• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권9호
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• pp.3122-3125
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• 2021

Electromagnetic vortex flowmeter is a new type of instrument for detecting leakage of steam generator, and the signal processing method based on the envelope to calculate energy ratio can effectively detect bubbles in sodium flow. The signal processing method is not affected by changes in the amplitude of the sensor output signal, which is caused by changes in magnetic field strength and other factors. However, the detection sensitivity of the electromagnetic vortex flowmeter is reduced. To this end, a signal processing method based on inverse Fourier transform to calculate energy ratio is proposed. According to the difference between the frequency band of the bubble noise signal and the flow signal, only the amplitude in the frequency band of the flow signal is retained in the frequency domain, and then the flow signal is obtained by the inverse Fourier transform method, thereby calculating the energy ratio. Using this method to process the experimental data, the results show that it can detect 0.1 g/s leak rate of water in the steam generator, and its performance is significantly better than that of the signal processing method based on the envelope to calculate energy ratio.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2003년도 하계학술대회 논문집 Vol.4 No.1
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• pp.259-262
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• 2003

The surface electronic state of rutile $TiO_2$, which is an oxide semiconductor and has a wide band gap of 3.1 $\sim$ 3.5 eV, was calculated by DV-$X_{\alpha}$ method, which is a sort of the first principle molecular orbital method and uses Hartre-Fock-Slater approximation. The $[Ti_{15}O_{56}]^{-52}$ cluster model was used for the calculation of bulk state and the $[OTi_{11}O_{34}]^{-24}$ model for the surface state calculation. After calculations, the energy level diagrams and the deformation electron density distribution map were compared in both models. As results, it was identified that the surface energy levels are found between the valence and conduction band of bulk $TiO_2$ on the surface area. The energy values of these surface-induced levels are lower than conduction band of bulk $TiO_2$ by 0.1 $\sim$ 1 eV. From this fact, it is expected that the surface energy levels act as donar levels in n-type semiconductor.

• 전자공학회논문지A
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• 제33A권11호
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• pp.112-119
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• 1996

Impact ionization model in GaAs has been presented by modified keldysh formula with two sets of power exponent of 7.8 and 5.6 in study. Impact ionization rate is derived from fermil's golden rule and ful lenergy band stucture based on empirical pseudopotential method. Impact ionization rates show anisotropic property in low energy region (<3eV), but isotropic in high energy region (3>eV). Full band monte calo simulator is coded for investigating the validity of the GaAs impact ionization model, and validity is checked by comparing impact ionization coefficients with experimental values and ones in anisotropic model. Valley transitions to energy alteration are explained by investigating electron motion in brillouin zone for full band model to electric field variation.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 춘계종합학술대회
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• pp.394-397
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• 1999

임팩트이온화는 고전계하에서 고에너지를 지닌 캐리어간 산란으로써 전자전송해석에 필수적인 요소이다. 그러나 포물선 또는 비포물선 E-k관계는 고에너지에서 실제 밴드구조와 매우 상이한 결과를 나타내므로 임팩트이온화에 대한 정화한 모델은 풀밴드 E-k관계와 페르미의 황금법칙을 이용하여 제시하고 있다. 본 연구에서는 풀밴드를 이용하여 실리콘 임팩트이온화율에 영향을 미치는 상태밀도와 에너지밴드구조 관계, overlap integral의 에너지에 대한 변화를 조사 분석하였다. 실리콘의 에너지밴드구조를 구하기 위하여 경험적 의사포텐셜방법을 사용하였으며 상태밀도를 구하기 위하여 사면체방법을 사용하였다. 또한 임팩트이온화율을 구하기 위하여 페르미의 황금법칙들 사용하였다. 결과적으로 상태밀도는 에너지증가에 따라 단조 증가하는 임팩트이온화율과 달리 에너지밴드구조에 따라 변화하였다. 그러나 overlap integral은 에너지증가에 따라 큰 값을 갖는 분포가 증가함으로써 임팩트이온화율에 직접 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.60-67
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• 2007

주파수 대역의 사용 유무를 판단하는데 스펙트럼 센싱의 결과는 중요하다. 스펙트럼 센싱은 CR 시스템에서 주파수 대역을 확인하는 역할을 한다. 본 논문에서 에너지 검출 기반의 센싱 기법에 자기상관함수를 적용하여 제안하였다. 이는 수신된 신호에 자기 상관함수를 적용하여 에너지 검출기반의 성능을 향상시켰다. 이 방법은 평균 및 자기 상관함수와 같은 확률적인 파라메터들이 시간에 따라 주기적으로 변하는 특성을 갖는 Cycolstationary 프로세서와는 다른 접근 방법이다. 본 논문에서 제안된 센싱 방법은 열악한 통신환경에서 보다 효과적일 것이다. 만약 CR 시스템에서 유휴주파수 대역을 찾기 위한 센싱 과정에 본 논문에서 제안한 방법을 적용하면, 에너지 검출기반의 센싱 기법의 장점인 구조적 간단함과 빠른 스펙트럼 검출 결과를 얻을 수 있을 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권7C호
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• pp.604-610
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• 2010

본 논문에서는 기존의 CLSFN (Cepstral distance and Log-energy based Silence Feature Normalization) 방법의 인식성능을 향상시키기 위하여, 필터 뱅크 서브 밴드 영역에서 잡음을 차감하는 방법과 CLSFN을 결합하는 방법, 즉 FSFN (Filter bank sub-band energy subtraction based CLSFN)을 제안하였다. 이 방법은 음성으로부터 특징 파라미터를 추출할 때 필터 뱅크 서브 밴드 영역에서 잡음을 제거하여 켑스트럼 특징을 향상시키고, 이에 대한 켑스트럼 거리를 이용하여 음성/묵음 분류의 정확도를 개선함으로써 기존 CLSFN 방법에 비해 향상된 인식성능을 얻을 수 있다. Aurora 2.0 DB를 이용한 실험결과, 제안하는 FSFN 방법은 CLSFN 방법에 비해 평균 단어 정확도 (word accuracy)가 약 2% 향상되었으며, CMVN (Cepstral Mean and Variance Normalization)과의 결합에서도 기존 모든 방법에 비해 가장 우수한 인식성능을 나타내어 제안 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 대한전기학회논문지:전기물성ㆍ응용부문C
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• 제54권7호
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• pp.304-307
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• 2005

The $In_2S_3\;and\;In_2S_3:Co^{2+}$ thin films were grown by the spray Pyrolysis method. The thin films crystallized into tetragonal structures. The indirect energy band gap was 2.32ev for $In_2S_3\;and\;1.81eV\;for\;In_2S_3:Co^{2+}$ at 298K. The direct energy band gap was 2.67ev for $In_2S_3:Co^{2+}$ thin films. Impurity optical absorption peaks were observed for the $In_2S_3:Co^{2+}$ thin films. These impurity absorption peaks are assigned, based on the crystal field theory to the electron transitions between the energy levels of the $Co^{2+}$ ion sited in $T_{d}$ symmetry. The electrical conductivity($\sigma$), Hall mobility(${\mu}_H$), and carrier concentration (n) of the $In_2Se_3$ thin film were measured, and their temperature dependence was investigated.

• 한국재료학회지
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• 제15권3호
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• pp.195-201
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• 2005

The $SnS_2,\;SnS_2:Cd$, and $SnS_2:Sb$ single crystals were grown by the chemical transport reaction method. The indirect optical energy band gap was found to be 2.348, 2.345, and 2.343 eV for the $SnS_2,\;SnS_2:Cd$, and $SnS_2:Sb$ single crystals, at 6 K respectively. The direct optical energy band gap was found to be 2.511, 2.505, and 2.503 eV f3r the $SnS_2,\;SnS_2:Cd$, and $SnS_2:Sb$ single crystals, at 6 K respectively The temperature dependence of the optical energy band gap was well fitted by the Varshni equation. Two photoluminescence emission peaks with the peak energy of 2.214 and 1.792 eV for $SnS_2$, 2.214 and 1.837 eV for $SnS_2:Cd$, and 2.214 and 1.818 eV the $SnS_2:Sb$ were observed. The emission peaks were described as originating from the donor-acceptor pair recombinations.

• 전자공학회논문지D
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• 제34D권5호
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• pp.22-31
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• 1997

We have measured the optical properties, thickness, and energy band gap of the P $b_{1-x}$/100/L $a_{x}$100/ $Ti_{1-}$0.25x/100/ $O_{3}$ (PLT(x)) thin film prepared by the sol-gel method with varying the La concentration, x, fyom 15 nto 33 mol%. We have obtained the values from the tranmission spectrum and employed the envelope method in anayzing the spectrum. We have also performed the simulation of the transmission spectrum on the PC (personal computer) to verify the accuracy of the values 15 to 33mol%, the refractive index (at .lambda.=632.8nm) increases from 2.39 to 2.44. The extinction coefficient does not depend on the la concentration but mainly on te wavelength, and has the values between 0.2 and 0.5 at the wavelength shorter than 330nm and between 0.001 and 0.008 at the wavelength longer than 700nm. The energy band gap of the PLT (x) thin film has been obtained on the assumption of the direct band-to-band transition. It decreases from 3.28 to 3.17eV as the La concentration increases from 15 to 33 mol%. The thickness of the PLT(x) thin film has been also obtained in high accuracy by the envelope method..

• 한국음향학회지
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• 제29권2호
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• pp.148-153
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• 2010

음성 신호처리 환경에서 잡음이 섞인 신호를 개선할 목적으로 음성향상 기법이 많이 이용되고 있다. 잡음추정 알고리즘은 변화하는 환경에 빠르게 적응할 수 있어야 하며 음성신호의 영향을 줄이기 위해 음성신호가 존재하지 않는 구간에서만 잡음의 파워를 갱신한다. 이러한 방법은 음성구간검출이 선행되어야 한다. 그러나 잡음에 열화된 음성신호에 묵음구간이 존재하지 않을 경우, 위와 같이 음성검출을 통한 묵음구간에서의 잡음 추정 방법 및 SNR 추정 방법이 적용될 수 없다. 본 논문에서는 묵읍구간이 존재하지 않는 연속음성신호에서 SNR을 추정하는 기법을 제안한다. 음성신호는 MBE(Multi-Band Excitation) 발성 모델에 따라 유 무성음으로 구분할 수 있다. 그리고 에너지가 유성음에 대부분 분포하기 때문에, 부가성 잡음환경에서 유성음의 에너지를 음성신호의 에너지로 근사화하여 SNR을 추정할 수 있다. 제안하는 방식은 연속음성신호를 IMBE (Improved Multi-Band Exciation) 보코더를 이용해 유 무성음 대역으로 구분하고, 각각 대역의 에너지 정보를 아용하여 단구간 음성신호의 SNR을 계산한다. 전체 음성구간의 SNR은 단구간 SNR의 평균값을 통해 추정한다.