본 연구에서는 이중게이트 MOSFET에 대한 항복전압의 변화를 채널도핑 및 소자파라미터에 따라 이차원 전위분포모델을 이용하여 분석한 것이다. 낮은 항복전압은 전력소자동작에 저해가 되고 있으며 소자의 크기가 감소하면서 발생하는 단채널 효과에 의하여 이중게이트 MOSFET의 경우도 심각하게 항복전압이 감소하고 있다. 항복전압분석을 위하여 포아송방정식의 이차원 해석학적 전위분포모델을 이용하여 채널도핑농도와 소자 파라미터인 채널길이, 채널두께, 게이트산화막 두께 등에 대하여 항복전압의 변화를 관찰하였다. 분석결과 항복전압은 채널도핑 농도의 크기뿐만이 아니라 소자크기 파라미터에 대해서 커다란 변화를 보이고 있었으며 특히 채널도핑함수인 가우시안 함수의 형태에 따라서도 큰 변화를 보이고 있다는 것을 관찰할 수 있었다.
A mechanical model was developed to predict the behavior of point-loaded RC slender beams (a/d > 2.5) without stirrups. It is commonly accepted by most researchers that a diagonal tension crack plays a predominant role in the failure mode of these beams, but the failure mechanism of these members is still debatable. In this paper, it was assumed that diagonal tension failure was triggered by the concrete cover splitting due to the dowel action at the initial location of diagonal tension cracks, which propagate from flexural cracks. When concrete cover splitting occurred, the shape of a diagonal tension crack was simultaneously developed, which can be determined from the principal tensile stress trajectory. This fictitious crack rotates onto the crack tip with load increase. During the rotation, all forces acting on the crack (i.e, dowel force of longitudinal bars, vertical component of concrete tensile force, shear force by aggregate interlock, shear force in compression zone) were calculated by considering the kinematical conditions such as crack width or sliding. These forces except for the shear force in the compression zone were uncoupled with respect to crack width and sliding by the proposed constitutive relations for friction along the crack. Uncoupling the shear forces along the crack was aimed at distinguishing each force from the total shear force and clarifying the failure mechanism of RC slender beams without stirrups. In addition, a proposed method deriving the dowel force of longitudinal bars made it possible to predict the secondary shear failure. The proposed model can be used to predict not only the entire behavior of point-loaded RC slender shear beams, but also the ultimate shear strength. The experiments used to validate the proposed model are reported in a companion paper.
'White Princess'(화이트프린세스) 품종은 원예연구소에서 2005년도에 육성한 심비디움 품종이다. 이 품종을 개발하기 위하여 1995년도에 화색이 연한 자주색 계열의 심비디움 수집 유전자원 Cym. '2113'을 모본으로 착화성이 우수하고 꽃송이가 큰 연분홍색의 'Lucky Rainbow Randevious'를 부본으로 교배를 실시하였다. 1996년부터 1999년까지 실생계통 90개체를 양성하면서 엽형, 화색 및 화형이 우수한 개체를 선발하여 2000~2004년에 1,2차 특성검정과 품평회 결과 생육 및 개화특성이 우수한 '원교 F1-14' 계통을 최종 선발하였다. 생육이 강건하고 화색이 선명하고 화형이 둥글고 꽃 폭이 약 8cm 정도로 크며 개화시기가 12월에서 1월경이었다.
'Heidi' 품종은 국립원예특작과학원에서 2004년도에 육성한 포인세티아 품종이다. 이 품종은 2001년에 생육이 왕성하고 진분홍색인 'Freedom Rose'를 모본으로, 진한 녹색 잎에 결각이 있으며 적색인 'Red Velvet'을 부본으로 교배를 실시하여 양성된 실생계통 중 선발되었다. 2002년과 2003년 2차에 거쳐 특성검정을 하여 '원교 D5-9'를 육성하였고, 2004년에 3차 특성검정과 품평회를 실시하여 최종선발, 'Heidi'로 명명하였다. 포엽의 형태는 타원형이며 포엽에 접힘이 있고 포엽엽맥사이에 중간 정도의 주름이 있으며 포엽의 색상은 벨벳질감의 적색이다. 잎몸은 난형이며 진한 녹색이고 결각이 거의 없으며 엽병이 짧다. 줄기 색은 적색계이며 적심을 하지않은 상태에서도 분지가 발생하나 줄기의 수는 적다. 초장은 작으며 단일처리 후 약 7.5주일이 경과하면 완전히 착색되어 출하가 가능하다.
The characteristics of the sea breeze were investigated using the wind and temperature data collected from 300-m tower at Boseong from May 2014 to April 2018. Sea breeze day was detected using following criteria: 1) the presence of a clear change in wind direction near sunrise (between 1 hour after sunrise and 5 hours before sunset) and sunset (from 1500 LST to midnight), 2) presence of thermal forcing of sea breeze and 3) no heavy precipitation (rain < $10mm\;d^{-1}$). Sea breeze days occurred on 569 days for 4 years. The monthly distribution of sea breeze day occurrence shows maxima in May and September and minimum in December. The average onset and cessation times of the sea breeze are 0942 LST and 1802 LST, respectively. Although the 10-m wind shows clockwise rotation with time in the afternoon, the observed hodograph does not show an ideal elliptical shape and has different characteristics depending on the upper synoptic wind direction. Vertical structure of sea breeze shows local maximum of wind speed and local minimum of virtual potential temperature at 40 m in the afternoon for most synoptic conditions except for southeasterly synoptic wind ($60^{\circ}{\sim}150^{\circ}$) which is in the same direction as onshore flow. The local minimum of temperature is due to cold advection by sea breeze. During daytime, the intensity of inversion layer above 40 m is strongest in westerly synoptic wind ($240^{\circ}{\sim}330^{\circ}$) which is in the opposite direction to onshore flow.
SNe light curves have been used to understand the expansion history of the universe, and a lot of efforts have gone into understanding the overall shape of the radioactively powered light curve. However, we still have little direct observational evidence for the theorized SN progenitor systems. Recent studies suggest that the light curve of a supernova shortly after its explosion (< 1 day) contains valuable information about its progenitor system and can be used to set a limit on the progenitor size, R*. In order to catch the early light curve of SNe explosion and understand SNe progenitors, we are performing a ~8hr interval monitoring survey of nearby galaxies (d < 50 Mpc) with 1-m class telescopes around the world. Through this survey, we expect to catch the very early precursor emission as faint as R=21 mag (~0.1 Rsun for the progenitor). In this poster, we outline this project, and provide updates on IMSNG projects during 2017/2018 seasons.
본 연구에서는 구조물 유지관리에서의 정확한 미세먼지 농도 계측을 위한 새로운 알고리즘을 제안하고 검증한다. 기존 광산란법 미세먼지 측정기의 측정 오차를 보완하기 위해 초음파 다중 산란 알고리즘을 제안하였으며, 산란자의 배치와 산란 반경을 구현하기 위해 표준입자 및 실제 미세먼지의 SEM 촬영을 진행하였다, 초음파 다중 산란 이론식을 통해 초음파 신호의 주파수별 감쇠율과 산란 반경으로 미세먼지의 개수밀도를 나타내는 알고리즘을 도출하였고, 이론식과 수치해석을 통해 총 12가지의 미세먼지 형상에 대한 산란 반경을 도출하였다. 유한차분법을 기반으로 다중 산란 이론을 적용한 2-D 시간 이력 해석을 통하여 알고리즘을 검증하였으며, 신호 해석을 위한 신호 처리 기법을 나타내었다. 결과, 산란 반경에 해당하는 알고리즘의 오차는 개수밀도 단위 최소 19(1%), 최대 3455(52%)로 계산되었다. 산란반경 외에 실제 미세먼지 형상에 대한 부피를 반영하여야 하는 추후 연구가 필요함을 토의하였다.
Caisson-type structures are widely used as quay walls in coastal areas. In Korea, for a long time, many caisson-type quay walls have been constructed with a low front water depth. These facilities can no longer meet the requirements of current development. This study developed a new technology for deepening existing caisson-type quay walls using grouting and rubble mound excavation to economically reuse them. With this technology, quay walls could be renovated by injecting grout into the rubble mound beneath the front toe of the caisson to secure its structure. Subsequently, a portion of the rubble mound was excavated to increase the front water depth. This paper reports the results of an investigation of the seismic behavior of a renovated quay wall in comparison to that of an existing quay wall using centrifuge tests and numerical simulations. Two centrifuge model tests at a scale of 1/120 were conducted on the quay walls before and after renovation. During the experiments, the displacements, accelerations, and earth pressures were measured under five consecutive earthquake input motions with increasing magnitudes. In addition, systematic numerical analyses of the centrifuge model tests were also conducted with the PLAXIS 2D finite element (FE) program using a nonlinear elastoplastic constitutive model. The displacements of the caisson, response accelerations, deformed shape of the quay wall, and earth pressures were investigated in detail based on a comparison of the numerical and experimental results. The results demonstrated that the motion of the caisson changed after renovation, and its displacement decreased significantly. The comparison between the FE models and centrifuge test results showed good agreement. This indicated that renovation was technically feasible, and it could be considered to study further by testbed before applying in practice.
In this study, Directed energy deposition (DED) among additive manufacturing is applied to repair damaged spindle key parts of planner miller. The material of the spindle key is SCM415, and the P21 Powder is used. In order to find the optimal deposition conditions for DED equipment, a single-line deposition experiment is conducted to analysis five parameters. The laser power affects the width, and the height is a parameter affected by coaxial gas and powder gas. In addition, laser power, powder feed rate, coaxial gas, and powder gas are parameters that affect dilution. Otimal deposition is that 400 W of laser power, 4.0 g/min of powder feed rate, 6.5 L/min of coaxial gas, 3.0 L/min of powder gas and 4.5 L/min of shield gas. By setting the optimum conditions, a uniform deposition cross section in the form of an ellipse can be obtained. Damage recovery process of spindle key consists of 3D shape design of the base and deposition parts, deposition path creation and deposition process, and post-processing. The hardness of deposited area with P21 powder on the SCM415 spindle key is 336 HV for the surface of the deposition, 260 HV for the boundary area, and 165 HV for the base material.
In this study, using deep learning, super-resolution images of transmission electron microscope (TEM) images were generated for nanomaterial analysis. 1169 paired images with 256 × 256 pixels (high resolution: HR) from TEM measurements and 32 × 32 pixels (low resolution: LR) produced using the python module openCV were trained with deep learning models. The TEM images were related to DyVO4 nanomaterials synthesized by hydrothermal methods. Mean-absolute-error (MAE), peak-signal-to-noise-ratio (PSNR), and structural similarity (SSIM) were used as metrics to evaluate the performance of the models. First, a super-resolution image (SR) was obtained using the traditional interpolation method used in computer vision. In the SR image at low magnification, the shape of the nanomaterial improved. However, the SR images at medium and high magnification failed to show the characteristics of the lattice of the nanomaterials. Second, to obtain a SR image, the deep learning model includes a residual network which reduces the loss of spatial information in the convolutional process of obtaining a feature map. In the process of optimizing the deep learning model, it was confirmed that the performance of the model improved as the number of data increased. In addition, by optimizing the deep learning model using the loss function, including MAE and SSIM at the same time, improved results of the nanomaterial lattice in SR images were achieved at medium and high magnifications. The final proposed deep learning model used four residual blocks to obtain the characteristic map of the low-resolution image, and the super-resolution image was completed using Upsampling2D and the residual block three times.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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