다층간섭필터 제작을 위한 $SiO_2 & TiO_2$ 박막을 electron-beam을 이용하여 제작하였다. 이온빔 보조증착 장비를 이용한 경우, 아르곤 가스와 산소 가스의 비율에 따라 양극전류를 변화시키며 증착하였고, 전자빔만을 사용한 경우에는 $100{\sim}250^{\circ}C$까지 $50^{\circ}C$ 간격으로 온도를 조정하여 증착하였다 $SiO_2$ 박막의 경우 표면 거칠기는 $200^{\circ}C$와 양극전류 0.2A에서 가장 낮은 값을 보였으며, 굴절률은 이온빔 보조 장치를 사용한 박막이 전자빔만을 사용하여 증착한 박막보다 전체적으로 0.1 정도 낮았다. $TiO_2$의 경우 표면거칠기는 상온과 양극전류 0.2A에서 가장 낮으며, 굴절률은 이온빔 보조 증착장치를 사용한 박막이 전자빔만으로 증착한 경우보다 전체적으로 낮은 값을 나타내었다.
전자레인지 가열조리용 편의식품류는 레토르트 처리되어 장기간 저장 안정성이 부여되는 장점이 있는 반면, 높은 가열 조건으로 인하여 식품의 품질 저하뿐 아니라 내용물의 흡착에 의한 포장재의 착색이나 오렌지필과 같은 물리적 변화가 발생되기도 한다. 일부 매운 소스 제품들의 전자레인지 가열 조리 시 특정 부위에서 심한 포장재의 열 변형 현상이 확인되었다. 열화상카메라와 광섬유온도계를 이용하여 전자레인지 가열 중 포장재 내부의 온도 분포 및 변화 패턴을 관찰한 결과 내용물의 충진 경계인 액위선과 양 모서리 sealing 부위의 온도가 가장 높이 상승하여 hot spot이 형성되는 것을 확인하였고, 이때 온도는 순간적으로 최대 $190^{\circ}C$까지 상승하였다. 반면 내용물의 중심부에서는 온도 상승이 매우 느리게 이루어져 cold spot이 생성되었으며, 700W에서 2분 조리 후 도달 온도는 약 $55^{\circ}C$였다. 특히, 전자레인지 가열 시 내용물의 균일한 가열패턴을 보여주는 hot spot과 cold spot 사이의 온도 상승률은 최대 7,000배까지 차이를 보였다. 따라서 전자레인지 조리 시 내용물의 불균일한 가열로 특정 부위에 열이 집중되는 hot spot의 생성이 포장재 열 변형의 주요 원인으로 판단되었다. 이러한 가열 불균일성은 포장된 내용물에 함유된 당, 염, 수분과 같은 성분들이 점도에 영향을 주는 것에 기인하는 것으로 추측된다. 이러한 점도 변화는 궁극적으로 내용물의 물리적 또는 이온적 특성의 변화를 야기하고, 결과적으로 전자파가 내용물 내부로 침투하는 깊이가 감소되고, 이에 따라 내용물의 유전 특성과 대류 현상에 영향을 주는 것으로 판단된다. 그러나 전자레인지 조리 시 포장재 열 변형 문제의 완전한 해결을 위해서는 향후 포장된 내용물의 세부 성분 별 유전 특성에 대한 보다 세밀한 분석이 필요하며, 아울러 hot spot의 원인이 되는 식품 성분들의 적절한 함량 조절과 함께 포장재, 포장 형태 및 가열 조건 등에 대한 보다 포괄적이고 안정적인 포장시스템 설계와 개발이 필요할 것으로 판단된다.
미세열전박막소자에 적용을 하기 위해 전기도금으로 형성한 Bi-Te 박막의 열전특성과 포토레지스트 공정에 대하여 연구하였다. $Bi_2O_3$와 $TeO_2$를 1M $HNO_3$에 용해시킨 20 mM 농도의 Bi-Te 도금 용액을 사용하여 박막을 도금 후, 용액내 Te/(Bi+Te)비에 따른 Bi-Te 박막의 열전특성을 분석하였다. Te/(Bi+Te)비가 0.5에서 0.65로 증가함에 따라 Bi-Te 도금막의 전자농도의 증가로 Seebeck 계수가 $-59{\mu}V/K$에서 $-48{\mu}V/K$로 변하고 전기비저항이 $1m{\Omega}-cm$ 에서 $0.8m{\Omega}-cm$로 감소되었다. 조성이 $Bi_2Te_3$에 근접한 도금막에서 가장 높은 $3.5{\times}10^4W/K^2-m$의 출력인자를 얻을 수 있었다. 다층 overhang 공정을 이용하여, 직경 $100{\mu}m$이며 깊이 $30{\mu}m$ 형상의 미세열전소자 형성용 포토레지스트 패턴의 형성이 가능하였다.
본 연구는 냉동용 포장재의 현황 및 특성을 분석하기 위해 국내외 연구논문에서 이용된 냉동 식품용 포장재를 분석하였고 유통되고 있는 냉동 식품을 조사하였다. 또한 포장된 식품이 냉동되었을 때 포장재 내부의 온도 및 내용물의 심부 온도 변화를 분석하였다. 포장재 재질로는 폴리에틸렌(PE)과 폴리아마이드/폴리에틸렌(PA/PE) 다층필름이 주로 이용되고 있음을 확인할 수 있었다. 냉동 식품의 포장에 이용된 포장 형태별 사용 빈도는 플라스틱 파우치가 39.5%로 가장 많았으며, 플라스틱 용기(37.2%), 스탠드업 파우치(19.8%), 보냉팩(3.5%)순으로 사용되었다. 포장된 후 냉동되는 제품의 포장에 의한 내용물의 냉각 속도 영향을 분석한 결과, 온도 변화에 대한 요인으로 필름의 종류보다 필름의 두께에 의한 것이 더 크게 작용하고 필름 내 공기 층은 온도 하강 속도에 영향을 주므로 공기 층을 제거한 포장이 냉각속도를 높이는데 유리하였다. 냉동 조건에서의 내충격성과 유통 중 차단성을 고려하고, 열전도도가 상대적으로 높고 진공도를 높여 공기층을 줄일 수 있는 폴리아마이드/폴리에틸렌재질의 포장재의 선택과 두께를 최소화 하는 방안이 가장 효율적이라고 판단된다. 본 연구는 냉동식품용으로 이용되는 포장재 및 식품을 포장한 후 냉동을 진행할 경우 포장에 의한 온도 변화에 대한 기초 정보를 제공한다.
인간이 교육을 통해 지식을 습득하고 발전시키는 과정에서, 이전 단계에서의 학습 진행 과정은 향후 학습에 영향을 미친다. 이것은 기계 학습에서도 고려되어야 할 사항으로 실제 기계 학습에서 학습순서의 제어가 어떤 효과가 있는지 살펴볼 필요가 있다. 본 연구에서는 MLP의 학습에서 지도자가 목표값을 알려주는 역할은 물론, 학습 대상의 지식 정도를 고려하여 자료들의 학습 순서를 제어하는 추가적 역할도 수행할 때, 학습 과정에 미치는 효과를 실험한다. 실험 방법은 SOM과 MLP를 이용하여 분류 문제에 적용한다. SOM은 지도자가 학습 순서를 결정하기 위한 학습 자료들의 범주화에 이용되고, MLP는 학습 대상이 된다. 제안하는 방법은 SOM을 학습 자료의 전처리 방법이 아닌, 학습 과정 동안 학습 자료의 선택에 이용하는 점에서 여타 연구들과 차이가 있으며, 실험 결과는 학습에 사용되는 자료의 수와 학습 횟수에서 개선 효과가 있음을 보여준다.
Bustillo, Andres;Lopez de Lacalle, Luis N.;Fernandez-Valdivielso, Asier;Santos, Pedro
Journal of Computational Design and Engineering
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제3권4호
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pp.337-348
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2016
An experimental approach is presented for the measurement of wear that is common in the threading of cold-forged steel. In this work, the first objective is to measure wear on various types of roll taps manufactured to tapping holes in microalloyed HR45 steel. Different geometries and levels of wear are tested and measured. Taking their geometry as the critical factor, the types of forming tap with the least wear and the best performance are identified. Abrasive wear was observed on the forming lobes. A higher number of lobes in the chamber zone and around the nominal diameter meant a more uniform load distribution and a more gradual forming process. A second objective is to identify the most accurate data-mining technique for the prediction of form-tap wear. Different data-mining techniques are tested to select the most accurate one: from standard versions such as Multilayer Perceptrons, Support Vector Machines and Regression Trees to the most recent ones such as Rotation Forest ensembles and Iterated Bagging ensembles. The best results were obtained with ensembles of Rotation Forest with unpruned Regression Trees as base regressors that reduced the RMS error of the best-tested baseline technique for the lower length output by 33%, and Additive Regression with unpruned M5P as base regressors that reduced the RMS errors of the linear fit for the upper and total lengths by 25% and 39%, respectively. However, the lower length was statistically more difficult to model in Additive Regression than in Rotation Forest. Rotation Forest with unpruned Regression Trees as base regressors therefore appeared to be the most suitable regressor for the modeling of this industrial problem.
MEMS(Microelectromechanical System) 기술분야에서 폭넓게 사용하고 있는 폴리실리콘 박막을 이용하여 폴리실리콘 미소 공진 구조체를 제작하였다. 폴리실리콘 증착은 저압기상화학증착 장비를 사용하여 대칭적 두께로 박막을 적층하였고 폴리실리콘의 응력과 응력구배를 최소화시키기 위한 적층, 도핑 방법 및 열처리에 따른 특성을 분석하였다. 이를 위하여 브리지 빔과 캔티레바 테스트 패턴을 제작하여 기계적 응력 특성을 측정하였으며, 아울러 공정 조건별 개별 시료에 대한 물성을 XRD, SIMS등으로 분석하였다. 공진 구조체는 대칭적 증착 구조를 가지며, 최종적으로 $6.5{\mu}m$의 두께로 적층되었다. 제작된 평면형 공진 구조체의 진동특성은 직류 15V, 교류 0.05V의 구동전압, 1000mtorr 압력에서 공진 진폭이 $5{\mu}m$ Q값이 1270임을 보였으며, 개발된 마이크로 폴리실리콘 공진체는 마이크로 자이로 및 가속도 센서에 응용될 수 있다.
In this study, we investigated retention characteristics of nanocoated GCC that was positively modified by Layer-by-Layer (LbL) multilayering process. Three layers were formed onto GCC particles with poly-DADMAC/PSS/poly-DADMAC (PD3) and C-starch/A-PAM/C-starch (CS3) systems, respectively. Untreated GCC, PD3 GCC (strongly positive charge) and CS3 GCC (weekly positive charge) were retained on pulp fibers under single retention system or microparticle retention system conditions. In single retention system, PD3 particles were not affected by cationic retention aid due to their strong positive charge, whereas CS3 particles reacted with cationic retention aid due to anionic sites on the surface of the weekly positive particles. In a microparticle retention system, positively modified GCC (PD3 and CS3) showed higher retention level than untreated GCC at the same dosage of retention aid. The cationic surface of GCC particles were more reacted with bentonite so the deposition onto pulp fibers was improved. In addition, the retention level of nanocoated GCC was increased with maintaining good formation.
항공영상은 디지털 광학 영상 기술의 성장과 무인기(UAV)의 발달로 인하여 영상의 도입 및 공급이 크게 증가하였고, 이러한 항공영상 데이터를 기반으로 지상의 속성 추출, 분류, 변화탐지, 영상 융합, 지도 제작 형태로 활용되고 있다. 특히, 영상분석 및 활용에 있어 딥 러닝 알고리즘은 패턴인식 분야의 한계를 극복하는 새로운 패러다임을 보여주고 있다. 본 논문은 딥 러닝 알고리즘인 ConvNet기반으로 항공영상의 영역분할 및 분류 결과를 통한 더욱더 넓은 범위와 다양한 분야에 적용할 수 있는 가능성을 제시한다. 학습데이터는 도로, 건물, 평지, 숲 총 3000개 4-클래스로 구축하였고 클래스 별로 일정한 패턴을 가지고 있어 특징 벡터맵을 통한 결과가 서로 다르게 나옴을 확인할 수 있다. 본 연구의 알고리즘은 크게 두 가지로 구성 되어 있는데 특징추출은 ConvNet기반으로 2개의 층을 쌓았고, 분류 및 학습과정으로 다층 퍼셉트론과 로지스틱회귀 알고리즘을 활용하여 특징들을 분류 및 학습시켰다.
뜰개는 해양에서 해수의 특성 및 흐름을 관측하기 위한 장비로서, 해수의 흐름 관측을 이용해 유출유 확산 예측을 위해 사용될 수 있다. 본 논문에서는 관측기관에서 사용하는 뜰개가 특정 시간 간격으로 관측한 바람 및 해수의 특성과 이동경로를 기계학습 기법들을 이용하여 학습시키고 예측하는 모델을 제안한다. 서포트벡터 회귀, 방사기저함수 네트워크, 가우시안 프로세스, 다층 퍼셉트론, 순환신경망을 이용하여 뜰개의 이동경로 예측 방법을 제시한다. 기존 MOHID 수치모델과 비교하여 각 기법별로 4 개의 사례중 3 개에서 성능이 개선되었으며, 가장 좋은 개선율을 보인 기법은 LSTM으로 평균 47.59% 개선되었다. 추후 연구에서는 배깅과 부스팅을 이용하여 가중치를 부여하여 정확도를 개선할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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