• 제목/요약/키워드: Variable Polarity

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아연도금강판에 대한 중첩펄스 MIG 용접에서의 파형제어와 기공 발생 특성 (The Waveform Control and Blowhole Generation in the Wave Pulse MIG Welding for Galvanized Steel Sheets)

  • 조상명;김기정;이병우
    • Journal of Welding and Joining
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    • 제23권1호
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    • pp.69-76
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    • 2005
  • Recently, application of arc welding to galvanized carbon steel sheet is on the increasing Ould in the fields of automobile and construction industries. In arc welding process, zinc is evaporated in weld pool, even under the appropriate welding condition and produce blowhole and/or pit. Zinc gas cause instability of arc and increase spatter and fume. This research is purposed to minimize the heat-input and the formation of porosities in the welded joint of the galvanized carbon steel sheet using variable polarity AC wave pulse MIG welding system. An appropriate welding condition which showed low spatter and good bead appearance was acquired by applying the AC pulse MIG welding machine to DC duplicated MIG welding with the solid wire. When oxygen gas was added to shield gas of MIG welding for galvanized steel sheet, arc length was increased and arc stability was improved. In the AC duplicated welding, the loss of galvanized layer was decreased as the amount of heat-input was decreased when the EN ratio was increased under the condition that average welding current was evenly set.

출력전류 극성비 변화를 가지는 펄스MIG아크용접의 특성 (The Study of Variable Polarity AC Pulse MIG Arc Welding System)

  • 김태진;백주원;조상명;김철우
    • 전력전자학회논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.307-312
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    • 2003
  • 가볍고 강도가 높은 이유로 부품의 경량화가 요구되는 분야에 급속하게 이용되고 있는 알루미늄의 아크용접에 관한 연구로써, 기존 알루미늄의 아크용접 방법-TIG, MIG-에 비하여 속도가 빠르고, 보다 얇은 박판에 용접이 가능한 용접 방식에 대한 연구 결과이다. 용접전류를 펄스 형태의 인가하여 줌으로써 1펄스 1용적이행이 가능하였고, 용접전류의 극성을 주기적으로 교번하여 용적의 입열량 차이를 이용하여 용입의 깊이를 제어하는 알고리즘을 적용하였고 그 상관관계를 증명하였다. 본 연구에서는 DSP 320C32를 이용한 풀 디지탈 제어방식의 10kw 펄스MIG용 접전원장치를 제작하였고, 120cm/분의 용접속도로 1.2mm의 알루미늄 박판에 극성비 0∼40%의 변화한 용접 결과에 대하여 용접외관 및 단면에 대한 결과를 검토하였다.

잡음에 강건한 주목 연산자를 이용한 효과적인 BLU 얼룩 검사 (An Efficient BLU Inspection Using Noise-Tolerant Context-free Attention Operator)

  • 박창준;최흥문
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제38권6호
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    • pp.640-647
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    • 2001
  • 본 논문에서는 BLU(back light unit) 검사에 적합하도록 잡음에 강건한 일반화 대칭 변환을 주목 연산자로 제안하여 적용함으로써 형태와 크기 및 명도가 다양한 BLU 얼룩들을 효과적으로 검출하였다. 제안한 주목 연산자는 두 화소 명도변화의 크기와 대칭성뿐만 아니라 그 방사(radial)방향의 수렴 및 발산 극성도 반영시켜 잡음이나 불규칙한 배경영상의 양극성 대칭도 누적을 상쇄시킴으로써 명도분포가 일정치 않고 복잡한 무늬의 배경을 갖는 BLU 특유의 검사영상으로부터 얼룩만을 효과적으로 검출할 수 있도록 하였다. CCD 카메라로 입력된 고해상도의 BLU 검사영상에 대해 실험하여 BLU 얼룩 검사에 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.

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뉴스와 주가 : 빅데이터 감성분석을 통한 지능형 투자의사결정모형 (Stock-Index Invest Model Using News Big Data Opinion Mining)

  • 김유신;김남규;정승렬
    • 지능정보연구
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    • 제18권2호
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    • pp.143-156
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    • 2012
  • 누구나 뉴스와 주가 사이에는 밀접한 관계를 있을 것이라 생각한다. 그래서 뉴스를 통해 투자기회를 찾고, 투자이익을 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 그렇지만 너무나 많은 뉴스들이 실시간으로 생성 전파되며, 정작 어떤 뉴스가 중요한지, 뉴스가 주가에 미치는 영향은 얼마나 되는지를 알아내기는 쉽지 않다. 본 연구는 이러한 뉴스들을 수집 분석하여 주가와 어떠한 관련이 있는지 분석하였다. 뉴스는 그 속성상 특정한 양식을 갖지 않는 비정형 텍스트로 구성되어있다. 이러한 뉴스 컨텐츠를 분석하기 위해 오피니언 마이닝이라는 빅데이터 감성분석 기법을 적용하였고, 이를 통해 주가지수의 등락을 예측하는 지능형 투자의사결정 모형을 제시하였다. 그리고, 모형의 유효성을 검증하기 위하여 마이닝 결과와 주가지수 등락 간의 관계를 통계 분석하였다. 그 결과 뉴스 컨텐츠의 감성분석 결과값과 주가지수 등락과는 유의한 관계를 가지고 있었으며, 좀 더 세부적으로는 주식시장 개장 전 뉴스들과 주가지수의 등락과의 관계 또한 통계적으로 유의하여, 뉴스의 감성분석 결과를 이용해 주가지수의 변동성 예측이 가능할 것으로 판단되었다. 이렇게 도출된 투자의사결정 모형은 여러 유형의 뉴스 중에서 시황 전망 해외 뉴스가 주가지수 변동을 가장 잘 예측하는 것으로 나타났고 로지스틱 회귀분석결과 분류정확도는 주가하락 시 70.0%, 주가상승 시 78.8%이며 전체평균은 74.6%로 나타났다.

오피니언 마이닝을 이용한 지능형 VOC 분석시스템 (Intelligent VOC Analyzing System Using Opinion Mining)

  • 김유신;정승렬
    • 지능정보연구
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    • 제19권3호
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    • pp.113-125
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    • 2013
  • 기업 경영에 있어서 고객의 소리(VOC)는 고객 만족도 향상 및 기업의사결정에 매우 중요한 정보이다. 이는 비단 기업뿐만 아니라 대고객, 대민원 업무를 처리하는 모든 조직에 있어서도 동일하다. 때문에 최근에는 기업뿐만 아니라 공공, 의료, 금융, 교육기관 등 거의 모든 조직이 VOC를 수집하여 활용하고 있다. 이러한 VOC는 방문, 전화, 우편, 인터넷게시판, SNS 등 다양한 채널을 통해 전달되지만, 막상 이를 제대로 활용하기는 쉽지 않다. 왜냐하면, 고객이 매우 감정적인 상태에서 고객의 주관적 의사를 음성 또는 문자로 표출하기 때문에 그 형식이나 내용이 정형화되어 있지 않고 저장하기도 어려우며 또한 저장하더라도 매우 방대한 분량의 비정형 데이터로 남기 때문이다. 본 연구는 이러한 비정형 VOC 데이터를 자동으로 분류하고 VOC의 유형과 극성을 판별할 수 있는 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석 시스템을 제안하였다. 또한 VOC 오피니언 분석의 기준이 되는 주제지향 감성사전 개발 프로세스와 각 단계를 구체적으로 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제시한 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 의료기관 홈페이지에서 수집한 4,300여건의 VOC 데이터를 이용하여 병원에 특화된 감성어휘와 감성극성값을 도출하여 감성사전을 구축하고 이를 통해 구현된 VOC분류 모형의 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 "칭찬, 친절함, 감사, 무사히, 잘해, 감동, 미소" 등의 어휘는 매우 높은 긍정 오피니언 값을 가지며, "퉁명, 뭡니까, 말하더군요, 무시하는" 등의 어휘들은 강한 부정의 극성값을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 VOC의 오피니언 분류 임계값이 -0.50일 때 가장 높은 분류 예측정확도 77.8%를 검증함으로써 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석시스템의 유효성을 확인하였다. 그러므로 지능형 VOC 분석시스템을 통해 VOC의 실시간 자동 분류 및 대응 우선순위를 도출하여 고객 민원에 대해 신속히 대응한다면, VOC 전담 인력을 효율적으로 운용하면서도 고객 불만을 초기에 해소할 수 있는 긍정적 효과를 기대해 볼 수 있을 것이다. 또한 VOC 텍스트를 분석하고 활용할 수 있는 오피니언 마이닝 모형이라는 새로운 시도를 통해 향후 다양한 분석과 실용 프레임워크의 기틀을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

Optical Diagnostics of Nanopowder Processed in Liquid Plasmas

  • Bratescu, M.A.;Saito, N.;Takai, O.
    • 한국진공학회:학술대회논문집
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    • 한국진공학회 2011년도 제40회 동계학술대회 초록집
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    • pp.17-18
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    • 2011
  • Plasma in liquid phase has attracted great attention in the last few years by the wide domain of applications in material processing, decomposition of organic and inorganic chemical compounds and sterilization of water. The plasma in liquid is characterized by three main regions which interact each - other during the plasma operation: the liquid phase, which supply the plasma gas phase with various chemical compounds and ions, the plasma in the gas phase at atmospheric pressure and the interface between these two regions. The most complex region, but extremely interesting from the fundamental, chemical and physical processes which occur here, is the boundary between the liquid phase and the plasma gas phase. In our laboratory, plasma in liquid which behaves as a glow discharge type, is generated by using a bipolar pulsed power supply, with variable pulse width, in the range of 0.5~10 ${\mu}s$ and 10 to 30 kHz repetition rate. Plasma in water and other different solutions was characterized by electrical and optical measurements. Strong emissions of OH and H radicals dominate the optical spectra. Generally water with 500 ${\mu}S/cm$ conductivity has a breakdown voltage around 2 kV, depending on the pulse width and the repetition rate of the power supply. The characteristics of the plasma initiated in ultrapure water between pairs of different materials used for electrodes (W and Ta) were investigated by the time-resolved optical emission and the broad-band absorption spectroscopy. The deexcitation processes of the reactive species formed in the water plasma depend on the electrode material, but have been independent on the polarity of the applied voltage pulses. Recently, Coherent anti-Stokes Raman Spectroscopy method was employed to investigate the chemistry in the liquid phase and at the interface between the gas and the liquid phases of the solution plasma system. The use of the solution plasma allows rapid fabrication of the metal nanoparticles without being necessary the addition of different reducing agents, because plasma in the liquid phase provides a reaction field with a highly excited energy radicals. We successfully synthesized gold nanoparticles using a glow discharge in aqueous solution. Nanoparticles with an average size of less than 10 nm were obtained using chlorauric acid solutions as the metal source. Carbon/Pt hybrid nanostructures have been obtained by treating carbon balls, synthesized in a CVD chamber, with hexachloro- platinum acid in a solution plasma system. The solution plasma was successfully used to remove the template remained after the mesoporous silica synthesis. Surface functionalization of the carbon structures and the silica surface with different chemical groups and nanoparticles, was also performed by processing these materials in the liquid plasma.

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CNN 기반 감성 변화 패턴을 이용한 가짜뉴스 탐지 (Fake News Detection Using CNN-based Sentiment Change Patterns)

  • 이태원;박지수;손진곤
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권4호
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    • pp.179-188
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    • 2023
  • 최근 가짜뉴스는 뉴스 콘텐츠 형식을 가장하고 중요한 사건이 발생할 때마다 등장하여 사회적 혼란을 초래한다. 이에 가짜뉴스를 탐지하기 위한 연구로 인공지능 기술이 사용된다. 자연어 처리를 통해 가짜뉴스를 자동으로 인지 및 차단하거나, 네트워크 인과 추론과 결합함으로써 허위 정보를 확산시키는 소셜미디어 인플루언스 계정을 감지하는 등의 가짜뉴스 탐지 접근법이 딥러닝을 통해 구현될 수 있었다. 그러나 가짜뉴스 탐지는 여러 자연어 처리 분야 중에서도 해결이 어려운 문제로 분류된다. 가짜뉴스가 가지는 형식 및 표현의 다양성으로 특성 추출의 난도가 높고, 뉴스가 속한 범주에 따라 하나의 특성이 서로 다른 의미를 가질 수도 있는 등 다양한 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 가짜뉴스를 탐지하기 위한 추가적인 식별 기준으로 감성 변화 패턴을 제시한다. 합성곱 신경망을 가짜뉴스 데이터 세트에 적용하여 콘텐츠 특성에 기반한 분석을 수행하고, 감성 변화 패턴을 추가로 분석함으로써 성능이 개선된 모델을 제안한다. 뉴스를 구성하는 문장에 대하여 감성 극성을 산출하고 장단기 메모리를 적용함으로써 문장 순서에 의존적인 결괏값을 얻을 수 있다. 이를 감성 변화의 패턴으로 정의하고 뉴스의 콘텐츠 특성과 결합하여 가짜뉴스 탐지를 위한 제안 모델의 독립변수로 활용한다. 제안 모델과 비교 모델을 딥러닝으로 학습시키고 가짜뉴스 데이터 세트를 이용한 실험을 진행하여 감성 변화 패턴이 가짜뉴스 탐지 성능을 개선할 수 있음을 확인한다.