The multi-phase flow analysis in a solid rocket motor is very important when performing the performance of a motor, and prediction of nozzle ablation. However, only in consideration of regular power, it has analyzed as power which a metal particle receives from a flow until now. We conduct analysis and an experiment about the virtual mass clause which will influence at the place where acceleration is big. We aim at the improvement in accuracy of multi-phase flow analysis from the result.
CBR is a knowledge-based system that utilizes the previous knowledge or experience to solve the current problem. In previous CBR research, the emphases are mainly put on the development of more sophisticated indexing mechanism for past cases or the most similar case retrieving methodology out of a group of previous cases. In this paper, discussed is a CBR system that is able to take advantage of the case or knowledge that does not belong to the past in the telecommunications internetworking design area. And the architecture for such CBR system is proposed. Finally, the performance of the CBR system is shown through an ablation experiment.
레이저 용발법에 의한 금속 표면 제염특성을 평가하였다. 레이저로는 파장 532 nm, 펄스에너지 150 mJ, 펄스폭 5 ns의 큐스위치 Nd:YAG를 적용하였고, 금속 표면에 $CsNO_3$, $Co(NH_4)_2(SO_4)_2$, $Eu_2O_3$ 그리고 $CeO_2$를 오염시켜 이들의 제염 특성을 평가하였다. 제염 변수로는 레이저 적용횟수, 레이저 에너지 밀도 및 레이저 조사 각도 특성을 평가하였으며 각각 8, 13.3 J/$cm^2$ 및 $30^{\circ}$의 최적 조건을 확인하였다. 제염 효율은 오염성분의 비점과 관련이 있었으며 $CsNO_3>Co(NH_4)_2(SO_4)_2>Eu_2O_3>CeO_2$ 순이었다. 또한 여러 에너지 밀도 조건에서 스테인레스 스틸 재질의 식각 깊이 제어 특성을 규명하였다.
고효율의 수전해 촉매는 낮은 전압에서 빠른 속도로 산화반응이 가능하기에 반응 활성이 높은 촉매설계 및 제조 공정이 필요하다. 현재 귀금속 촉매가 산소 발생 반응 성능에 있어서 우수한 특성을 보여주고 있지만 높은 가격과 낮은 반응성에 의한 효율 한계성으로 인해 상용화에 큰 어려움을 겪고 있다. 최근 귀금속 촉매를 대체하기 위해 저비용/고효율 수전해 촉매 개발연구가 활발하게 진행되고 있는데, 본 연구에서는 가격적인 측면에서 부담이 적고 산소활성 반응이 뛰어난 니켈 금속과 전기전도성이 뛰어난 multi walled carbon nanotube(MWCNT)를 이용하고 pulsed laser ablation in Liquid(PLAL) 공정을 적용하여 MWCNT 구조내에 Ni 을 성공적으로 dopping하여 Ni-MWCNT 촉매를 제작하고자 하였다. High resolution-transmission electron microscopy(HR-TEM) 분석 및 X-ray photoelectron spectroscopy(XPS) 분석을 통하여 개발된 수전해 촉매의 구조 및 화학적 조성을 확인하였으며, 촉매 산소발생반응 평가는 선형 주사 전위법(Linear sweep voltammetry; LSV) 과전압 특성, 타펠 기울기(Tafel slope), 전기화학 임피던스 분광법(Electrochemical impedance spectroscopy; EIS), 순환 전압 전류법(Cyclic voltammetry; CV) 및 Chronoamperometry(CA) 측정법으로 진행하였다.
Self-blast circuit breakers utilize the energy dissipated by the arc itself to create the required conditions for arc quenching during the current zero. During the arcing period, high pressure, temperature and radiation of the arc could burn in pure SF6 gas and PTFE nozzle. Ablated nozzle shape and $SF_6$-PTFE mixture vapor affect the performance of an self-blast circuit breaker. After a number of tests, nozzle in circuit breaker is disassembled, a section of ablated nozzle is investigated precisely. Using computational fluid dynamics, the conservation equation for the gas and temperature, velocity and electric fields within breaker is solved. Before applying a section model, developed program is verified with experimental data. Performance of ablated nozzle shape is compared with original model through analysis program.
In this paper, the laser cutting characteristics of the flexible PCB using high power Nd:YAG UV laser were investigated. A specific FPCB model was selected for the experiment. Test sheets were made, which had equal materials and layer structure to those of the outline (OL) region and the contact pad (CP) region in the FPCB. The experiment is made up of two stages. In the first stage of the experiment, the laser cutting fluence was found, which is the threshold fluence to cut the test sheets completely. The laser cutting fluence of the OL sheet is $1781.26{\sim}1970.16\;J/cm^2$ and that of the CP sheet is $2109.34{\sim}2134.34\;J/cm^2$. In the second stage, cutting performance and its qualities were analyzed by the experiment. The laser cutting performance remained almost unchanged for all laser and process parameter sets. The average cutting width (top side/bottom side) of the OL sheet was $40.45\;{\mu}m/11.52\;{\mu}m$ and that of the CP sheet was $22.14\;{\mu}m/10.93\;{\mu}m$. However, the laser cutting qualities were different according to the parameters. The adjacent region of the cutting line on the OL sheet was carbonized as the beam speed was low and the overlap coefficient was high. The surface quality around the cutting line of the CP sheet was about the same. Carbonization and debris occurred on the surface of the cutting line. As a result of the experiment, the cutting qualities were better as the overlap coefficient was made low and beam speed high. Therefore, the overlap coefficient 2 or 3 is proper for the FPCB laser cutting.
지역 저수지들은 농업용수 공급의 중요한 수원공으로 가뭄과 같은 극단적 기후 조건을 대비하여 안정적인 저수율 관리가 필수적이다. 저수율 예측은 국지적 강우와 같은 지역적 기후 특성뿐만 아니라 작부시기를 포함하는 계절적 요인 등에 크게 영향을 받기 때문에 적절한 예측 모델을 선정하는 것만큼 입/출력 데이터 간 상관관계 파악이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구에서는 1991년부터 2022년까지의 전라북도 400여 개 저수지의 광범위한 다변량 데이터를 활용하여 각 저수지의 복잡한 수문학·기후학적 환경요인을 포괄적으로 반영한 저수율 예측 모델을 학습 및 검증하고, 각 입력 특성이 저수율 예측 성능에 미치는 영향력을 분석하고자 한다. 신경망 구조에 따른 저수율 예측 성능 개선이 아닌 다변량의 입력 데이터와 예측 성능 간의 상관관계에 초점을 맞추기 위하여 실험에 사용된 예측 모델로 합성곱신경망 또는 순환신경망과 같은 복잡한 형태가 아닌 완전연결계층, 배치정규화, 드롭아웃, 활성화 함수 등의 조합으로 구성된 기본적인 순방향 신경망을 채택하였다. 추가적으로 대부분의 기존 연구에서는 하루 단위의 단기 예측 성능만을 제시하고 있으며 이러한 단기 예측 방식은 10일, 한 달 단위 등 중장기적 예측이 필요한 실무환경에 적합하지 않기 때문에, 본 연구에서는 하루 단위 예측값을 다음 입력으로 사용하는 재귀적 방식을 통해 최대 한 달 뒤 저수율 예측 성능을 측정하였다. 실험을 통해 예측 기간에 따른 성능 변화 양상을 파악하였으며, Ablation study를 바탕으로 예측 모델의 각 입력 특성이 전체 성능에 끼치는 영향을 분석하였다.
이 논문에서는 자연어로 구성된 수학 문장제 문제 자동 풀이하기 위한 Transformer 기반의 생성 모델인 KoEPT를 제안한다. 수학 문장제 문제는 일상 상황을 수학적 형식으로 표현한 자연어 문제이다. 문장제 문제 풀이 기술은 함축된 논리를 인공지능이 파악해야 한다는 요구사항을 지녀 최근 인공지능의 언어 이해 능력을 증진하기 위해 국내외에서 다양하게 연구되고 있다. 한국어의 경우 문제를 유형으로 분류하여 풀이하는 기법들이 주로 시도되었으나, 이러한 기법은 다양한 수식을 포괄하여 분류 난도가 높은 데이터셋에 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 본 논문은 이에 대해 '식' 토큰과 포인터 네트워크를 사용하는 KoEPT 모델을 사용했다. 이 모델의 성능을 측정하기 위해 현존하는 한국어 수학 문장제 문제 데이터셋인 IL, CC, ALG514의 분류 난도를 측정한 후 5겹 교차 검증 기법을 사용하여 KoEPT의 성능을 평가하였다. 평가에 사용된 한국어 데이터셋들에 대하여, KoEPT는 CC에서는 기존 최고 성능과 대등한 99.1%, IL과 ALG514에서 각각 89.3%, 80.5%로 새로운 최고 성능을 얻었다. 뿐만 아니라 평가 결과 KoEPT는 분류 난도가 높은 데이터셋에 대해 상대적으로 개선된 성능을 보였다. KoEPT가 분류 난도의 영향을 덜 받으며 좋은 성능을 얻게 된 이유를 '식' 토큰과 포인터 네트워크 때문이라는 것을 ablation study를 통해서 밝혔다.
액체 및 고체추진기관의 내열부품으로 사용하기 위하여 Liquid Silicon Infiltration(액체 실리콘 함침) 공정이 적용된 C/SiC 복합재료를 개발하였다. 탄소섬유 및 탄소직물을 사용하여 필리멘트 와인딩, 테이프 롤링 및 인벌루트 적층 공법이 사용된 다양한 탄소 프리폼이 제작되었다. 내열 부품으로써의 열구조 성능을 극대화시키기 위하여 SiC 함유량, 열처리 조건, 수지 및 기상 함침 조건을 변화시키면서 시편을 제작하고 평가하였다. C/SiC 복합재료를 액체 및 고체추진기관의 내열부품으로 사용하기 위하여 연소시험을 수행하였으며 내열 성능 해석을 위한 수학적 삭마 모델이 개발되었다.
Dong, Jiuqing;Fuentes, Alvaro;Yoon, Sook;Kim, Taehyun;Park, Dong Sun
스마트미디어저널
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제11권4호
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pp.38-45
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2022
Object detection models have become the current tool of choice for plant disease detection in precision agriculture. Most existing research improves the performance by ameliorating networks and optimizing the loss function. However, the data-centric part of a whole project also needs more investigation. In this paper, we proposed a systematic strategy with three different annotation methods for plant disease detection: local, semi-global, and global label. Experimental results on our paprika disease dataset show that a single class annotation with semi-global boxes may improve accuracy. In addition, we also studied the noise factor during the labeling process. An ablation study shows that annotation noise within 10% is acceptable for keeping good performance. Overall, this data-centric numerical analysis helps us to understand the significance of annotation methods, which provides practitioners a way to obtain higher performance and reduce annotation costs on plant disease detection tasks. Our work encourages researchers to pay more attention to label quality and the essential issues of labeling methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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