In this paper, we review studies attempting to triumph over the limitation of Si-based semiconductor technologies through a heterogeneous integration of high mobility compound semiconductors on a Si substrate, and the co-integration of electronic and/or optical devices. Many studies have been conducted on the heterogeneous integration of various materials to overcome the Si semiconductor performance and obtain multi-purpose functional devices. On the other hand, many research groups have invented device fusion technologies of electrical and optical devices on a Si substrate. They have co-integrated Si-based CMOS and InGaAs-based optical devices, and Ge-based electrical and optical devices. In addition, chip and wafer bonding techniques through TSV and TOV have been introduced for the co-integration of electrical and optical devices. Such intensive studies will continue to overcome the device-scaling limitation and short-channel effects of a MOS transistor that Si devices have faced using a heterogeneous integration of Si and a high mobility compound semiconductor on the same chip and/or wafer.
NVH engineering has become a hot issue due to radical technology changes and development in automotive industry since customers' expectations and needs for their vehicle is taken to a higher level. However, the source identification and quantification of the road noise within a vehicle is still not at the level where it needs to be to meet their expectations due to its' complex transfer path and difficulties in path optimization. The primary focus of this research is on direct force obtaining method at suspension hard points using suspension test rig. Directly obtained forces at suspension to body mounting points are critical and crucial for determining the effects of design changes of the suspension has on road noise performance. Direct force obtaining method has its limitation in sensor installation within an actual vehicle therefore, many has been indirectly calculating forces using full matrix inversion method or dynamic stiffness method. In this study, to circumvent this limitation, a suspension rig is used. Then, the suspension rig is verified through a comparative analysis of its dynamic behavior between the actual vehicle by cleat test on chassis dynamometer.
The growth characteristics of Spirulina platensis were investigated using four photo-bioreactors with $CO_2$-mixed air flows. Each reactor was operated under a specific condition: 3% $CO_2$ at 50 mL/min, 3% $CO_2$ at 150 mL/min, 6% $CO_2$ at 50 mL/min, and 6% CO2 at 150 mL/min. The 3% $CO_2$ at 150 mL/min condition produced the highest algal growth rate, while the 6% $CO_2$ at 150 mL/min conditioned produced the lowest. The algal growth performance was suitably assessed by the linear growth curve rather than the exponential growth. The medium pH decreased from 9.5 to 8.7-8.8 (3% $CO_2$) and 8.4-8.5 (6% $CO_2$), of which trends were predicted only by the pH-carbonate equilibrium and the reaction kinetics between dissolved $CO_2$ and $HCO_3{^-}$. Based on the stoichiometry between the nutrient amounts and cell elements, it was predicted that depleted nitrogen (N) at the early stage of the cultivation would reduce the algal growth rates due to nutrient starvation. In this study, use of the photobioreactors capable of good light energy distribution, proper ranges of $CO_2$ in bubbles and medium pH facilitated production of high amounts of algal biomass despite N limitation.
This study is about the influence of authors' centrality on research outcomes in a large-scale collaborative research network. Using the social network analysis method, five types of centralities were derived. Six research outcomes of individual researchers were also derived through bibliographic information of the social science field for the last 10 years. A multivariate regression analysis was conducted to examine the causal relationship between the centrality and research outcome, and the effect of centrality on research outcomes was found to be statistically significant. The result of this study shows that the revised citation and H-index significantly influenced the authors' centrality. This result can imply that the centrality of the researcher can expect a considerable influence of the thesis as well as a certain level of productivity. The meaning of this study is to analyze the effect of centrality on the research outcomes of the large-scale collaborative research network in the past decade, and is carefully to suggest a guideline in order to support new research information services for active researchers and the advancement of collaborative research. This study has its limitation for interpreting the diverse academic fields of the social sciences in a uniform way. In future study, it is necessary to conduct studies using various weighted indices for network centrality in order to measure the influence of research.
Recently, with the increasing demand of high performance of concrete, the mix design of concrete mixture has became low water-to-binder ratio with high binder content. To compensate these trend of mix design, high range water reducer, or superplascizier has been invented to achieve high flowable concrete. Although this superplasticizer provides favorable workability based on its dispersing action on the components of concrete mixture, it has an limitation of decreasing viscosity of the mixture, and thus it is difficult to secure sufficient workability for high performance concrete mixtures with high binder content. To improve the workability of concrete with high viscosity, recently, low-viscosity type superplasticizer was introduced, and in this research, a fundamental properties of low-viscosity type superplasticizer is evaluated.
Normally, the artificial intelligence algorithms are widely applied to the optimal controller design. Then, it is expected that the best output performance is achieved. Unfortunately, when resulting controller parameters are implemented by using the practical devices, the output performance cannot be the best as expected. Therefore, the paper presents the optimal controller design using the combination between the state-space averaging model and the adaptive Tabu search algorithm with the new criteria as two penalty conditions to handle the mentioned problem. The buck-boost converter regulated by the cascade PI controllers is used as the example power system. The results show that the output performance is better than those from the conventional design method for both input and load variations. Moreover, it is confirmed that the reported controllers can be implemented using the realistic devices without the limitation and the stable operation is also guaranteed. The results are also validated by the simulation using the topology model of MATLAB and also experimentally verified by the testing rig.
본 연구에서는 국내에서 생산되어 사용되고 있는 원형 파형강판을 대상으로 전단 및 휨 강도를 보다 정확하게 산정하기 위한 방안을 제시하고자 하였다. 국내 설계기준 및 기존 연구에 대한 비교 분석을 통하여 기존식에 대한 한계를 분석하고, 실험 및 비선형 해석을 통하여 원형 파형강판에 대한 좌굴강도 설계식을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 전단좌굴 감소계수와 한계 판폭두께비를 이용하여 실험 및 해석결과와 비교한 결과, 상당히 유사한 거동을 나타내었다. 본 연구의 결과는 원형 파형강판의 부재 설계 및 구조성능평가에 편리하게 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
Convolutional neural network-based deep learning technology is the most commonly used in image identification, but it requires large-scale data for training. Therefore, application in specific fields in which data acquisition is limited, such as in the military, may be challenging. In particular, the identification of ground weapon systems is a very important mission, and high identification accuracy is required. Accordingly, various studies have been conducted to achieve high performance using small-scale data. Among them, the ensemble method, which achieves excellent performance through the prediction average of the pre-trained models, is the most representative method; however, it requires considerable time and effort to find the optimal combination of ensemble models. In addition, there is a performance limitation in the prediction results obtained by using an ensemble method. Furthermore, it is difficult to obtain the ensemble effect using models with imbalanced classification accuracies. In this paper, we propose a transfer learning-based feature fusion technique for heterogeneous models that extracts and fuses features of pre-trained heterogeneous models and finally, fine-tunes hyperparameters of the fully connected layer to improve the classification accuracy. The experimental results of this study indicate that it is possible to overcome the limitations of the existing ensemble methods by improving the classification accuracy through feature fusion between heterogeneous models based on transfer learning.
Generally, the building's windows and ventilation for the purpose of mining and the vista and windows by emotional engineering design area is a growing trend. According to the flow of energy is lost from the building, will be achieved through the walls and roof and windows. Among these, the window through the loss of about 45% of the entire building is big enough to rate. In addition, the building regulation U-value Limitation of window is $3.3W/m^2$ K in southern regions, while U-value Limitation of wall is $0.35{\sim}0.58W/m^2$ K. It means that the energy loss through windows is six times more than it through wall. Therefore, the purpose of this study is to evaluate the environmental performance of the super window system by verification experiment. The results of this study are as follows; 1)Thermal performance of insulated Super Window measured as $1.44W/m^2$$^{\circ}C$ 2)Required energy for heating was cut down about 5.3% from 266.99 $MJ/m^2$ yr to 252.85 $MJ/m^2$ yr 3)Super Window's reduction rates increased 4.1% from 31.48% to 35.58% when it is compared to normal windows. 4)Building energy efficiency rating elevated from 2nd rating to 1st rating.
Owing to its low cost, easy fabrication process, and good ionic properties, aqueous supercapacitors are under strong consideration as next-generation energy storage devices. However, the limitation of the current collector is its poor electrochemical stability, leading to low energy storage performance. Therefore, a reasonable design of the current collector and the acidic electrolyte is a necessary, as well as interfacial engineering to enhance the electrochemical performance. In the present study, graphite foil, with excellent electrochemical stability and good electrical properties, is suggested as a current collector of aqueous supercapacitors. This strategy results in excellent electrochemical performance, including a high specific capacitance of 215 F g-1 at a current density of 0.1 A g-1, a superior high-rate performance (104 F g-1 at a current density of 20.0 A g-1), and a remarkable cycling stability of 98 % at a current density of 10.0 A g-1 after 9,000 cycles. The superior energy storage performance is mainly ascribed to the improved ionic diffusion ability during cycling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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