Influence of solution treatment (T4) and peak-aging (T6) on damping capacity was investigated in permanent-mold cast Mg-3%Nd alloy. In as-cast state, the microstructure was characterized by eutectic $Mg_{12}Nd$ intermetallic phase network in the intergranular region. T4 treatment resulted in a dissolution of the eutectic particles, but small amount of the particles still remained in the microstructure. After T6 treatment, nano-sized ${\beta}^{\prime}(Mg_{12}Nd)$ particles were precipitated within the matrix. T4 microstructure showed higher damping capacity than as-cast and T6 ones. In view of the microstructural features, this may well be associated with the dissolution of second-phase particles which play a role in pinning the dislocations acting as a damping source.
특정 분야의 특허출원수는 기술의 수명주기 및 산업의 활성화 정도와 밀접한 관계를 가지고 있다. 따라서 사전에 사업을 준비하는 기업들과 미래 유망 기술을 초기 단계에서 선발하여 투자하고자 하는 정부 기관들은 미래의 특허 출원수 예측에 대해 큰 관심을 가지고 있다. 본 논문에서는 시계열 데이터에 적합한 RNN의 기법 중 하나인 양방향 LSTM 기법을 이용하여 기존 예측 방법들보다 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 5개 분야의 대한민국 특허 출원 데이터에 대해서 제안된 방법은 기존에 사용되던 확산 모델 중 하나인 Bass 모델과 비교하여 평균 절대 백분율 오차(MAPE)의 값이 약 16퍼센트 향상된 결과를 보여준다.
Park, JinGyu;Kim, HwaYeon;Kim, Hyoung-Geun;Ahn, Tae-Ki;Yi, Hyunbean
한국컴퓨터정보학회논문지
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제23권7호
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pp.19-26
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2018
This paper presents a structuring process of unstructured social network service (SNS) messages on rail services. We crawl messages about rail services posted on SNS and extract keywords indicating date and time, rail operating company, station name, direction, and rail service types from each message. Among them, the rail service types are classified by machine learning according to predefined rail service types, and the rest are extracted by regular expressions. Words are converted into vector representations using Word2Vec and a conventional Convolutional Neural Network (CNN) is used for training and classification. For performance measurement, our experimental results show a comparison with a TF-IDF and Support Vector Machine (SVM) approach. This structured information in the database and can be easily used for services for railway users.
폴리카프로락톤(PCL)에 NaCl을 혼합한 용액을 블레이드법에 의하여 막형태로 제조한 후 NaCl을 추출하는 염출법을 이용하여 조직공학적으로 사용할 3차원 다공망을 갖는 멤브레인 형태의 지지체를 제조하였다. 본 연구에서는 성형된 멤브레인의 건조조건과, NaCl 입자의 크기, NaCl의 혼합량을 각각 다르게 하여 제조하였다. 별도로 제작한 고분자용액 공급장치를 이용하여 PCL/클로로포름($CHCl_3$) 용액에 NaCl 입자가 균일하게 혼합된 용액을 유리판에 분주하여 필름 어플리케이터를 사용하여 블레이드법에 의한 멤브레인을 제조하였다. 멤브레인 지지체에는 NaCl 입자에 의한 거대기공과 거대기공을 이루는 구조벽에서는 $CHCl_3$의 증발에 의한 미세기공이 함께 복합적으로 상호 연결되어 형성되었다.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제11A권4호
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pp.21-26
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2001
As competition is introduced in the electricity supply industry, congestion becomes a more important issue. Congestion in a transmission network occurs due to an operating condition that causes limit violations on the transmission capacities. Congestion leads to inefficient use of the system, or causes additional costs (Congestion cost). One way to reduce this inefficiency or congestion cost is to control the transmission flow through the installation of UPFC (Unified Power Flow Controller). This paper also deals with an optimal siting of the UPFC for reducing congestion cost by using shadow prices. A performance index for an optimal siting is defined as a combination of line flow sensitivities and shadow prices. The proposed algorithm is applied to the sample system with a condition, which is concerning the quadratic cost functions. Test results show that the siting of the UPFC is optimal to minimize the congestion cost by the proposed algorithm.
잘피는 연안해역에 서식하는 해양수생관속식물로 해양생태계의 중요한 역할을 하고 있어, 주기적인 잘피 서식지의 모니터링이 이루어지고 있다. 최근 효율적인 잘피 서식지의 모니터링을 위해 고해상도의 영상 획득이 가능한 드론의 활용도가 높아지고 있다. 그리고 의미론적 분할에 있어 합성곱 신경망 기반의 딥러닝이 뛰어난 성능을 보임에 따라, 원격탐사 분야에 이를 적용한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 다양한 딥러닝 모델, 영상, 그리고 하이퍼파라미터에 의해 의미론적 분할의 정확도가 다르게 나타나고, 영상의 정규화와 타일과 배치 크기에서도 정형화되어 있지 않은 상태이다. 이에 따라 본 연구에서는 우수한 성능을 보여주는 딥러닝 모델을 이용하여 드론의 광학 영상에서 잘피 서식지를 분할하였다. 그리고 학습 자료의 정규화 및 타일의 크기를 중점으로 결과를 비교 및 분석하였다. 먼저 정규화와 타일, 배치 크기에 따른 결과 비교를 위해 흑백 영상을 만들고 흑백 영상을 Z-score 정규화 및 Min-Max 정규화 방법으로 변환한 영상을 사용하였다. 그리고 타일 크기를 특정 간격으로 증가시키면서 배치 크기는 메모리 크기를 최대한 사용할 수 있도록 하였다. 그 결과, Z-score 정규화가 적용된 영상이 다른 영상보다 IoU가 0.26 ~ 0.4 정도 높게 나타났다. 또한, 타일과 배치 크기에 따라 최대 0.09까지 차이가 나타나는 것을 확인하였다. 딥러닝을 이용한 의미론적 분할에 있어 정규화, 타일의 배치 크기의 변화에 따른 결과가 다르게 나타났다. 그러므로 실험을 통해 이들 요소에 대한 적합한 결정 과정이 있어야 함을 알 수 있었다.
Since a long work piece influences the natural frequency of the entire system with a miniature high speed spindle, a bar-feeder is used for a long work piece to improve the vibration characteristics of a spindle system. Therefore, it is very important to design optimally support positions between a bar-feeder and a long work piece for a miniature high speed spindle system. The goal of the current paper is to present an optimization method for the design of support positions between a bar-feeder and a long work piece. This optimization method is effectively composed of the method of design of experiment (DOE), the artificial neural network (ANN) and the genetic algorithm (GA). First, finite element models which include a high speed spindle, a long work piece and the support conditions of a bar-feeder were generated from the orthogonal array of the DOE method, and then the results of natural vibration analysis using FEM were provided for the learning inputs of the neural network. Finally, the design of bar-feeder support positions was optimized by the genetic algorithm method using the neural network approximations.
The toxic, Harmful Algal Blooms (HABs) caused by the Cochlodinium polykrikoides have a serious impact on the coastal waters of Korea. In this study, the acoustic detection system was developed for rapid HABs detection, based on the acoustic backscattering properties of the C. polykrikoides. The developed system was mainly composed of a pulser-receiver board, a signal processor board, a control board, a network board, a power board, ultrasonic sensors (3.5 and 5.0 MHz), an environmental sensor, GPS, and a land-based control unit. To evaluate the performance of the system, a trail was done at a laboratory, and two in situ trials were conducted: (1) when there was no red tide, and (2) when there was red tide. In the laboratory evaluation, the system performed well in accordance with the number of C. polykrikoides in the received level. Second, under the condition when there was no red tide in the field, there was a good correlation between the acoustic data and sampling data. Finally, under the condition when there was red tide in the field, the system successfully worked at various densities in accordance with the number of C. polykrikoides, and the results corresponded with the sampling data and monitoring result of NFRDI (National Fisheries Research & Development Institute). From the laboratory and field evaluations, the developed acoustic detection system for early detecting HABs has demonstrated that it could be a significant system to monitor the occurrence of HABs in coastal regions.
Underwater optical images face various limitations that degrade the image quality compared with optical images taken in our atmosphere. Attenuation according to the wavelength of light and reflection by very small floating objects cause low contrast, blurry clarity, and color degradation in underwater images. We constructed an image data of the Korean sea and enhanced it by learning the characteristics of underwater images using the deep learning techniques of CycleGAN (cycle-consistent adversarial network), UGAN (underwater GAN), FUnIE-GAN (fast underwater image enhancement GAN). In addition, the underwater optical image was enhanced using the image processing technique of Image Fusion. For a quantitative performance comparison, UIQM (underwater image quality measure), which evaluates the performance of the enhancement in terms of colorfulness, sharpness, and contrast, and UCIQE (underwater color image quality evaluation), which evaluates the performance in terms of chroma, luminance, and saturation were calculated. For 100 underwater images taken in Korean seas, the average UIQMs of CycleGAN, UGAN, and FUnIE-GAN were 3.91, 3.42, and 2.66, respectively, and the average UCIQEs were measured to be 29.9, 26.77, and 22.88, respectively. The average UIQM and UCIQE of Image Fusion were 3.63 and 23.59, respectively. CycleGAN and UGAN qualitatively and quantitatively improved the image quality in various underwater environments, and FUnIE-GAN had performance differences depending on the underwater environment. Image Fusion showed good performance in terms of color correction and sharpness enhancement. It is expected that this method can be used for monitoring underwater works and the autonomous operation of unmanned vehicles by improving the visibility of underwater situations more accurately.
본 논문에서는 무선 통신 시스템 및 휴대용 비디오 처리 시스템과 같은 다양한 시스템 반도체 응용을 위한 12비트 60MS/s 0.18um CMOS Flash-SAR ADC를 제안한다. 제안하는 Flash-SAR ADC는 고속으로 동작하는 flash ADC의 장점을 이용하여 우선 상위 4비트를 결정한 후, 적은 전력 소모를 갖는 SAR ADC의 장점을 이용하여 하위 9비트를 결정함으로써 해상도가 증가함에 따라 동작 속도가 제한이 되는 전형적인 SAR ADC의 문제를 줄였다. 제안하는 ADC는 전형적인 Flash-SAR ADC에서 고속 동작 시 제한이 되는 입력 단 트랙-앤-홀드 회로를 사용하지 않는 대신 SAR ADC의 C-R DAC를 단일 샘플링-네트워크로 사용하여 입력 샘플링 부정합 문제를 제거하였다. 한편, flash ADC에는 인터폴레이션 기법을 적용하여 사용되는 프리앰프의 수를 절반 수준으로 줄이는 동시에 SAR 동작 시 flash ADC에서 불필요하게 소모되는 전력을 최소화하기 위해 스위치 기반의 바이어스 전력 최소화 기법을 적용하였다. 또한 고속 동작을 위해 SAR 논리회로는 TSPC 기반의 D 플립플롭으로 구성하여 범용 D 플립플롭 대비 논리회로 게이트 지연시간을 55% 감소시킴과 동시에 사용되는 트랜지스터의 수를 절반 수준으로 줄였다. 시제품 ADC는 0.18um CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL 및 INL은 12비트 해상도에서 각각 최대 1.33LSB, 1.90LSB이며, 60MS/s 동작 속도에서 동적성능은 최대 58.27dB의 SNDR 및 69.29dB의 SFDR 성능을 보인다. 시제품 ADC의 칩 면적은 $0.54mm^2$이며, 1.8V 전원전압에서 5.4mW의 전력을 소모한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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