We have investigated the effects of hydrogen plasma treatment by PECVD (Plasma Enhanced Chemical Vapor Deposition) in the back channel region, the method for reducing the off state leakage current which increases with the short channel length of a-Si:H TFTs. To improve the off current characteristics, we analyzed the hydrogen plasma treatment with various RF power and plasma treatment times of PECVD. As the result of hydrogen plasma treatment in the back channel region it was remarkably reduced the off current level of 2um channel length TFT.
In applying LCD to TV application, one of the most significant factors to be improved is image sticking on the moving picture. LCD is different from CRT in the sense that it's continuous passive device, which holds images in entire frame period, while impulse type device generate image in very short time. To reduce image sticking problem related to hold type display mode, we made an experiment to drive LCD like CRT. We made articulate images by turn on-off backlight, and we realized the ratio of Back Light on-off time by adjusting between on time and off time for video signal input during 1 frame (16.7ms). Conventional CCFL (cold cathode fluorescent lamp) cannot follow fast on-off speed, so we evaluated new fluorescent substances of light source to improve residual light characteristic of CCFL. We realized articulate image generation similar to CRT by blinking drive. As a result, reduced image sticking phenomenon was validated by naked eye and response time measurement.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.53
no.1
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pp.1-7
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2004
This paper presents a sensorless control strategy of a PMSM(Permanent Magnet Sycchoronous Motor). This method is very simple to compute the position angle of a rotor. A principle and a practical solution are described. A sensorless control algorithm is proposed to remove a mechanical position sensor. The theory is based on the superposition principle. The state equation of a motor is divided into two conditions: one is the state equation of exciting voltage and phase current in a constraint, the other is the state equation of back EMF(Electromotive Force) and phase current in a short circuit. Based on the analysis, short circuit current by back EMF is computed and then the information of position angle is calculated. The proposed method is verified by experimental results.
This paper presents a new neural network training algorithm which reduces the required training time considerably and overcomes many of the shortcomings presented by the conventional back-propagation algorithm. The algorithm uses a modified form of the back-propagation algorithm to minimize the mean squared error between the desired and actual outputs with respect to the inputs to the nonlinearities. Artificial Neural Network (ANN) model using the new algorithm is applied to forecast the short-term electric load. Inputs to the ANN are past loads and the output of the ANN is the hourly load forecast for a given day.
There are some turn maneuvers, such as hard Round Turn, Turning Short Round, Williamson Turn and Single Turn, of effectively returning a ship back close to the original track in case of emergency situations of man-overboard and intentional delay of port entrance time, and so forth. But the author developed the new turn maneuvers of Double 30 (woo) Turn originally by means of simulation experiments of Full-Mission Shiphandling Simulator. The conclusions of this study are as follows: 1) By comparison of existing Williamson Turn and Turning Short Round this Double 30(woo) Turn is all-weather multipurpose turn maneuvers in some respects, 2) According to simulation experiments this Double 30 (woo) Turn saved approximately 20-35% of total turning time to the original position and reduced maximum advances by 8-10% approximately in comparison to that of Williamson Turn, 3) Except for emergency men-overboard the Reverse Williamson Turn was proposed as a new reverse maneuver of returning a ship back to the original track.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.4
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pp.621-628
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2017
This paper presents an artificial neural network (ANN) based model with a back-propagation algorithm for short-term load forecasting in microgrid power systems. Owing to the significant weather factors for such purpose, relevant input variables were selected in order to improve the forecasting accuracy. As remarked above, forecasting is more complex in a microgrid because of the increased variability of disaggregated load curves. Accurate forecasting in a microgrid will depend on the variables employed and the way they are presented to the ANN. This study also shows numerically that there is a close relationship between forecast errors and the number of training patterns used, and so it is necessary to carefully select the training data to be employed with the system. Finally, this work demonstrates that the concept of load forecasting and the ANN tools employed are also applicable to the microgrid domain with very good results, showing that small errors of Mean Absolute Percentage Error (MAPE) around 3% are achievable.
Park, Hu-Sik;Mun, Gyeong-Jun;Kim, Hyeong-Su;Hwang, Ji-Hyeon;Lee, Hwa-Seok;Park, Jun-Ho
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.1
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pp.8-14
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1999
This paper presents the methods of short-term load forecasting Kohonen neural networks and back-propagation neural networks. First, historical load data is divided into 5 patterns for the each seasonal data using Kohonen neural networks and using these results, load forecasting neural network is used for next day hourly load forecasting. Next day hourly load of weekdays and weekend except holidays are forecasted. For load forecasting in summer, max-temperature and min-temperature data as well as historical hourly load date are used as inputs of load forecasting neural networks for a better forecasting accuracy. To show the possibility of the proposed method, it was tested with hourly load data of Korea Electric Power Corporation(1994-95).
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.10
no.1
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pp.39-46
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2007
The objective of this paper is to examine the detection limit, growth characteristics and notch curvature radius in short crack problem. Measurement techniques such as ultrasonic method and back-face strain compliance method were adapted. The fatigue crack growth rate of the short crack is slower than that of a long crack for a notched specimen. The short crack is detected effectively by ultrasonic method. A short surface crack occurs in the middle of specimen thickness and is transient to a through crack when maximum crack depth is larger than the notch curvature radius.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.12
no.4
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pp.473-481
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2012
For a mesa-isolated small geometry SOI MOSFET, the potentials in the silicon film, front, back, and side-wall oxide layers can be derived three-dimensionally. Using Taylor's series expansions of the trigonometric functions, the derived potentials are written in terms of the natural length that can be determined by using the derived formula. From the derived 3-D potentials, the minimum values of the front and the back surface potentials are derived and used to obtain the closed-form expressions for the front and back gate threshold voltages as functions of various device parameters and applied bias voltages. Obtained results can be found to explain the drain-induced threshold voltage roll-off and the narrow width effect of a fully depleted small geometry SOI MOSFET in a unified manner.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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