• 한국수자원학회논문집
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• 제51권11호
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• pp.971-976
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• 2018

관망의 해석은 관망의 설치, 운영에서 매우 중요한 요소이다. 이를 위한 연구 방법은 1차원 모형과 3차원 모형이 있으나 각각은 정확도와 계산속도의 면에서 관망 해석에 장점과 한계점을 보인다. 2차원 모형의 경우 1차원 모형과 달리 난류 점성을 이용하여 보다 정확한 마찰을 모의할 수 있게 하는데, 이때 사용되는 난류 점성을 모의하는 모형은 Five-Region Turbulence Model을 이용하였다. 그러나 이들 모형에 사용되는 매개 변수들은 실험에 의한 값이기 때문에 이러한 매개변수에 따른 2차원 부정류 해석 방법의 응답 특성을 알아보았다. 이를 위해 실제 상수관망에서의 수격압 데이터와 부정류 해석 모형으로 부터의 수격압 데이터를 비교하고, 다양한 매개변수에 따른 속도 분포 모의 특성을 조사하였다. 이를 통해서, 난류해석 모형의 마찰 거동과 매개변수와의 관계를 규명하였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2014년도 제46회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.174-174
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• 2014

Memristor devices are one of the most promising candidate approaches to next-generation memory technologies. Memristive switching phenomena usually rely on repeated electrical resistive switching between non-volatile resistance states in an active material under the application of an electrical stimulus, such as a voltage or current. Recent reports have explored the use of variety of external operating parameters, such as the modulation of an applied magnetic field, temperature, or illumination conditions to activate changes in the memristive switching behaviors. Among these possible choices of signal controlling factors of memristor, photon is particularly attractive because photonic signals are not only easier to reach directly over long distances than electrical signal, but they also efficiently manage the interactions between logic devices without any signal interference. Furthermore, due to the inherent wave characteristics of photons, the facile manipulation of the light ray enables incident light angle controlled memristive switching. So that, in the tautological sense, device orienting position with regard to a photon source determines the occurrence of memristive switching as well. To demonstrate this position controlled memory device functionality, we have fabricated a metal-semiconductor-metal memristive switching nanodevice using ZnO nanorods. Superhydrophobicity employed in this memristor gives rise to illumination direction selectivity as an extra controlling parameter which is important feature in emerging. When light irradiates from a point source in water to the surface treated device, refraction of light ray takes place at the water/air interface because of the optical density differences in two media (water/air). When incident light travels through a higher refractive index medium (water; n=1.33) to lower one (air; n=1), a total reflection occurs for incidence angles over the critical value. Thus, when we watch the submerged NW arrays at the view angles over the critical angle, a mirror-like surface is observed due to the presence of air pocket layer. From this processes, the reversible switching characteristics were verified by modulating the light incident angle between the resistor and memristor.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2011년도 제40회 동계학술대회 초록집
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• pp.68-68
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• 2011

As feature size is smaller, new technology are needed in semiconductor factory such as gap-fill technology for sub 100nm, development of ALD equipment for Cu barrier/seed, oxide trench etcher technology for 25 nm and beyond, development of high throughput Cu CMP equipment for 30nm and development of poly etcher for 25 nm and so on. We are focus on gap-fill technology for sub-30nm. There are many problems, which are leaning, over-hang, void, micro-pore, delaminate, thickness limitation, squeeze-in, squeeze-out and thinning phenomenon in sub-30 nm gap fill. New gap-fill processes, which are viscous oxide-SOD (spin on dielectric), O3-TEOS, NF3 Based HDP and Flowable oxide have been attempting to overcome these problems. Some groups investigated SOD process. Because gap-fill performance of SOD is best and process parameter is simple. Nevertheless these advantages, SOD processes have some problems. First, material cost is high. Second, density of SOD is too low. Therefore annealing and curing process certainly necessary to get hard density film. On the other hand, film density by Flowable oxide process is higher than film density by SOD process. Therefore, we are focus on Flowable oxide. In this work, dielectric film were deposited by PECVD with TSA(Trisilylamine - N(SiH3)3) and NH3. To get flow-ability, the effect of plasma treatment was investigated as function of O2 plasma power. QMS (quadruple mass spectrometry) and FTIR was used to analysis mechanism. Gap-filling performance and flow ability was confirmed by various patterns.

• Fibers and Polymers
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• 제7권2호
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• pp.129-138
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• 2006

Using a strain-controlled rheometer, the steady shear flow properties of aqueous xanthan gum solutions of different concentrations were measured over a wide range of shear rates. In this article, both the shear rate and concentration dependencies of steady shear flow behavior are reported from the experimentally obtained data. The viscous behavior is quantitatively discussed using a well-known power law type flow equation with a special emphasis on its importance in industrial processing and actual usage. In addition, several inelastic-viscoplastic flow models including a yield stress parameter are employed to make a quantitative evaluation of the steady shear flow behavior, and then the applicability of these models is also examined in detail. Finally, the elastic nature is explained with a brief comment on its practical significance. Main results obtained from this study can be summarized as follows: (1) Concentrated xanthan gum solutions exhibit a finite magnitude of yield stress. This may come from the fact that a large number of hydrogen bonds in the helix structure result in a stable configuration that can show a resistance to flow. (2) Concentrated xanthan gum solutions show a marked non-Newtonian shear-thinning behavior which is well described by a power law flow equation and may be interpreted in terms of the conformational status of the polymer molecules under the influence of shear flow. This rheological feature enhances sensory qualities in food, pharmaceutical, and cosmetic products and guarantees a high degree of mix ability, pumpability, and pourability during their processing and/or actual use. (3) The Herschel-Bulkley, Mizrahi-Berk, and Heinz-Casson models are all applicable and have equivalent ability to describe the steady shear flow behavior of concentrated xanthan gum solutions, whereas both the Bingham and Casson models do not give a good applicability. (4) Concentrated xanthan gum solutions exhibit a quite important elastic flow behavior which acts as a significant factor for many industrial applications such as food, pharmaceutical, and cosmetic manufacturing processes.

• 한국자기학회지
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• 제20권2호
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• pp.75-82
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• 2010

나노구조 교환결합 삼층박막의 열적안정성을 예측하기 위한 최근의 연구진전에 대하여 리뷰한다. 새로운 해석적/수치적 방법을 이용하여 나노구조 교환결합 삼층박막의 에너지 배리어, 나아가서 열적안정성을 예측한다. 이 방법의 특징은 수치적인 방법을 이용하여 얻은 magnetostatic 자기장을 포함하는 해석적인 전체 에너지 방정식을 이용함에 있다. 단자구라는 가정하에, 모든 magnetostatic 자기장은 자성층 전체 부피에 대해 그 값을 평균함으로써 유효 값을 취할 수 있다. 그러나, 평형상태에서는 자구의 구조가 복잡하며, 또한 불안정한 saddle point에서의 자구 구조를 알 수 있는 직접적인 방법이 없기 때문에, saddle point에서의 magnetostatic 자기장 역시 얻을 수 없다. 이러한 어려움은 micromagnetic simulation을 통해 얻을 수 있는 critical 자기장과 saddle point에서의 magnetostatic 자기장을 연결하는 방정식을 사용함으로써 극복되었다. 이 방법은 신뢰성이 확보된 micromagnetic simulation에 기반을 두고 있기 때문에 열적안정성을 정확하게 예측하는 것이 가능하다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권2호
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• pp.227-234
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• 2015

본 논문에서는 데이터 분포를 고려한 다중 인스턴스 지지 벡터 기계 학습 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법은 긍정 가방 안에서 "가장 긍정"인 인스턴스만 고려하여 마진을 찾는다. 일반적으로 다중 인스턴스로 표현된 데이터에서, 긍정 가방에 포함된 인스턴스들 중 실제로 긍정을 나타내는 인스턴스들은 자질 공간 상에서 서로 유사한 곳에 위치해 있다. 제안한 방법은 기존의 다중 인스턴스 지지 벡터 기계 학습 알고리즘 중에서 긍정 인스턴스들의 교차점을 찾아 이 교차점과 거리를 계산하여 "가장 긍정"인 인스턴스를 선택한다. 긍정 인스턴스들의 교차점인 피벗 포인트를 구하는 방식은 두 가지이다. 먼저, 학습과정 중 추정된 긍정 인스턴스들의 중심점을 사용하는 방법과 학습 시작 시에 가장 긍정일 것으로 예상되는 긍정 인스턴스들의 중심점을 찾는 방법으로 나뉜다. 총 12개의 벤치마크 다중 인스턴스 데이터 셋을 통해 제안한 방법이 기존의 학습 알고리즘에 비해 더 좋은 성능을 보임을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권2호
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• pp.78-88
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• 2009

본 논문에서는 LDA를 이용한 얼굴 인식에서 발생하는 small sample size 문제를 해결하기 위한 효율적인 방법인 resampling 방법을 제안한다. 기존에는 regularization method를 사용하여 small sample size 문제를 해결하였는데, 이 방법을 사용하면 클래스내 분산행렬의 특이성을 없앨 수 있지만, 클래스내 분산행렬과 상수를 곱하는 과정에서 상수 값을 임의로 정해 주어야 하고, 이 상수 값에 따라 인식률이 개선되지 않을 수 있다는 문제점이 발생한다. 제안된 resampling 방법을 이용하여 학습 데이터의 수를 늘리면, regularization method보다 개선된 인식률을 얻을 수 있고, 또한 경험적으로 상수 값을 지정해 주는 과정을 거치지 않아도 되는 장점이 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권6호
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• pp.699-704
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• 2001

본 논문에서는 혼성 모듈 구조의 recurrent 시간지연신경회로망(time-delay neural network)과 HMM(hidden Markov model)을 결합한 음성인식을 위한 새로운 구조에 대해 연구하였다. 시간지연신경회로망에서는 윈도우 크기를 확장하는 것이 인식률 향상에 유리하므로 이를 위해 첫 번째 은닉층에 궤환 구조를 사용하여 윈도우 크기를 실제로 크게 하지 않고도 동일한 효과를 얻을 수 있도록 하였다. 다음 이 시간지연신경망에서 입력된 음소의 특징 벡터의 시간에 따라 변화하는 성질을 잘 처리 할 수 있도록 시간지연신경회로망의 입력층을 복수의 상태로 나누어 음소특징의 시간축에 대한 각 상태마다 특징 감지기를 갖도록 하였다. 이때 시간지연신경회로망은 전체 음성인식 영역에 적용될 수 있도록 모듈 방식의 구조로 구성되었다. 그리고 이 모듈 구조 시간지연신경망의 출력 벡터를 HMM에 연결하여 서로 결합 하므로써 양 구조의 장점을 취하는 혼성 구조의 인식시스템을 구성하였고 이때 이 혼성 구조에서 효율적으로 적용할 수 있는 HMM 파라미터 smoothing 방법을 제시하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제17권2호
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• pp.167-194
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• 2016

This paper investigates the Synergetics based Damage Detection Method (SDDM) for frame structures by using surface-bonded PZT (Lead Zirconate Titanate) patches. After analyzing the mechanism of pattern recognition from Synergetics, the operating framework with cooperation-competition-update process of SDDM was proposed. First, the dynamic identification equation of structural conditions was established and the adjoint vector (AV) set of original vector (OV) set was obtained by Generalized Inverse Matrix (GIM).Then, the order parameter equation and its evolution process were deduced through the strict mathematics ratiocination. Moreover, in order to complete online structural condition update feature, the iterative update algorithm was presented. Subsequently, the pathway in which SDDM was realized through the modified Synergetic Neural Network (SNN) was introduced and its assessment indices were confirmed. Finally, the experimental platform with a two-story frame structure was set up. The performances of the proposed methodology were tested for damage identifications by loosening various screw nuts group scenarios. The experiments were conducted in different damage degrees, the disturbance environment and the noisy environment, respectively. The results show the feasibility of SDDM using piezoceramic sensors and actuators, and demonstrate a strong ability of anti-disturbance and anti-noise in frame structure applications. This proposed approach can be extended to the similar structures for damage identification.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권11호
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• pp.1681-1689
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• 2010

Support Vector Machine(SVM)을 이용한 회전기계 진단 연구가 많이 수행되어 왔으나 결함 분류성능은 입력 특징과 더불어 다중 분류 방법, 이진분류기, 커널함수 등에 따라 다르다. SVM 을 이용한 대부분의 기존 연구들은 한번 입력 특징들을 선정하면 결함 분류시 동일한 특징데이터를 이용한다. 본 논문에서는 회전기계의 다양한 결함조건에서 측정한 진동신호로부터 추출한 통계적 특징들을 이용하여 각각의 결함을 분류하기 위한 최적 특징들을 선정한 후, 해당 결함상태를 분류하기 위한 SVM 학습과 분류에 각각 이용하였다. 실험자료를 이용한 검증 결과, 제안한 단계 분류 방법이 상대적으로 적은 학습시간으로 단일 다중 분류 방법과 유사한 분류 성능을 얻을 수 있었다.