In this paper, the classification rate of micro-cracks in silicon wafers was improved using a SVM. In case I, we investigated how feature data of micro-cracks and SVM parameters affect a classification rate. As a result, weighting vector and bias did not affect the classification rate, which was improved in case of high cost and sigmoid kernel function. Case II was performed using a more high quality image than that in case I. It was identified that learning data and input data had a large effect on the classification rate. Finally, images from cases I and II and another illumination system were used in case III. In spite of different condition images, good classification rates was achieved. Critical points for micro-crack classification improvement are SVM parameters, kernel function, clustered feature data, and experimental conditions. In the future, excellent results could be obtained through SVM parameter tuning and clustered feature data.
Porous silicon (PS) was prepared by electrochemical anodization. Ultra-thin zinc oxide (ZnO) capping layers were deposited on the PS by plasma-assisted molecular beam epitaxy (PA-MBE). The effects of the ZnO capping layers on the properties of the as-prepared PS were investigated using scanning electron microscopy (SEM) and photoluminescence (PL). The as-prepared PS has circular pores over the entire surface. Its structure is similar to a sponge where the quantum confinement effect (QCE) plays a fundamental role. It was found that the dominant red emission of the porous silicon was tuned to white light emission by simple deposition of the ultra-thin ZnO capping layers. Specifically, the intensity of white light emission was observed to be enhanced by increasing the growth time from 1 to 3 min.
Polymeric optical waveguide devices with Bragg gratings have been investigated, for implementing tunable lasers and wavelength filters used in wavelength-division-multiplexed optical communication systems. Owing to the excellent thermo-optic effect of these polymers, wavelength tuning is possible over a wide range, which is difficult to achieve using other optical materials. In this study the phase-mask technology, which has advantages over the conventional interferometeric method, was introduced to facilitate the fabrication of Bragg gratings in polymeric optical waveguide devices. An optical setup capable of fabricating multiple Bragg gratings simultaneously on a 4-inch silicon wafer was constructed, using a 442-nm laser and phase mask. During fabrication, some of the diffracted light in the phase mask was totally reflected inside the mask, which affected the quality of the Bragg grating adversely, so experiments were conducted to solve this issue. To verify grating uniformity, two types of wavelength-filtering devices were fabricated using the phase-mask lithography, and their reflection and transmission spectra were measured. From the results, we confirmed that the phase-mask method provides good uniformity, and may be applied for mass production of polymer Bragg-grating waveguide devices.
액체로켓엔진에서 고주파 연소불안정의 제어를 위해 연소 안정화 장치인 음향공을 적용하여, 제한된 공간에서 유동장의 특성과 설계인자에 따른 감쇠효과를 연구하였다. 연소 불안정을 모사하기 위하여 제한된 공간에 압력 진동 장치를 이용하여 공진을 발생시켜, 음향공의 장착에 따른 감쇠 효과를 측정하였다. 유동장의 특성중 하나인 유속을 변화시키기 위하여 유량을 변화시켰으며, 설계인자로는 음향공 오리피스의 직경과 길이를 변화시켜 연구를 수행하였다. 유동장 하에서의 음향공 장착에 따른 감쇠효과를 확인 하였으며, 오리피스 길이와 직경이 작을 경우 유속 증가에 따라서 음향공의 튜닝이 오른쪽(고주파수)으로 이동하는 현상을 확인하였다.
Glass fiber reinforced polymer (GFRP) elastic gridshells consist of long continuous GFRP tubes that form elastic deformations. In this paper, a method for the form-finding of gridshell structures is presented based on the interpretable machine learning (ML) approaches. A comparative study is conducted on several ML algorithms, including support vector regression (SVR), K-nearest neighbors (KNN), decision tree (DT), random forest (RF), AdaBoost, XGBoost, category boosting (CatBoost), and light gradient boosting machine (LightGBM). A numerical example is presented using a standard double-hump gridshell considering two characteristics of deformation as objective functions. The combination of the grid search approach and k-fold cross-validation (CV) is implemented for fine-tuning the parameters of ML models. The results of the comparative study indicate that the LightGBM model presents the highest prediction accuracy. Finally, interpretable ML approaches, including Shapely additive explanations (SHAP), partial dependence plot (PDP), and accumulated local effects (ALE), are applied to explain the predictions of the ML model since it is essential to understand the effect of various values of input parameters on objective functions. As a result of interpretability approaches, an optimum gridshell structure is obtained and new opportunities are verified for form-finding investigation of GFRP elastic gridshells during lifting construction.
The bandgap characteristics of semiconductor materials are an important factor when utilizing semiconductor materials for various applications. In this study, based on data provided by AFLOW (Automatic-FLOW for Materials Discovery), the bandgap of a semiconductor material was predicted using only the material's compositional features. The compositional features were generated using the python module of 'Pymatgen' and 'Matminer'. Pearson's correlation coefficients (PCC) between the compositional features were calculated and those with a correlation coefficient value larger than 0.95 were removed in order to avoid overfitting. The bandgap prediction performance was compared using the metrics of R2 score and root-mean-squared error. By predicting the bandgap with randomforest and xgboost as representatives of the ensemble algorithm, it was found that xgboost gave better results after cross-validation and hyper-parameter tuning. To investigate the effect of compositional feature selection on the bandgap prediction of the machine learning model, the prediction performance was studied according to the number of features based on feature importance methods. It was found that there were no significant changes in prediction performance beyond the appropriate feature. Furthermore, artificial neural networks were employed to compare the prediction performance by adjusting the number of features guided by the PCC values, resulting in the best R2 score of 0.811. By comparing and analyzing the bandgap distribution and prediction performance according to the material group containing specific elements (F, N, Yb, Eu, Zn, B, Si, Ge, Fe Al), various information for material design was obtained.
A novel combinatorial type-2 adaptive neuro-fuzzy inference system (T2-ANFIS) and robust proportional integral derivative (PID) control framework for intelligent vibration mitigation of uncertain structural system is introduced. The fuzzy logic controllers (FLCs), are designed independently of the mathematical model of the system. The type-1 FLCs, have a limited ability to reduce the effect of uncertainty, due to their fuzzy sets with a crisp degree of membership. In real applications, the consequent part of the fuzzy rules is uncertain. The type-2 FLCs, are robust to the fuzzy rules and the process parameters due to the fuzzy degree of membership functions and footprint of uncertainty (FOU). The adaptivity of the proposed method is provided with the optimum tuning of the parameters using the neural network training algorithms. In our approach, the PID control force is obtained using the generalized type-2 neuro-fuzzy in such a way that the stability and robustness of the controller are guaranteed. The robust performance and stability of the presented framework are demonstrated in a numerical study for an eleven-story seismically-excited building structure combined with an active tuned mass damper (ATMD). The results indicate that the introduced type-2 neuro-fuzzy PID control scheme is effective to attenuate plant states in the presence of the structured and unstructured uncertainties, compared to the conventional, type-1 FLC, type-2 FLC, and type-1 neuro-fuzzy PID controllers.
Natural products decursin and decursinol angelate were recently reported as benign fungicides for controlling rice blast. Inspired by the structural similarity of the cumarin compounds and gained hint from the skeletal motifs, we designed and prepared synthetic compounds to increase the natural product efficacy and evaluated their antifungal activities against various plant disease pathogens in vitro. Synthetically prepared compound 4 and 5 indeed suppressed the mycelial growth of B. cinerea, F. oxysporum, P. italicum, and R. quercus-mongolicae. Additionally, compound 5 effectively prevents the growth of C. coccodes and C. parasitica. Furthermore, both 4 and 5 possess better inhibitory activities on spore germination of F. oxysporum and M. oryzae than the natural product decursin. These results suggest that the effect of the lead compound for plant disease protection can be improved by tuning the structure of the original natural product and decursinol chloroacrylates 4 and 5 are candidates for the control of F. oxysporum and M. oryzae.
Natural products decursin and decursinol angelate were recently reported as benign fungicides for controlling rice blast. Inspired by the structural similarity of the cumarin compounds and gained hint from the skeletal motifs, we designed and prepared synthetic compounds to increase the natural product efficacy and evaluated their antifungal activities against various plant disease pathogens in vitro. Synthetically prepared compound 4 and 5 indeed suppressed the mycelial growth of B. cinerea, F. oxysporum, P. italicum, and R. quercus-mongolicae. Additionally, compound 5 effectively prevents the growth of C. coccodes and C. parasitica. Furthermore, both 4 and 5 possess better inhibitory activities on spore germination of F. oxysporum and M. oryzae than the natural product decursin. These results suggest that the effect of the lead compound for plant disease protection can be improved by tuning the structure of the original natural product and decursinol chloroacrylates 4 and 5 are candidates for the control of F. oxysporum and M. oryzae.
최근 TV 방송의 새로운 시장인 DTV 시장이 넓어지면서 DTV 튜너에 대한 요구도 많아지고 있다. DTV 튜너를 설계하는 데에는 많은 어려운 부분이 있지만, 가장 어려운 부분 중에 하나가 주파수합성기이다. 본 논문에서는 DTV 튜너를 위한 주파수합성기 회로를 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 설계하였다. 설계한 주파수합성기는 DTV(ATSC)의 주파수 대역(54~806MHz)을 만족한다. 하나의 VCO를 사용하여 광대역을 만족시킬 수 있는 구조를 제안하고, LO pulling 효과를 최소화 하기위하여 1.6~3.6GHz 대역에서 동작하도록 설계하였다. 또한 고주파 대역과 저주파 대역에서의 VCO 이득의 차이와 주파수 간격의 변화를 줄여 안정적인 광대역 특성을 구현하였다. 모의실험 결과, 설계한 VCO의 이득은 59~94MHz(${\pm}$17.7MHz/V,${\pm}$23%)이고, 주파수 간격은 26~42.5MHz (${\pm}$8.25MHz/V,${\pm}$24%)이며, tuning range는 76.9%이다. 설계된 주파수합성기의 위상잡음은 100kHz offset에서 -106dBc/Hz이고, 고착시간은 약 $10{\mu}s$ 정도이다. 설계된 회로는 1.8V 전원전압에서 20~23mA의 전류를 소모하며 칩 면적은 PAD를 포함하여 2.0mm${\times}$1.8mm이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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