Sharbidre, Rakesh Sadanand;Lee, Chang Jun;Hong, Seong-Gu;Ryu, Jae-Kyung;Kim, Taik Nam
Korean Journal of Materials Research
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v.26
no.12
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pp.704-708
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2016
The unique characteristics of graphene make it an optimal material for crucial studies; likewise, its potential applications are numerous. Graphene's characteristics change with the number of total layers, and thus the rapid and accurate estimation of the number of graphene layers is essential. In this work, we review the methods till date used to identify the number of layers but they incorporate certain drawbacks and limitations. To overcome the limitations, a combination of these methods will provide a direct approach to identify the number of layers. Here we correlate the data obtained from Raman spectroscopy, optical microscopy images, and atomic force microscopy to identify the number of graphene layers. Among these methods, correlation of optical microscopy images with Raman spectroscopy data is proposed as a more direct approach to reliably determine the number of graphene layers.
We investigated the effects of the amount of margarine and the number of layers on moisture content, baking loss, volume, hardness, maximum weight, and vapor action of the Danish pastry. The moisture content of Danish pastry increased slightly with the amount of margarine, as did the number of layers. The moisture content for a certain number of layers decreased as the amount of margarine increased. The baking loss with a fixed amount of margarine varied inversely with the number of layers, while the loss with a given number of layers decreased in proportion with the margarine content. The maximum volume of Danish pastry was obtained with 30% margarine-18 layers, 50%-27 layers, 70%-36 layers, 90%-48 layers and 110%-48 layers. The hardness and maximum weight of Danish pastry also varied inversely with the margarine content for a given number of layers, and decreased at a same margarine content when the number of layers increased. The maximum volume of the Danish pastry was obtained when vapor action was 9-16mm and 17-24mm. The optimal vapor action was in the range 9-24mm. In this range, the volume of the pastry was proportional to the vapor action.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.6
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pp.1153-1160
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2019
In this paper, we experimented to find out how the number of convolution layers, the size, and the number of kernels affect the CNN. In addition, the general CNN was also tested for analysis and compared with the CNN used in the experiment. The neural networks used for the analysis are based on CNN, and each experimental model is experimented with the number of layers, the size, and the number of kernels at a constant value. All experiments were conducted using two layers of fully connected layers as a fixed. All other variables were tested with the same value. As the result of the analysis, when the number of layers is small, the data variance value is small regardless of the size and number of kernels, showing a solid accuracy. As the number of layers increases, the accuracy increases, but from above a certain number, the accuracy decreases, and the variance value also increases, resulting in a large accuracy deviation. The number of kernels had a greater effect on learning speed than other variables.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2014.02a
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pp.273.1-273.1
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2014
Graphene, a two dimensional plane structure of $sp^2$ bonding, has been promised for a new material in many scientific fields such as physics, chemistry, and so on due to the unique properties. Chemical vapor deposition (CVD) method using transitional metals as a catalyst can synthesize large scale graphene with high quality and transfer on other substrates. However, it is difficult to control the number of graphene layers. Therefore, it is important to manipulate the number of graphene layers. In this work, homogeneous solid solution of Cu and Ni was used to control the number of graphene layers. Each films with different thickness ratio of Cu and Ni were deposited on $SiO_2/Si$ substrate. After annealing, it was confirmed that the thickness ratio accords with the composition ratio by X-ray diffraction (XRD). The synthesized graphene from CVD was analyzed via raman spectroscopy, UV-vis spectroscopy, and 4-point probe to evaluate the properties. Therefore, the number of graphene layers at the same growth condition was controlled, and the correlation between mole fraction of Ni and the number of graphene layers was investigated.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.1
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pp.1-8
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2016
Convolutional neural network (CNN) consists of a few pairs of both convolution layer and subsampling layer. Thus it has more hidden layers than multi-layer perceptron. With the increased layers, the size of convolution mask ultimately determines the total number of weights in CNN because the mask is shared among input images. It also is an important learning factor which makes or breaks CNN's learning. Therefore, this paper proposes the best method to choose the convolution size and the number of layers for learning CNN successfully. Through our face recognition with vast learning examples, we found that the best size of convolution mask is 5 by 5 and 7 by 7, regardless of the number of layers. In addition, the CNN with two pairs of both convolution and subsampling layer is found to make the best performance as if the multi-layer perceptron having two hidden layers does.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.10
no.6
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pp.421-431
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2005
This paper introduces a new approach for saving build time of hybrid rapid prototyping by decomposing a part into minimum number of layers. In the hybrid rapid prototyping, a part of a complicated shape is realized by adding layers of a simpler shape, each of which is obtained by machining a sheet of constant thickness from its top and bottom surfaces. Thus it is desired to decompose a given part into the minimum number of layers while guaranteeing each layer to be fabricated from the given sheets using a 3-axis milling machine. To satisfy these requirements, a concave edge-based algorithm is proposed to decompose a part into layers by considering the tool accessibility, the total number of layers, and the allowable sheet thickness.
Effects of changes in the margarine content and the number of layers of the puff pastry on the color, hardness, and hardness change during storage of the final products were investigated. At equal content of pastry margarine, the lightness of the crust decreased slightly as the number of layers increased. Redness of the puff pastry with 70% margarine content and 81 layers was $16.8{\pm}2.3$ and yellowness of puff pastry with 70% margarine content and 256 layers was 26. No significant differences were observed in the crumb change of the samples. The puff pastry with 90% margarine content and 144 layers showed the lowest hardness of $839.6{\pm}75.6g$. Hardness of the products storage period increased significantly as the number of layers increased at equal pastry margarine content, whereas with same number of layers, decreased gradually as pastry margarine content increased. Results of the sensory evaluation reveal that the puff pastry with 90% margarine content and 144 layers was better than other samples. These results show the important of selecting the optimum number of layers during the manufacturing process to obtain the optimum condition for the mouthfeeling, flavor and overall acceptability of final products.
A two-dimensional particle flow cod (PFC) is used to study the effect of missile impact on the concrete target. For this purpose firstly calibration of numerical model was performed so that tensile strength of numerical models and experimental sample were the same. Secondly, a concrete model was built. The number of concrete layers and the angle of concrete layers related to horizontal axis were changed. Their numbers were 1, 2, 3 and 4. The angles were 0°, 15°, 30°, 45°, 60°, 75° and 90°. A semi-circle missile was simulated at top of the concrete layers. Its velocity in opposite side of Y direction was 100 m/s. three measuring circles were situated at the below the missile in the model to receive the applied force. The load in the missile and measuring circles together with failure pattern were registered at the beginning of the impaction. The results show that concrete layers number and concrete layers angle have important effect on the failure load while the failure pattern was nearly constant in all of the models.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.15
no.10
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pp.787-794
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2003
The effect of inclination angle on natural convection heat transfer has been studied for water layers. The range of the Raleigh number was from the subcritical value to 1.4${\times}$10$^{7}$ , and the range of the inclination angle, $\theta$, measured from the horizontal was 0$\leq$$\theta$$\leq$180$^{\circ}$. For horizontal water layers, present results agreed well with the results of previous investigators and also showed significant departures from the results of air layers in the turbulent regime. Inclined cylindrical water layers showed secondary maxima in heat transfer, whereas rectangular air layers showed continuous decline of Nusselt number.
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