• 공업화학
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• 제8권5호
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• pp.777-783
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• 1997

n-propanol 용매내에서 titanium n-propoxide($Ti(O^nPr)_4$)의 가수분해반응에 의하여 $TiO_2$ 미분말을 합성하였고, 가수분해속도를 자외선 분광법에 의하여 측정하였다. 분말합성은 water/alkoxide의 농도비가 약 300정도에서 실시하였으며, 물농도, 반응온도, 반응시간 및 반응용액의 산 염기효과에 의한 합성조건을 조사하였다. 반응은 $Ti(O^nPr)_4$의 농도에 비하여 물농도를 과량으로 하여 유사일차반응으로 진행시켰고, 반응속도상수를 Guggenheim method로 계산하였다. 또한 물의 동위원소효과($D_2O$)를 측정하여 반응에 관여하는 물분자의 촉매성을 확인하였다. 실험결과 중성 및 염기성 용액 조건에서 $TiO_2$미분말이 합성되었고, 미세구조 관찰로부터 $TiO_2$입자는 직경 $0.4-0.7{\mu}m$ 정도의 구형입자로 확인되었으며, 물의 농도와 반응온도가 증가할수록, 반응시간이 감소할수록 입자크기는 작아지는 경향을 보였다. 물의 동위원소효과로부터, 물분자는 nucleophilic catalysis로 작용하고 있으며, 반응속도로부터 전이상태에 참여하는 n-value와 열역학적 파라미터를 계산한 결과, $Ti(O^nPr)_4$의 가수분해반응은 이분자 반응인 associative $S_N2$ mechanism으로 진행하는 것으로 추정되었다.

• 디자인학연구
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• 제20권3호
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• pp.119-128
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• 2007

디지털 기술이 발전하면서 산업디자인 프로세스에 컴퓨터를 활용하는 CAID 필수적인 부분이 되었다. 3차원 모델을 렌더링 하여 사진과 같은 최종 이미지 결과물이 만들어내는 것은 CAID에 특화된 작업들 중 하나이다. 이 작업을 위해 디자이너는 가상 모델의 재질, 조명, 카메라 둥의 위치 및 세부 변수들을 적절히 조절하여야 한다. 기존 CAID도구의 사용자 인터페이스는 이러한 속성을 컴퓨터 그래픽 연산을 위한 변수 설정 창에서 주로 해결하고 있어 디자이너들이 사용하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 CAID를 위한 디지털 렌더링 작업 특히 라이팅과 관련된 인터페이스 문제를 해결하기 위해 증강현실(Augmented Reality)과 실체적 인터페이스(Tangible Interface)를 활용한 가상의 라이트 조작 도구, TLS(Tangible Lighting Studio)를 제안하였다. 이는 카메라의 위치 설정, 라이팅 효과를 위한 변수설정의 인터페이스를 실체화하고 작업공간에 분산시킴으로써 보다 직관적인 렌더링 작업을 지원하는 도구이다. TLS는 가상의 광원, 카메라, 렌더링 대상 등을 물리적으로 직접 조작할 수 있는 마커, 컨트롤러 유닛들, 사용자가 착용하는 비디오 투시형 HMD 등으로 구성된다. 이를 활용하여 사용자는 증강현실 작업공간에서 직접 라이팅 속성을 조정할 수 있다. 유용성 평가 실험을 통하여 TLS가 기존 CUI(Graphic User Interface)기반 시스템보다 유효성, 효율성 그리고 사용자 만족도가 높다는 점을 발견하였다. TLS는 CAID도구의 인터페이스 분야뿐만 아니라 광원과 카메라의 효과를 활용하는 건축, 사진 촬영 교육 등의 분야에서 효과적으로 활용될 수 있으리라 기대된다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제22권3호
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• pp.389-397
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• 2010

콘크리트는 역학적 성능, 내구성능, 경제성이 우수한 재료이지만 장경간 교량에 적용하기는 쉽지 않은데, 이는 콘크리트의 중량 대비 강도가 낮기 때문이다. 초고성능 콘크리트는 높은 압축강도를 가지며 굵은 골재를 사용하지 않으므로 단면의 크기를 줄일 수 있어, 장경간 교량 바닥판으로 활용이 기대된다. 그러나 초고성능 콘크리트는 재료 특성상 단위결합재량이 많으므로 바닥판 양생과정에서 수화열에 의한 균열이 발생할 수 있다. 이 연구에서는 UHPC 바닥판의 초기재령 균열 위험성을 평가하기 위한 기초 작업을 수행하였다. 먼저 단열온도 상승시험 결과를 바탕으로 2변수 모델과 S자형 함수의 중첩으로 단열온도 상승곡선을 모델링하고, 등가재령의 개념을 도입하여 UHPC의 아레니우스 상수를 결정하였다. 이상의 결과를 실물크기 시험체에 대한 수화발열 측정시험으로 검증하였다. 다음으로 초음파 속도 측정 결과와 하중 재하에 의하여 탄성계수, 인장강도, 압축강도와 같은 UHPC의 역학적 특성을 구하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.482-487
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• 2005

본 연구에서는 distributed amplifer를 구성하는 cascode 단위이득단의 공통게이트의 게이트 단자에 가변 커패시터를 연결함으로써 출력 저항 값을 조절하는 방법을 제안한다. Cascode 이득단은 공통 소스 이득단에 비해 높은 이득, 높은 출력저항, 부성저항을 제공하는 등 여러 장점이 있지만 설계시 사용한 트랜지스터 모델이 부정확하고 공정변수가 달라진다면 이득이 떨어지기 시작하는 band edge에서 발진할 위험이 있다. 그러므로 회로가 제작된 이후에도 발진을 막을 수 있는 조절회로가 필요하게 되는데, cascode단위 이득단의 공통 게이트 단자에 연결된 가변 커패시터가 그 역할을 할 수 있다. 제작한 distributed amplifier를 측정해본 결과 가변 커패시터를 조절함으로써 이득 특성을 변화시킬 수 있었으며, 이는 회로의 안정도를 보장할 수 있음을 알 수 있었다. 49GHz의 밴드폭내에서 이득은 $8.92\pm0.82 dB$이며, 군지연은 41GHz 이내에서 $\pm9.3 psec$ 범위 이내였다. 사용된 모든 transistor는 GaAs 기반의 $0.15{\mu}m$ 게이트 길이를 가지 는 p-HEMT이며, distributed amplifier는 총 4개의 이득단으로 구성되어 있다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.175-186
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• 1999

Detecting the features of significant patterns from their own historical data is so much crucial to good performance specially in time-series forecasting. Recently, a new data filtering method (or multi-scale decomposition) such as wavelet analysis is considered more useful for handling the time-series that contain strong quasi-cyclical components than other methods. The reason is that wavelet analysis theoretically makes much better local information according to different time intervals from the filtered data. Wavelets can process information effectively at different scales. This implies inherent support fer multiresolution analysis, which correlates with time series that exhibit self-similar behavior across different time scales. The specific local properties of wavelets can for example be particularly useful to describe signals with sharp spiky, discontinuous or fractal structure in financial markets based on chaos theory and also allows the removal of noise-dependent high frequencies, while conserving the signal bearing high frequency terms of the signal. To date, the existing studies related to wavelet analysis are increasingly being applied to many different fields. In this study, we focus on several wavelet thresholding criteria or techniques to support multi-signal decomposition methods for financial time series forecasting and apply to forecast Korean Won / U.S. Dollar currency market as a case study. One of the most important problems that has to be solved with the application of the filtering is the correct choice of the filter types and the filter parameters. If the threshold is too small or too large then the wavelet shrinkage estimator will tend to overfit or underfit the data. It is often selected arbitrarily or by adopting a certain theoretical or statistical criteria. Recently, new and versatile techniques have been introduced related to that problem. Our study is to analyze thresholding or filtering methods based on wavelet analysis that use multi-signal decomposition algorithms within the neural network architectures specially in complex financial markets. Secondly, through the comparison with different filtering techniques' results we introduce the present different filtering criteria of wavelet analysis to support the neural network learning optimization and analyze the critical issues related to the optimal filter design problems in wavelet analysis. That is, those issues include finding the optimal filter parameter to extract significant input features for the forecasting model. Finally, from existing theory or experimental viewpoint concerning the criteria of wavelets thresholding parameters we propose the design of the optimal wavelet for representing a given signal useful in forecasting models, specially a well known neural network models.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권6D호
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• pp.785-791
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• 2011

2차로 양방향 도로의 교통류는 저속차량과 추월 행태에 따라 다양한 동적 관계를 보인다. 따라서 교통류 모의실험을 이용하여 2차로 도로의 다양한 교통류를 미시적으로 분석하기 위해서는 저속차량의 행태와 더불어 대향차로를 이용한 추월 행태를 동시에 구현하는 차량모형의 개발이 필수적이다. 국내의 경우, 고속도로와 신호교차로를 설명하기 위한 차량추종모형과 차로변경모형에 대한 연구는 보고되고 있으나, 2차로 도로를 구현하기 위한 차량모형에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이산적 시 공간 모형인 CA(Cellular Automata)모형을 기반으로 차량추월을 고려한 미시적 2차로 도로 차량모형을 개발하였다. 개발된 모형은 수정된 CA 차량추종모형과 추월모형을 이용하여 병렬적으로 결합된다. 모의실험을 수행한 결과, 차량추종모형은 다양한 거시적 교통류 관계를 설명하였으며, 추월모형은 대향방향 교통류와 차량추월 확률변수의 조건에 따라 다양한 거시적 교통류를 합리적으로 구현하였다. 따라서 본 연구에서 제시된 차량모형은 보다 다양한 2차로 도로교통류의 모의실험에 활용될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_1호
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• pp.599-605
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• 2017

위성 영상의 정확한 구름 판별 여부는 이를 활용하여 생산되는 다른 산출물들의 정확도에 민감한 영향을 미치므로 매우 중요하다. 특히 해양에서 구름에 오염된 화소는 해수면 온도(Sea Surface Temperature: SST), 해색(ocean color), 클로로필-a(chlorophyll-a) 등 다양한 해양 기반산출물의 주된 오차 요인으로써 해양에서의 정확한 구름 탐지는 필수적이며 이는 해양 순환을 이해하는데 기여한다. 그러나 현재 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), Advanced Himawari Imager (AHI) 등 대부분 실시간 운영을 위한 알고리즘에서 사용되고 있는 고정 경계값 검사 방법은 태양-해양-센서의 상대적인 위치에 따라 변화하는 해양의 분광 특성을 고려하지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 NOAA의 Himawari-8 구름 산출물을 이용하여 Himawari-8/AHI 반사도 채널에서의 태양 천정각(Solar Zenith Angle: SZA), 위성 천정각(Viewing Zenith Angle: VZA) 변화에 따른 청천 해양 표면 화소의 반사도를 수집하여 분광 라이브러리를 구축하였고 이를 이용하여 동적 경계값 방법인 Dynamic Time Warping (DTW)기법에 적용하여 구름탐지를 수행하였다. 본 연구의 구름탐지 결과를 Japan Meteorological Agency (JMA)의 구름 산출물과 정성적 비교한 결과 JMA 구름 산출물은 청천 화소를 불확실(unknown)으로 오탐지 및 과대탐지 하는 경향을 보였다. 이에 반해 본 연구에서는 태양 천정각이 고각인 지역에서 과대 탐지 및 오탐지되는 문제점을 개선하였다.

• 전기학회논문지
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• 제67권5호
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• pp.635-643
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• 2018

This paper propose a method to identify the motor parameters and improve input voltage error which affect the low speed position error of the back-emf(back electromotive force) based sensorless algorithm and to secure the operation reliability and stability even in the case where the load fluctuation is severe and the start and low speed operation frequently occurs. In the model-based observer used in this paper, stator resistance, inductance, and input voltage are particularly influential factors on low speed performance. Stator resistance can cause resistance value fluctuation which may occur in mass production process, and fluctuation of resistance value due to heat generated during operation. The inductance is influenced by the fluctuation due to the manufacturing dispersion and at a low speed where the change of the current is severe. In order to find stator resistance and inductance which have different initial values and fluctuate during operation and have a large influence on sensorless performance at low speed, they are commonly measured through 2-point calculation method by 2-step align current injection. The effect of voltage error is minimized by offsetting the voltage error. In addition, when the command voltage is used, it is difficult to estimate the back-emf due to the relatively large distortion voltage due to the dead time and the voltage drop of the power device. In this paper, we propose a simple circuit and method to detect the voltage by measuring the PWM(Pulse Width Modulation) pulse width and compensate the voltage drop of the power device with the table, thereby minimizing the position error due to the exact estimation of the back-emf at low speed. The suitability of the proposed algorithm is verified through experiment.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.175-186
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• 1999

Detecting the features of significant patterns from their own historical data is so much crucial to good performance specially in time-series forecasting. Recently, a new data filtering method (or multi-scale decomposition) such as wavelet analysis is considered more useful for handling the time-series that contain strong quasi-cyclical components than other methods. The reason is that wavelet analysis theoretically makes much better local information according to different time intervals from the filtered data. Wavelets can process information effectively at different scales. This implies inherent support for multiresolution analysis, which correlates with time series that exhibit self-similar behavior across different time scales. The specific local properties of wavelets can for example be particularly useful to describe signals with sharp spiky, discontinuous or fractal structure in financial markets based on chaos theory and also allows the removal of noise-dependent high frequencies, while conserving the signal bearing high frequency terms of the signal. To data, the existing studies related to wavelet analysis are increasingly being applied to many different fields. In this study, we focus on several wavelet thresholding criteria or techniques to support multi-signal decomposition methods for financial time series forecasting and apply to forecast Korean Won / U.S. Dollar currency market as a case study. One of the most important problems that has to be solved with the application of the filtering is the correct choice of the filter types and the filter parameters. If the threshold is too small or too large then the wavelet shrinkage estimator will tend to overfit or underfit the data. It is often selected arbitrarily or by adopting a certain theoretical or statistical criteria. Recently, new and versatile techniques have been introduced related to that problem. Our study is to analyze thresholding or filtering methods based on wavelet analysis that use multi-signal decomposition algorithms within the neural network architectures specially in complex financial markets. Secondly, through the comparison with different filtering techniques results we introduce the present different filtering criteria of wavelet analysis to support the neural network learning optimization and analyze the critical issues related to the optimal filter design problems in wavelet analysis. That is, those issues include finding the optimal filter parameter to extract significant input features for the forecasting model. Finally, from existing theory or experimental viewpoint concerning the criteria of wavelets thresholding parameters we propose the design of the optimal wavelet for representing a given signal useful in forecasting models, specially a well known neural network models.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.85-90
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• 2012

In this paper, we compared and analyzed 3D silicon-oxide-nitride-oxide-silicon (SONOS) multi layer flash memory devices fabricated on nitride or oxide layer, respectively. The device fabricated on nitride layer has inferior electrical properties than that fabricated on oxide layer. However, the device on nitride layer has faster program / erase speed (P/E speed) than that on the oxide layer, although having inferior electrical performance. Afterwards, to find out the reason why the device on nitride has faster P/E speed, 1/f noise analysis of both devices is investigated. From gate bias dependance, both devices follow the mobility fluctuation model which results from the lattice scattering and defects in the channel layer. In addition, the device on nitride with better memory characteristics has higher normalized drain current noise power spectral density ($S_{ID}/I^2_D$>), which means that it has more traps and defects in the channel layer. The apparent hooge's noise parameter (${\alpha}_{app}$) to represent the grain boundary trap density and the height of grain boundary potential barrier is considered. The device on nitride has higher ${\alpha}_{app}$ values, which can be explained due to more grain boundary traps. Therefore, the reason why the devices on nitride and oxide have a different P/E speed can be explained due to the trapping/de-trapping of free carriers into more grain boundary trap sites in channel layer.