• 한국진공학회지
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• 제17권3호
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• pp.211-214
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• 2008

Metal organic chemical vapor deposition (MOCVD)를 이용하여 사파이어 기판 위에 405 nm의 파장을 갖는 GaN light-emitting diode (LED)를 제작하였다. LED의 InGaN 활성층에서 생성되어 칩의 후면으로 향하는 광자를 전면으로 반사시키기 위하여, 사파이어 기판 후면에 반사막을 증착하였다. 반사막으로는 Al을 사용하였으며, 사파이어 기판에 대한 Al 박막의 접착력을 개선하기 위하여 사파이어 기판 후면에 Ti를 먼저 증착한 후에 Al을 증착하였다. Ti-Al 반사막을 채용한 결과, 광추출 효율이 52 % 향상되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.55-60
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• 2006

문자 영역 추출을 위해서 FFT와 신경망을 이용한 방법을 본 논문에서 제안하고자 한다. 일반적으로 문자 영역은 고주파 영역에서 발견되므로 FFT를 이용하여 이 특징을 추출할 수 있다. 문자(고 주파) 영역과 비 문자(저 주파) 영역을 신경망에 학습을 시킨다. 신경망에 고주파 영역을 입력으로써 후보 영역을 추출한다. 그리고 최종 문자 영역은 후보 영역 검증을 통하여 추출된다. 실험 결과 후보 영역 추출은 학습된 경우 100% 추출율을 보여주고 있으며, 검증을 통한 후보 영역 추출율은 95%임을 알 수 있었다. 제안된 알고리즘의 장점은 알고리즘의 단순성과 실시간 처리에 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권1호
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• pp.119-126
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• 2024

Disease caused by the coronavirus (COVID-19) is sweeping the globe. There are numerous methods for identifying this disease using a chest imaging. Computerized Tomography (CT) chest scans are used in this study to detect COVID-19 disease using a pretrain Convolutional Neural Network (CNN) ResNet50. This model is based on image dataset taken from two hospitals and used to identify Covid-19 illnesses. The pre-train CNN (ResNet50) architecture was used for feature extraction, and then fully connected layers were used for classification, yielding 97%, 96%, 96%, 96% for accuracy, precision, recall, and F1-score, respectively. When combining the feature extraction techniques with the Back Propagation Neural Network (BPNN), it produced accuracy, precision, recall, and F1-scores of 92.5%, 83%, 92%, and 87.3%. In our suggested approach, we use a preprocessing phase to improve accuracy. The image was enhanced using the Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) algorithm, which was followed by cropping the image before feature extraction with ResNet50. Finally, a fully connected layer was added for classification, with results of 99.1%, 98.7%, 99%, 98.8% in terms of accuracy, precision, recall, and F1-score.

• 한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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• 한국방사성폐기물학회 2004년도 Proceedings of the 4th Korea-China Joint Workshop on Nuclear Waste Management
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• pp.245-256
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• 2004

The extraction of three kinds of amido podands, N,N,N'N'-tetrabutyl-3-oxa-pentanedi- amide (TBDGA), N,N,N'N'-tetra-isobutyl-3-oxa-pentanediamide(TiBDGA) and N,N,N'N'-tetra- butyl-3,6-dioxa-oct-anediam- ide(TBDOODA) on U(VI),Pu(IV), Am(III), Eu(III) and other metal ions is studied in nitric acid solutions. 40%octanol-kerosene is chosen as diluents to eliminate third phase and emulsion. TBDGA and TiBDGA show extraction selectivity to An(III) and Ln(III) much higher than to U(VI) and Pu(IV). Fe, Ru and Mo is poorly extracted by the three kinds of amid podands in 2~3mol/L $HNO_3$ solutions. Aiming to eliminate interface crude when using simulated HLLW solution in the system of 0.2mol/L TBDGA/Octanol＋kerosene, acetohydroxyamic acid was adapted. Distribution ratio of zirconium was decreased when adding acetohydroxyamic acid in aqueous solution, and interface crude disappeared as mixing extractant with HLLW. The counter-current extraction test is carried out in a set of miniature mixer-settler, with 0.2mol/L TBDGA/ 40% octanol-kerosene as extractant to separate U(VI), Pu(IV), Am(III) and Eu(III) from simulated high level liquid waste(HLLW) solution. In battery A, lanthanides and actinides are coextracted into organic phase with the recovery of 99.98% for U(Ⅵ), >99.99% for Pu(IV), and >99.99% for Am(III) and Eu(III) respectively. In battery R1, 99.99% U, 86.2% Pu and a part of Am or Eu are stripped into aqueous phase by 0.2mol/L acetohydroxyamic acid (AHA) in 0.01mol/L $HNO_3$ solution. In battery $R_2$, Am, Eu and remained Pu are completely back-extracted by 0.2mol/L AHA. This separation process contains no salt reagent, and it is not necessary to dilute HLLW feed.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.965-975
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• 2005

In the case of the fault in stator windings of a high voltage motor. it facilitates certain destructive characteristics in insulations. This will result in a decreased reliability in power supplies and will prevent the generation of electricity, which will result in huge economic losses. This study simulates motor windings using normal windings and four faulty windings for an actual fault in stator winding of a high voltage motor. The partial discharge signals produced in each faulty winding were measured using an 80 PF epoxy/mica coupler sensor. In order to quantified signal waves its a way of feature extraction for each faulty signal, the signal wave of winding was quantified to measure the degree of skewness shape and kurtosis, which are both types of statistical parameters, using a discrete wavelet transformation method for each faulty type. Wave types present different types lot each faulty type, and the skewness and kurtosis also present different quantified values. The result of feature extraction was used as a preprocessing stage to identify a certain fault in stater windings. It is evident that the type of faulty signals can be classified from the test results using faulty signals that were randomly selected from the signal, which was not applied in the training after the training and learning period, by applying it to a back-propagation algorithm due to the supervising and learning method in a neural network in order to classify the faulty type. This becomes an important basis for studying diagnosis methods using the classification of faulty signals with a feature extraction algorithm, which can diagnose the fault of stator windings in the future.

• 식물병연구
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• 제10권1호
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• pp.53-57
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• 2004

CGMMV는 한국에서 수박의 주요 병원균이고, 수박 생산에 심각한 영향을 미친다. 이 연구에서는 박 종자의 CGMMV를 RT-PCR을 이용하여 신속하고 민감하게 검정하는 진단방법을 개발하였다. CGMMV-W의 외피 단백질 유전자 sequence에서 제작된 CGMMV에 특이적인 primer인 Wmfl과 Wmrl은 RT-PCR에 의해 420 bp의 증폭산물을 증폭하였다. RT-PCR에 의한 진단을 위하여 바이러스 추출과정을 간소화하고 종자 추출물의 반응 억제물질을 감소시키기 위해 ethanol 침전, double filtration, PEG 침전, phenol/chloroform/isoamyl alcohol에 의한 추출법을 비교하였으며 phenol/chloroform/isoamyl alcohol에 의 한 추출법이 민감성이 강한 방법으로 선발되었다. RT-PCR을 위해 선발된 primer들과 추출법은 1,000립의 건전 종자에 1립의 이병 종자를 혼합한 수준까지 판별이 가능하였다. 신속하고 민감한 RT-PCR에 의한 본 검정방법은 높은 반응 억제물질을 함유하는 박 종자에서 CGMMV의 특이적인 진단을 위해 유용한 방법이다.

• 분석과학
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• 제6권1호
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• pp.131-139
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• 1993

아연광 중 미량으로 존재하는 갈륨 및 인듐을 유도결합 플라스마 원자방출분광법(ICP-AES)으로 분석할 때 간섭하는 아연 및 다른 이온들과 특히 Fe(III) 이온으로부터 이들을 분리하는 방법에 대해 연구하였다. 갈륨과 인듐을 tributyl phosphate(TBP)로 용매추출하였는데 이때 영향을 주는 산농도, 다른 이온들의 간섭, 수용액상/유기상의 비율, TBP의 농도 및 탈거율 등에 대하여 조사하였다. 갈륨과 인듐이 함유되어 있는 아연광을 녹인 5N 염산용액에서 100% TBP로 추출하여 아연 및 기타 간섭이온들로부터 분리하였으며, 이때 철(III)이온은 hydroxylamine hydrochloride를 사용하여 Fe(II)로 환원시켜 coetraction되는 것을 방지하였다. 유기상으로부터 갈륨과 인듐의 탈거는 0.02N 염산용액으로 역추출하여 이루어졌으며 이 용액을 ICP-AES로 측정하여 이들을 정량하였다. 전체적으로 추출률이 95% 이상으로 정량적이었다.

• 전자공학회논문지A
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• 제32A권8호
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• pp.133-139
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• 1995

In this paper, the frequency separation locking and interval stabilization of 4-channel DFB-LDs have been demonstrated using a fiber Fabry-Perot filter with an free spectral range of 100GHz. Frequency fluctuation and locking range of each channel were appeared to be within 15MHz and over 12GHz, respectively. Back-reflection curve from the fiber Fabry-Perot filter was used for the extraction of an error signal in order to increase the number of accomodable channels and extinction ratio.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.625-627
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• 2002

본 논문에서는 의료영상 인식 기술 중 인식률이 뛰어나고 신뢰성 있는 대뇌출혈성 병변인식 시스템을 구현하기 위하여 신호처리 분야에서 주로 사용되는 Wavelet 변환과 신경망 기법을 이용하고자 한다. 그러나 신경망 기법에서 주로 사용되는 비선형 최적화기법인 Gradient descent BP는 최적화 문제점을 해결하기에는 수렴속도가 느리기 때문에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존 Gradient descent BP를 보완한 Levenberg-Marquardt Back-Propagation을 대뇌출혈성 병변인식에 적용하여 구현함으로써 총 50개의 패턴 중 45개의 영상이 인식에 성공하였고 전체 평균 인식률은 각각 90%와 87%의 인식률을 보였다.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.157-159
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• 2009

LED BLU(Back Light Unit), based on MCPCB(Metal Core Printed Circuit Board) with anodizing oxide dielectric layer and improved thermal dissipation property, are presented. Reflecting cups were also formed on the surface of the MCPCB such that optical coupling between neighboring chips were minimized for improving the photon extraction efficiency. LED chips were directly attached on the MCPCB by using the COB (Chip On Board) scheme.