뉴스기사 분석을 통한 사회이슈와 가격에 관한 연구 - 조류인플루엔자와 달걀가격 중심으로 -)

  • Han, Mu Moung Cho;Kim, Yangsok;Lee, Choong Kwon
    • Smart Media Journal
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    • v.7 no.1
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    • pp.45-51
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    • 2018
  • Avian influenza (AI) is notorious for its rapid infection rate, and has a serious impact on consumers and producers alike, especially in poultry farms. The AI outbreak, which occurred nationwide at the end of 2016, devastated the livestock farming industries. As a result, the prices of eggs and egg products had skyrocketed, and the event was reported by the media with heavy emphasis. The purpose of this study was to investigate the correlation between the egg price fluctuation and the keyword changes in online news articles reflecting social issues. To this end, we analyzed 682 cases of AI-related online news articles for fourteen weeks from November 2016 in South Korea. The results of this study are expected to contribute to understanding the relationship between the actual price of eggs and the keywords from news articles related to social issues.

Experimental Study on Long-Term Prediction of Rebar Price Using Deep Learning Recursive Prediction Meothod (딥러닝의 반복적 예측방법을 활용한 철근 가격 장기예측에 관한 실험적 연구)

  • Lee, Yong-Seong;Kim, Kyung-Hwan
    • Korean Journal of Construction Engineering and Management
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    • v.22 no.3
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    • pp.21-30
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    • 2021
  • This study proposes a 5-month rebar price prediction method using the recursive prediction method of deep learning. This approach predicts a long-term point in time by repeating the process of predicting all the characteristics of the input data and adding them to the original data and predicting the next point in time. The predicted average accuracy of the rebar prices for one to five months is approximately 97.24% in the manner presented in this study. Through the proposed method, it is expected that more accurate cost planning will be possible than the existing method by supplementing the systematicity of the price estimation method through human experience and judgment. In addition, it is expected that the method presented in this study can be utilized in studies that predict long-term prices using time series data including building materials other than rebar.

스텔스 항공기와 복합재료

  • Hong, Chang-Seon
    • Defense and Technology
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    • no.8 s.174
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    • pp.36-43
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    • 1993
  • 신예 항공기들은 고가의 무기와 첨단전자장비들을 갖추고 있기 때문에 가격 또한 엄청나게 비쌉니다. 따라서 전투시에 상대의 후방까지 깊숙하게 침투시에 상대의 후방까지 깊숙하게 침투하여 목표물을 공격하되, 아군 항공기의 손실은 최소로 줄이는 것이 승패를 좌우하는 매우 중요한 요소입니다 따라서 항공기의 생존성을 제고하기 위해서는 상대의 레이다에 포착되지 않는 은폐기술 즉, 스텔스(stealth)성능이 필수적입니다

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Reduction of Superplasticizer Dosage in Eco-friendly Ultra-high Performance Concrete by Adopting Industrial by-Products (산업부산물들 혼입에 의한 친환경 초고성능 콘크리트의 유동화제 사용량 감소)

  • Kim, Heeae;Pyo, Sukhoon;Kim, Hyeong-Ki
    • Resources Recycling
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    • v.25 no.3
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    • pp.20-28
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    • 2016
  • Assessment on adequate dosage of superplasticizer in eco-friendly ultra-high performance concrete (UHPC) containing industrial by-products was carried out from the standpoint of workability. Various types of industrial by-products, including blast-furnace slag, coal bottom ash and rapid-cooled electric arc furnace oxidizing slag, were utilized, and the effects of dosage of superplasticizer on the workability and strength of UHPC containing the by-products were evaluated. By utilizing the by-products, the workability of UHPC was improved and required dosage of superplasticizer was reduced. In addition, the material cost for UHPC with by-products was decreased due to reduced dosage of superplasticizer.

Dielectric Materials for Embedded Capacitors (내장형 축전기용 유전재료)

  • 이호영
    • Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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    • v.9 no.2
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    • pp.61-67
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    • 2002
  • The number of passive components used in hand held devices and computers continue to increase so that the passive to active ratio continues to grow. Embedded passives are the best technology for very high component density with increased electrical performance. improved reliability, reduced size, weight and lower cost. Specially embedded capacitors are strongly under development. This paper discusses dielectric materials used in embedded capacitors and remained challenges.

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모델 시스템을 이용한 생분해성 고분자의 분해거동 연구

  • 이원기;전상익;이진국
    • Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.401-402
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    • 2004
  • 생분해성 고분자 재료들은 지구환경 보호측면에서 다양한 분야, 즉, 1회용 재료, 농업용 필름 및 생체적합성 재료(약물 방출, 봉합사) 등에서 실용화되거나 활발한 연구가 진행되고 있다. 이들 재료의 상업적응용은 물성, 분해능, 제조가격, 대량생산 등에 의해 좌우 될 수 있다. 이들 중 특히, 분해 메커니즘의 규명은 본질적인 응용에서 가장 중요한 위치를 차지하고 있다. 분해 속도의 규명 및 조절은 제품의 수명을 제어할 수 있고 응용 분야를 넓힐 수 있다. 본 연구에서는 분해매채에 따른 생분해성 고분자의 분해 메커니즘 및 속도를 단결정과 단분자막 기법을 이용하여 연구하였다. 결정성영역에서는 분해매체의 크기가 작은 알칼리 이온에 의해 표면 및 측면 분해가 일어나고 크가가 큰 효소는 비규칙성을 가진 영역에서 선호적 분해가 일어남을 두 모델 시스템으로부터 확인하였다.

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