Channel width dependence of hot-carrier effect in nMOSFET with shallow trench isolation is analyzed. $I_{sub}$- $V_{G}$ and $\Delta$$I_{ㅇ}$ measurement data show that MOSFETs with narrow channel-width are more susceptible to the hot-carrier degradation than MOSFETs with wide channel-width. By analysing $I_{sub}$/ $I_{D}$, linear $I_{D}$- $V_{G}$ characteristics, thicker oxide-thickness at the STI edge is identified as the reason for the channel-width dependent hot-carrier degradation. Using the charge-pumping method, $N_{it}$ generation due to the drain avalanche hot-carrier (DAHC) and channel hot-electron (CHE) stress are compared. are compared.
Hot forging is widely used in the manufacturing of industry machine component. The mechanical, thermal load and thermal softening which are happened by the high temperature in hot forging process. Tool life decreases considerably due to the softening of the surface layer of a tool caused by a high thermal load and long contact time between the tool and billet. Also, tool life is to a large extent limited by wear, heat crack and plastic deformation in hot forging process. These are one of the main factors affecting die accuracy and tool life. That is because hot forging process has many factors influencing tool life, and there was not accurate in-process data. In this research, life prediction of hot forging tool by wear and plastic deformation analysis considering tempering parameter has been carried out for automobile component. The new developed technique in this study for predicting tool life can give more feasible means to improve the tool life in hot forging process.
본 연구에서는 운동부 지도자들이 학생 선수들의 결과 데이터를 핫 존(Hot Zone)과 콜드 존(Cold Zone)으로 구분하여 지도에 참고할 수 있는 어플리케이션을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 종목은 농구이다. 운동부 지도자들은 학생 선수들의 득점 확률이 높은 곳을 분석할 수 있고, 이를 이용하여 훈련 성과를 더욱 높일 수 있다. 그리고 학생 선수들도 축적된 데이터를 통하여 자신의 장단점을 파악하여 동기 부여와 경기력 향상을 기대할 수 있으며, 이에 따른 후속 연구를 할 수 있을 것으로 기대한다.
This study examines the millennial generation, who express themselves and share information on social media after experiencing constantly changing 'hot places' (places of interest) in contemporary cities, with the goal of analyzing space consumption behaviors. Data were collected via an Instagram crawler application developed with Python 3.4 administered to 19,262 posts using the term 'hot places' from November 1 and December 15, 2019. Issues were derived from a text mining technique using Textom 2.0; in addition, semantic network analysis using Ucinet6 and the NetDraw program were also conducted. The results are as follows. First, a frequency analysis of keywords for hot places indicated words frequently found in nouns were related to food, local names, SNS and timing. Words related to positive emotions felt in experience, and words related to behavior in hot places appeared in predicate. Based on importance, communication is the most important keyword and influenced all issues. Second, the results of visualization of semantic network analysis revealed four categories in the scope of the definition of "hot place": (1) culinary exploration, (2) atmosphere of cafés, (3) happy daily life of 'me' expressed in images, (4) emotional photos.
PURPOSES : The purpose of this study is to analyze the performance life of hot central plant recycling (HCPR) and hot in-place recycling (HIR) pavements applied to the National Highway for the past 20 years and compare it with conventional hot-mix asphalt (HMA) pavement. METHODS : In order to analyze the performance life of recycling asphalt pavements, a comprehensive literature review was conducted to investigate the government law and official system for the use of recycling asphalt pavement in Korea and foreign countries. Next, the application information of using a hot central plant recycling and hot in-place recycling pavements in the national highway is collected from the database of pavement management system (PMS) and then their field condition is visually surveyed. Finally, the performance life of recycling asphalt pavements in the national highway is analyzed and compared with conventional hot-mix asphalt pavement. RESULTS :Institutions are encouraging the promotion of using recycled asphalt pavement through various legal systems in Korea as well as abroad. Based on analysis results for the average performance life of hot central plant recycling pavement applied to the national highway, the average performance life is estimated to be 10.2 years. However, the average performance life of in-place recycling pavement is estimated to be 6.5 years. However, it is expected to increase performance life after the HIR construction system is modified. CONCLUSIONS : Based on the limited data analysis of the performance life of recycled asphalt pavements, HCPR shows similar performance life to conventional asphalt pavement but HIR shows shorter performance life than conventional asphalt pavement. However, it is noted that all performance life data is very limited and it should be monitored and analyzed further.
플래시 저장장치는 컴퓨팅 시스템에서 휴대용 저장매체로 각광 받고 있다. 플래시 저장장치의 착탈성을 고려해 보면, 데이터의 무결성이 중요한 이슈로 부각된다. 본 연구는 데이터 무결성을 보장하려는 파일시스템 동작이 플래시 변환 계층(FTL) 기법들의 성능에 미치는 영향에 주목한다. 본 연구에서는 파일시스템이 데이터 무결성을 보장하기 위해서 발생시킨 잦은 쓰기 참조가 플래시 저장장치에 미치는 영향에 대해서 살펴본다. 또한, 비휘발성 램을 이용한 잦은 쓰기 참조의 흡수가 플래시 저장장치 내의 FTL 성능에 미치는 영향을 살펴본다. 실제 시스템 환경에서 실시된 성능 평가 결과는 잦은 쓰기 참조가 포함된 워크로드들에서 FTL 성능이 기존 연구에서 제시된 결과와 상이할 수 있음을 보여준다. 이와 더불어, 비휘발성 램을 이용하여 잦은 쓰기 참조를 흡수함으로써 FTL 기법들이 플래시 저장장치의 성능에 미치는 영향이 완화됨을 실험 결과를 통해서 알 수 있다.
인기 검색어 리스트는 현재 가장 인기 있는 검색어의 순위를 보여주는 서비스로서 네이버와 같은 포털사이트가 제공한다. 이 리스트에서의 순위 변화는 특정 검색어에 대한 사람들의 관심의 변화를 반영한다. 본 논문은 인기 검색어의 순위 변화를 예측하기 위해 시계열 모델링 프레임워크를 제안한다. 제안한 프레임워크는 과거 순위와 기계학습 모델이 적용되었고, 여기서 해결해야 할 두 가지 문제점이 있다. 첫째, 과거 순위 데이터를 분석한 결과, 70% 이상의 검색어가 리스트에서 소멸 후 재출현하는 현상을 보였다. 소멸 후의 순위는 손실 값으로 볼 수 있으며, 이를 해결하기 위해서 다양한 처리 방법을 적용하였다. 둘째, 과거 순위 데이터는 시계열 데이터이므로 최적 윈도우 크기를 계산하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 최적 윈도우 크기는 동일한 검색어들이 서로 다른 두 시점에서 내용상 의미가 달라지는 최단 소멸기간으로 볼 수 있음을 밝혔다. 성능 평가를 위해서 4가지의 기계학습 기법과 2년 동안 수집한 네이버, 다음, 네이트의 인기 검색어 리스트 데이터를 사용하였다.
The purpose of the current study is to predict the hardness distribution in steel products after hot stamping using a quench factor analysis(QFA) coupled with FE-simulations. QFA is a method to predict properties such as hardness and tensile strength based on time-temperature-property(TTP) curves and can determine properties based on the temperature histories. The constants($K_1{\sim}K_5$) of QFA were determined using hardness data obtained after various cooling rates. In the current study, a rear side member was selected for evaluation and FE-simulations were performed to obtain the temperature histories during hot stamping. The predicted temperature data were imported into the QFA to calculate the hardness distribution of the hot stamped parts. A hot stamping experiment of the rear side member was conducted to verify the predicted hardness. The simulation results show good agreement with the experimental measurements.
Nowadays there has been great interest in using heat treated cast material for press dies due to several advantages like reduction in die production costs. However, in hot press forming processes H13 forged tool steel is mostly used. Cooling performance of dies in hot press forming processes is considered as an important factor of study and also the IHTC parameter between cast material die and sheet metal should be considered as an essential. In the present study, the IHTC was calculated for the sheet metal in the hot press forming process with cast and forged material dies. The temperature measurements were performed for the sheet metal, casting and forged material dies by applying various contact pressure in hot press forming. IHTC was calculated and studied by adopting the inverse heat convection method in DEFORM-2D. Each IHTC was considered as a function of contact time and contact pressure. The experimental data were compared with calculated data obtained from the proposed equation and references.
최근 대규모 데이터의 처리와 관리를 위한 분산 저장 및 처리 시스템의 연구 및 활용이 중요해지고 있다. 대표적인 분산 저장 및 처리 프레임워크로써 하둡(Hadoop)이 널리 활용되고 있다. 하둡 분산 파일 시스템을 기반으로 수행되는 맵-리듀스 에서의 태스크 할당은 데이터의 지역성(locality)를 고려하여 최대한 가깝게 할당한다. 하지만 맵-리듀스 에서의 데이터 분석 작업에서 작업 형태에 따라 빈번하게 요청되는 데이터가 존재한다. 이러한 경우, 해당 데이터의 낮은 지역성으로 인해 수행시간 증가 및 데이터 전송의 지연의 문제점을 야기 시킨다. 본 논문에서는 맵-리듀스의 처리 속도 향상을 위한 데이터 접근 패턴에 따른 핫-데이터 복제 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 데이터 접근 패턴에 따라 높은 접근 빈도를 보이는 핫-데이터에 대한 복제본 최적화 알고리즘을 활용하여 데이터 지역성을 향상시키고 결과적으로 작업 수행시간을 감소시킨다. 성능평가 결과, 기존 기법에 비해 접근 빈도의 부하가 감소하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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