• 한국세라믹학회지
• /
• 제38권12호
• /
• pp.1155-1161
• /
• 2001

YIG 페라이트는 마이크로파 RF 대역 통신 시스템, 이동통신, 위성방송 등의 정보산업과 각종 계측기기 등에 없어서는 안될 중요한 전자부품인 서큘레이터/아이솔레이터의 핵심소자로서 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 소결온도와 치환원소에 따른 서큘레이터/아이솔레이터용 YIG 페라이트의 미세구조와 전자기적 특성을 고찰하고자 하였다. Ca, V, In을 치환시킨 YIG 페라이트를 분무건조기를 사용하여 준구형 과립상태로 만들고, 일반적인 세라믹 제조 공정에 따라 125$0^{\circ}C$, 1275$^{\circ}C$, 130$0^{\circ}C$, 13$25^{\circ}C$에서 각각 소결하였다. 소결체는 XRD를 이용하여 상분석을 실시하였고, SEM을 이용하여 미세구조를 관찰하였으며, 전자기적 특성을 측정하기 위하여 VSM을 이용한 포화자화값 (4$\pi$ $M_{s}$) 측정과 FMR(Ferromagnetic Resonance)실험을 통한 자기공명반치폭($\Delta$H) 측정을 실시하였다. $Y_{1.6}$C $a_{1.4}$F $e_4$ $V_{0.7}$I $n_{0.3}$ $O_{12}$ 조성의 YIG 페라이트에 대한 전자기적 특성 측정 결과 130$0^{\circ}C$에서 소결한 YIG 페라이트가 높은 포화자화(4$\pi$ $M_{s}$) 값과 낮은 자기공명반치폭($\Delta$H)을 지닌 우수한 전자기적 특성을 나타내었다.다.을 나타내었다.다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.228-239
• /
• 2022

본 논문에서는 카셰어링 서비스(car sharing service)에서 차량 상태 무인 검수를 위한 흠집 탐지 딥 러닝 모델을 제안한다. 기존의 차량 상태 검수 시스템은 대여 전, 후 사진에서 각각 흠집을 탐지하는 딥 러닝 모델과 탐지된 두 흠집 영상을 수작업으로 대조하여 새롭게 발생한 흠집을 탐색하는 두 단계로 구성되어 있다. 따라서 수동작업이 필요한 두 단계 모델을 한 단계로 줄이는 무인 흠집 탐지 모델을 위성영상에서 변화를 탐지하는 딥 러닝 모델에 전이 학습을 적용하여 구축한다. 그리고 광택 처리된 자동차 표면의 휘도가 비등방성이고 비전문가인 이용자가 일반 카메라로 촬영하기 때문에 정반사(specular reflection)가 흠집 탐지 성능에 크게 영향을 미친다. 따라서 정반사광으로 발생하는 오탐지를 감소시키기 위하여 정반사광 성분을 제거하는 전처리 과정을 적용한다. 이용자가 휴대폰 카메라로 촬영한 데이터에 대해 제안하는 시스템은 주관적인 측면과 정밀도(precision), 재현율(recall), F1, Kappa 척도면에서 각각 67.90%, 74.56%, 71.08%, 70.18%로서 높은 일치도를 보인다.