• 대한안전경영과학회지
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• 제11권1호
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• pp.27-33
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• 2009

A study of fracture to material is getting interest in nuclear and aerospace industry as a viewpoint of safety. Acoustic emission (AE) is a non-destructive testing and new technology to evaluate safety on structures. In previous research continuously, all tensile tests on the pre-defected coupons were performed using the universal testing machine, which machine crosshead was move at a constant speed of 5mm/min. This study is to evaluate an AE source characterization of SM45C steel by using k-nearest neighbor classifier, k-NNC. For this, we used K-means clustering as an unsupervised learning method for obtained multi -variate AE main data sets, and we applied k-NNC as a supervised learning pattern recognition algorithm for obtained multi-variate AE working data sets. As a result, the criteria of Wilk's $\lambda$, D&B(Rij) & Tou are discussed.

• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권4호
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• pp.311-320
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• 2008

일반적으로 애드-혹 네트워크에 적용되는 라우팅 알고리즘은 수천 개 이상의 많은 노드를 포함하는 환경에는 적합하지 않다. 이 문제를 해결하기 위해서 노드에 대한 계층적 관리와 토플로지의 안정적 유지를 위해 클러스터링 기반의 프로토콜을 이용한다. 본 논문에서는 통신 노드들을 장착한 금속 컨테이너들이 이동하는 환경에서도 적용 가능한 클러스터링 기반의 변형 LEACH 프로토콜을 제안한다. 제안한 프로토콜은 클러스터 기반의 프로토콜인 LEACH에 노드 이동을 감지하는 모듈을 구현하였고, 노드가 이동하는 환경에서 LEACH가 가지는 단점을 개선하였다. 그리고 멀티 홉의 구성 방법을 조절하여 효율적인 통신이 가능하도록 하였다. 또한 제안한 프로토콜과 기존의 LEACH 프로토콜을 점진적 네트워크 구성 시간, 토플로지 재구성 시간, 컨테이너 환경에서의 통신 성공률, 그리고 라우팅 오버헤드라는 네 가지 관점에서 비교하였다. 비교 결과, 본 논문에서 제안한 프로토콜이 금속 컨테이너에 포함된 이동 가능한 노드의 통신에서 기존의 LEACH 프로토콜보다 우수함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.716-723
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• 1990

Transmission electron microscopy (TEM) and anger electron microscopy(AES) studies of GaAs/AlxGa1-xAs(x=0.58) quantum wells grown by low pressure metalorganic chemical vapor deposition(LP-MOCVD) are carried out. Isolated quantum well structure having the well width as small as 15 \ulcornerand multiquantum well structure, which consisted of 51 alternating layers with each thickness of 10\ulcorner were suscessfully grown. TEM analyses have shown that their interfaces were almost completely coherent without any structural disorder, alloy clustering and crystal defect. AES depth resolution have shown the compositional periodicity of superlattice structure.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.708-712
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• 2004

Shallow $p^+-n$ junctions were formed by ion implantation and dual-step annealing processes. The dopant implantation was performed into the crystalline substrates using BF$_2$ ions. The annealing was performed with a rapid thermal processor and a furnace. FA+RTA annealing sequence exhibited better junction characteristics than RTA+FA thermal cycle from the viewpoint of junction depth and sheet resistance. A new simulator is designed to model boron diffusion in silicon. The model which is used in this simulator takes into account nonequilibrium diffusion, reactions of point defects, and defect-dopant pairs considering their charge states, and the dopant inactivation by introducing a boron clustering reaction. Using initial conditions and boundary conditions, coupled diffusion equations are solved successfully. The simulator reproduced experimental data successfully.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2008년도 추계학술대회 논문집 Vol.21
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• pp.150-150
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• 2008

본 연구에서는 Wet chemistry damage가 Nanopatterned p-ohmic electrode에 미치는 영향을 연구하였다. Nanopattern은 Metal clustering을 이용하여, P-GaN와 Ohmic형성에 유리한 Pd을 50$\AA$ 적층한 후 Rapid Thermal Annealing방법으로 $850^{\circ}C$, $N_2$분위기에서 3min열처리를 하여 Pd Clustering mask 를 제작하였다. Wet etching은 $85^{\circ}C$, $H_3PO_4$조건에서 시간에 따라 Sample을 Dipping하는 방법으로 시행하였다 Ohmic test를 위해서 Circular - Transmission line Model 방법을 이용하였으며, Atomic Force Microscopy과 Parameter Analyzer로 Nanopatterned GaN surface위에 형성된 Ni/ Au Contact에서의 전기적 분석과, 표면구조분석을 시행하였다. AFM결과 Wet처리시간에 따라서 Etching형상 및 Etch rate이 영향을 받는 것이 확인되었고, Ohmic test에서 Wet chemistry처리에 의한 Tunneling parameter와 Schottky Barrier Height가 크게 증/감함을 관찰하였다. 이러한 결과들은 Wet처리에 의해서 발생된 Defect가 GaN의 표면과 하부에서 발생되며, Deep acceptor trap 및 transfer거동과 밀접한 관련이 있음을 확인 할 수 있었다. 보다 자세한 Transport 및 Wet chemical처리영향에 관한 형성 Mechanism은 후에 I-V-T, I-V, C-V, AFM결과 들을 활용하여 발표할 예정이다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제37권4호
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• pp.1-8
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• 2000

상향 링크와 하향 링크의 대역폭이 다른 대역폭 비대칭 환경에서 TCP는 단말국 링크에서의 지연 및 손 실로 인해 전송율이 감소하는 문제점이 있다. 또한, 양방향 TCP 트래픽하에서는 연속적인 이터패킷이 버퍼에 주입됨으로써 전체 링크 효율이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로서 본 논문에서는 단 말국 ACK 필터링 기법과 단말국 패킷 스제줄링 기법을 제안한다. ACK 필터링은 대역폭이 제한된 상향 링 크에서 단말국의 송신 버퍼에 쌓인 ACK 패킷들을 제거하고 최근의 ACK 패킷만을 전송하고, 패킷 스케줄 링은 데이터 패킷과 ACK 패킷을 번갈아 전송하여 양방향 TCP 트래픽에서 발생하는 'clustering'과 'ack compression' 현상을 억제하는 기법이다. 모의 실험을 통해서 대역폭 비대칭 위성망에서 역방향 TCP 연결 의 데이터 전송을 보장하는 동시에 순방향 TCP 트래픽에서도 높은 전송율을 얻게되는 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.651-656
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• 2014

부식결함은 가스배관의 신뢰성평가 및 정비계획에 유의한 영향을 미친다. 부식결함은 정기적인 ILI를 통해 수집할 수 있지만 ILI 데이터의 효과적인 분석은 아직 미흡한 실정이다. 본 논문은 부식결함이 존재할 때 가스배관의 잔여수명을 예측하는 문제를 다룬다. 실제 운용 환경에서 배관 파라미터는 불확실성의 영향 하에 놓이게 되므로 확률적인 접근방법을 채택한다. 배관의 고장은 그 운용압력이 배관파열압력보다 클 때 발생하는 것으로 볼 수 있다. 따라서 배관의 고장확률은 운용압력이 배관파열압력보다 클 확률로서 정의된다. 이를 계산하기 위해 본 논문에서는 구조공학 분야에서 널리 쓰이는 First Order Reliability Method (FORM) 알고리즘을 이용한다. 배관파열압력을 얻기 위한 모델은 잘 알려진 Battelle 코드를 채택한다. ILI 데이터가 주어질 때 고장확률을 계산하는 과정은 Matlab GUI를 통해 제시하고 특히 부식결함의 클러스터링이 계산결과에 미치는 영향을 논의한다. 본 논문의 결과는 고장확률 추정의 정밀도를 높이고 효율적인 정비정책을 수립하는데 적절한 클러스터링이 필요함을 시사한다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2004년도 춘계학술대회 논문집 반도체 재료 센서 박막재료 전자세라믹스
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• pp.30-33
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• 2004

Shallow p+-n junctions were formed by low-energy ion implantation and dual-step annealing processes The dopant implantation was performed into the crystalline substrates using $BF_2$ ions. The annealing was performed with a rapid thermal processor and a furnace. FA+RTA annealing sequence exhibited better junction characteristics than RTA+FA thermal cycle from the viewpoint of junction depth. A new simulator is designed to model boron diffusion in silicon, which is especially useful for analyzing the annealing process subsequent to ion implantation. The model which is used in this simulator takes into account nonequilibrium diffusion, reactions of point defects, and defect-dopant pairs considering their charge states, and the dopant inactivation by introducing a boron clustering reaction. Using a resonable parameter values, the simulator covers not only the equilibrium diffusion conditions but also the nonequilibrium post-implantation diffusion. Using initial conditions and boundary conditions, coupled diffusion equation is solved successfully. The simulator reproduced experimental data successfully.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제18권2호
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• pp.170-177
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• 2009

The objective of this study is to evaluate an acoustic emission (AE) source characterization and fracture behavior of the SM45C steel by using back-propagation neural network (BPN). In previous research Ref. [8] about k-nearest neighbor classifier (k-NNC) continuity, we used K-means clustering method as an unsupervised learning method for obtaining multi-variate AE main data sets, such as AE counts, energy, amplitude, risetime, duration and counts to peak. Similarly, we applied k-NNC and BPN as a supervised learning method for obtaining multi-variate AE working data sets. According to the error of convergence for determinant criterion Wilk's ${\lambda}$, heuristic criteria D&B(Rij) and Tou values are discussed. As a result, in k-NNC before fracture signal is detected or when fracture signal is detected, showed that produce some empty classes in BPN. And we confirmed that could save trouble in AE signal processing if suitable error of convergence or acceptable encoding error give to BPN.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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• pp.450-453
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• 2000

In this paper, an automated segmentation algorithm is proposed for MR brain images using T1-weighted, T2-weighted, and PD images complementarily. The proposed segmentation algorithm is composed of 3 steps. In the first step, cerebrum images are extracted by putting a cerebrum mask upon the three input images. In the second step, outstanding clusters that represent inner tissues of the cerebrum are chosen among 3-dimensional (3D) clusters. 3D clusters are determined by intersecting densely distributed parts of 2D histogram in the 3D space formed with three optimal scale images. Optimal scale image best describes the shape of densely distributed parts of pixels in 2D histogram. In the final step, cerebrum images are segmented using FCM algorithm with it’s initial centroid value as the outstanding cluster’s centroid value. The proposed segmentation algorithm complements the defect of FCM algorithm, being influenced upon initial centroid, by calculating cluster’s centroid accurately And also can get better segmentation results from the proposed segmentation algorithm with multi spectral analysis than the results of single spectral analysis.