가속도계 신호를 대상으로 패턴 인식을 행하는 연구에서 공통적으로 사용될 수 있는 끝점 검출 방법을 제안한다. 기존의 연구 결과물은 추가적인 단추 등을 부착하여 수동으로 구분하거나, 고성능 고주파 대역 필터 등의 사용으로 알고리즘 상에서 필히 시간 지연이 발생하며 또한 알고리즘 구현상 여러 매개 변수 및 이를 위한 문턱값이 존재하였다. 본 논문에서는 가속도의 일계도 미분의 시퀀스를 입력 벡터로 사용하여, 시계열 데이터 예측과 유사한 형태로 focused Time Lagged Feedforward Network(TLFN)을 설계, 이를 학습시키는 방법을 제안 하였다. 제안한 방법을 글자 궤적에 대해 적용하여 신뢰도 있는 끝점 검출 성능과 실시간 응답 특성을 확인하였다.
Hot embossing has been widely accepted as an alternative to photolithography in generating patterns on polymeric substrates. The optimization of embossing process should be accomplished based on polymer substrate materials. In this paper, the effect of polymer substrates on nano scale hot embossing process was studied. Silicon molds with nano size patterns were fabricated by e-beam direct writing. Molds were coated with self-assembled monolayer (SAM) of (1, 1, 2.2H -perfluorooctyl)-trichlorosilane to reduce the stiction between mold and substrates. For an embossing, pressure of 55, 75 bur, embossing time of 5 min and temperature of above transition temperature were peformed. Polymethylmethacrylates (PMMA) with different molecular weights of 450,000 and 950,000, MR-I 8010 polymer (Micro Resist Technology) and polyaliphatic imide copolymer were applied for hot embossing process development in nano size. These polymers were spun coated on the Si wafer with the thickness between 150 and 200 nm. The nano size patterns obtained after hot embossing were observed and compared based on the polymer properties by scanning electron microscopy (SEM). The imprinting uniformity dependent on the Pattern density and size was investigated. Four polymers have been evaluated for the nanoimprint By optimizing the process parameters, the four polymers lead to uniform imprint and good pattern profiles. A reduction in the friction for smooth surfaces during demoulding is possible by polymer selection.
선박설계의 과정에서의 설계변수가 건조된 선박의 운항경제성에 미치는 영향을 조사하였다. 대상선박은 산적화물선으로하였고, 전통적인 설계방식을 전산화하였고, 건조비는 국내의 대형조선소의 경우로 하였다. 경제성검토기준은 貨物運負率 (Required Freight Rate, Unit: U.S.D./Ton)를 사용하였다. 계산결과의 비교를 용이하게 하기위하여 션박의 주요치수는 무차원화하였다. 재화용량, 주요치수, 선형계수등이 운항비에 주는 영향으로 인하여 유가가 상승되면 속장비가 크고 속 력이 비교적 작은 선박이 경제적으로 우수한것으로 판단되었다. 이 프로그램은 조선소의 수주와 선주의 경영에도 많은 도움이 될것으로 생각된다.
SRM의 토크는 상전류와 인덕턱스의 기울기에 따라 달라진다. 그러나 자기회로의 포화로 인하여 원하는 토크를 제어하기 어렵다. 원하는 토크를 발생시키기 위해 SRM 드라이브는 스위치-온각, 스위치-오프각 그리고 인가 접압에 의해 제어된다. 스위치-온, 오프 각 에의해 원하는 전류와 토크를 제어할수있다. 본 논문은 스위치 온, 오프각을 제어하는 최적제어방식을 제안하였다. 스위치 오프 각은 시뮬레이션과 실험을 통하여 효율을 기준으로 결정하였으며, 스위치 온각은 부하에 의해 결정되었다. 도통각은 토크제어와 속도제어를 위해 GA-신경회로망을 이용하여 제어하였다.
The purpose of this study is to evaluate the evaluation of process yield performed by using Sn & Cu treatment on the surface to optimize process condition for Lead-free solder application. The materials which are used for the New Surface Treatment study are Semi-Dulling plating for high speed Sn/Cu alloy of Soft Alloy GTC-33 Pb free known as "UEMURA Method" and plating substrate is alloy 42.Especially in lead-free plating process, it is important to control plating thickness and Copper composition than Sn/Pb plating. Evaluated and controlled plating thickness $12{\pm}3um$, Copper composition $2{\pm}1%$, plating particle and visual inspection. The optimization of these parameters and condition makes it makes possible to apply Sn/Cu Lead-free solder from Sn/Pb alloy.
A lot of efforts have been focused on the optimization of PIT parameters for Bi-2223/Ag wire. Bi-2223 superconducting wires with 55 filaments were fabricated by stacking, drawing process. Before rolling process, round wires were pre -annealed at 760 - 820 $^{\circ}C$ and low oxygen partial pressure. We confirmed that pre-annealing step was to transform Bi-2212 orthorhombic structure from Bi-2212 tetragonal structure and to reduce the formation of second phases. However Bi-2223 phases also were formed at higher than 76$0^{\circ}C$ of pre-annealing temperature. The engineering critical current densities (Je) of Bi-22231Ag tapes were sintered at low oxygen partial pressure were higher than t hat of the wires sintered at air. We could achieve 6500 A/${cm}^2$ of Je for the tape that was initially kept at slightly higher temperature than that of normal heat treatment.
Kim, Jung-Ae;Park, In-Soo;Seo, Ji-Hye;Lee, Jung-Joon
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제15권2호
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pp.81-86
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2014
The process parameter in optimized KOH alkali activation of soft carbon series coke material in high purity was set with DOE experiments design. The activated carbon was produced by performing the activation process based on the set process parameters. The specific surface area was measured and pore size was analyzed by $N_2$ absorption method for the produced activated carbon. The surface functional group was analyzed by Boehm method and metal impurities were analyzed by XRF method. The specific surface area was increased over 2,000 $m^2/g$ as the mixing ratio of activation agent increased. The micro pores in $5{\sim}15{\AA}$ and surface functional group under 0.4 meq/g were obtained. The contents of the metal impurity in activated carbon which is the factor for reducing the electrochemical characteristics was reduced less than 100 ppm through the cleansing process optimization. The electrochemical characteristics of activated carbon in 38.5 F/g and 26.6 F/cc were checked through the impedance measuring with cyclic voltammetry scan rate in 50~300 mV/s and frequency in 10 mHz ~100 kHz. The activated carbon was made in the optimized activation process conditions of activation time in 40 minutes, mixing ratio of activation agent in 4.5 : 1.0 and heat treatment temperature over $650^{\circ}C$.
Perovskite solar cells have received increasing attention in recent years because of their outstanding power conversion efficiency (exceeding 22%). However, they typically contain toxic Pb, which is a limiting factor for industrialization. We focused on preparing Pb-free perovskite films of Ag-Bi-I trivalent compounds. Perovskite thin films with improved optical properties were obtained by applying an anti-solvent (toluene) washing technique during the spin coating of perovskites. In addition, the surface condition of the perovskite film was optimized using a multi-step thermal annealing treatment. Using the optimized process parameters, $AgBi_2I_7$ perovskite films with good absorption and improved planar surface topography (root mean square roughness decreased from 80 to 26 nm) were obtained. This study is expected to open up new possibilities for the development of high performance $AgBi_2I_7$ perovskite solar cells for applications in Pb-free energy conversion devices.
In this paper, we present the estimation of wind turbine power generation using Cascade Architectures of Fuzzy Neural Networks(CAFNN). The proposed model uses the wind speed average, the standard deviation and the past output power as input data. The CAFNN identification process uses a 10-min average wind speed with its standard deviation. The method for rule-based fuzzy modeling uses Gaussian membership function. It has three fuzzy variables with three modifiable parameters. The CAFNN's configuration has three Logic Processors(LP) that are constructed cascade architecture and an effective optimization method uses two-level genetic algorithm. First, The CAFNN is trained with one-day average input variables. Once the CAFNN has been trained, test data are used without any update. The main advantage of using CAFNN is having simple structure of system with many input variables. Therefore, The proposed CAFNN technique is useful to predict the wind turbine(WT) power effectively and hence that information will be helpful to decide the control strategy for the WT system operation and application.
In this paper, we develop a design methodology of Granular-based Radial Basis Function Neural Networks(GRBFNN) by context-based clustering. In contrast with the plethora of existing approaches, here we promote a development strategy in which a topology of the network is predominantly based upon a collection of information granules formed on a basis of available experimental data. The output space is granulated making use of the K-Means clustering while the input space is clustered with the aid of a so-called context-based fuzzy clustering. The number of information granules produced for each context is adjusted so that we satisfy a certain reconstructability criterion that helps us minimize an error between the original data and the ones resulting from their reconstruction involving prototypes of the clusters and the corresponding membership values. In contrast to "standard" Radial Basis Function neural networks, the output neuron of the network exhibits a certain functional nature as its connections are realized as local linear whose location is determined by the values of the context and the prototypes in the input space. The other parameters of these local functions are subject to further parametric optimization. Numeric examples involve some low dimensional synthetic data and selected data coming from the Machine Learning repository.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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