본 연구에서는 페이즈 필드법을 기반으로 하는 위상 최적설계 방법을 통하여 적외선 스텔스 효과를 위한 적외선 반사층의 설계를 진행하였다. 이를 위하여 수직으로 입사하는 적외선 파를 반사층에서 반사되어 원하는 방향으로 전파되도록 모델링을 하였다. 전파 방향에 측정 영역을 설정하여 해당 영역에서의 목적함수 값을 최대화하도록 설계가 진행되었으며, 이때 목적함수는 전자기파의 에너지 흐름을 나타내는 포인팅 벡터(Poynting vector)로 설정하였다. 페이즈 필드법 기반의 방법에서의 여러 파라미터 값들을 변경해 가며 설계 결과를 도출하였고, 목적함수 값을 최대화하는 모델을 최적 모델로 선정하였다. 선정된 최적 모델에서 gray scale을 cut-off 방법으로 제거한 경우 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 또한 중적외선 영역에서의 효과를 고려하기 위하여 입사되는 파장을 바꿔가며 얻은 해석결과를 검토하였다. 본 연구의 유한요소해석 및 최적화 과정은 상용 프로그램인 COMSOL과 Matlab을 연동하여 수행하였다.
Femto-second laser ablation with the various feed velocities of the Invar alloy and the micro surface milling for the processing condition were studied. We used a regenerative amplified Ti:sapphire laser with a 1kHz repetition rate, 184fs pulse duration time and 785nm wavelength. Femto-second laser pulse was irradiated on the Invar alloy with the air blowing at the condition of various laser peak powers and feed velocities. An ablation characteristic according to feed velocity of the Invar alloy was appeared as the non-linear type at different zone of energy fluence. The micro surface milling of the Invar alloy using a mapping method was investigated. The optimal condition of micro surface milling was laser peak power of 22.8mW, feed velocity of 1 mm/s, beam gap of $1{\mu}m$. With the optimal processing condition, the fine rectangular shape without burr and thermal damage was achieved. Using the femto-second laser system, it demonstrates excellent tool for micro surface milling of the Invar alloy without heat effects and poor edge.
본 연구에서는 지향성 안테나 빔의 최적방향을 찾고 유지하는 방법을 제안한다. 제안한 방식은 데이터에 안테나의 정보를 같이 실어 보내고 그 정보를 이용하여 변형된 유전자 알고리즘(MGA)으로 최적의 방향을 찾고 유지 한다. 제안한 방식은 각 스테이션에서 전송하는 데이터에 안테나의 정보를 같이 전송하며 안테나의 RSSI(Received Signal Strength Indication)를 구하고 그 RSSI 값의 곱을 적합도 함수로 이용하여 그 값이 최대가 되는 방향을 찾는 방식이다. 통신 방식은 시분할 이중화(TDD: Time Division Duplex)방식으로 안테나의 제어 정보를 보낸다. 또한 염색체 구성에 있어서 16bit split 방식을 제안하여 탐색에 적용한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 1:1, 1:2, 1:5 지향성 안테나의 세 가지 경우에 대한 최적 방향 탐색의 시뮬레이션과 1:1 지향성 안테나의 최적 방향 탐색에 대한 실험을 통하여 성능을 비교 검토하였다. 염색체의 비트 수는 각각 8비트, 16비트, 그리고 16비트 스플릿으로 16비트 스플릿의 경우 8비트만을 사용하여 16비트와 비슷한 성능을 가졌다.
단일 모드 광섬유의 그룹 속도 분산과 자기 위상 변조에 의해 왜곡된 파장 분할 다중 신호의 효율적인 보상을 위한 새로운 광전송 링크 기술을 제안하였다. 제안된 전송 링크는 WDM 송신이나 수신단 근처에 광 위상 공액기(OPC; optical phase conjugator)가 위치하고 각 중계 구간의 SMF 길이와 RDPS(residual dispersion per span)가 인위적으로 분포하는 구조이다. 시스템 성능을 개선하여 유효 입사 전력 범위와 유효 전체 잉여 분산 (NRD; net residual dispersion)을 늘릴 수 있는 최적의 링크 구조는 OPC가 WDM 수신단에 가깝게 위치하고 후치 보상(postcompensation)에 의해 NRD를 결정하고 중계 구간이 증가할수록 SMF 길이와 RDPS를 점진적으로 감소시키는 링크라는 것을 확인하였다.
In this study, the effects of annealing conditions on the structural and optical properties of ZnO films were investigated. ZnO oxide (ZnO) films were deposited onto $SiO_2$/Si substrates by RF magnetron sputtering from a ZnO target. The substrate was not heated during deposition. ZnO films were annealed in temperature ranges of $500{\sim}650^{\circ}C$ in the $O_2$ flow for 5 ~ 20 min. The film average thicknesses were in the range of 291 nm. The surface morphologies and structures of the samples were characterized by SEM and XRD, respectively. The optical properties were evaluated by PL measurement at room temperature using a He-Cd 325 nm laser. According to the results, the optimal annealing conditions for the best photoluminescence (PL) characteristics were found to be oxygen fraction, ($O_2/O_2+Ar$) of 20%, RF power of 240W, substrate temperature of RT (room temperature), annealing condition of $600^{\circ}C$ for 20 min, and sputtering pressure of 20 mTorr. The obtained wavelength of light emission was found at 379 nm (ultraviolet-UV region). However, the optimal parameters for the best PL characteristics of ZnO thin films were not consistent with those obtained from the (002) intensities of XRD analyses. As a result, XRD pattern was not considered as the key issue concerning the intensity of PL of ZnO thin film. The intensity of the emitted UV light will correspond to the grain size of ZnO film.
본 연구를 통해 임베디드 시스템(Embedded System)에서 뉴럴 네트워크(Neural Network) 인풋의 차원 감소 방식으로 복잡한 연산량을 줄여 초분광 대용량 데이터 특징 정보의 활용률을 개선하기 위해, 전체 밴드를 밴드별 최댓값과 최솟값 차이로 부분집합으로 군집화하여, 각 부분집합에서 밴드 선택 알고리즘을 적용한다. 특징 추출과 특징 선택 기법 중에, 특징 선택 기법을 통해, 파장 범위와 관계없이 데이터세트에 맞는 최적의 밴드 수와 기존 알고리즘 적용 소요 시간과 성능을 향상하고자 한다. 이 실험을 통해 기존 밴드 선택 기법보다 1/3~ 1/9배 소요 시간을 단축했음에도 불구하고 K-최근접 이웃 분류기를 통한 성능 면에서는 약 4% 이상 향상된 의미 있는 결과를 도출하였다. 실시간 초분광 데이터 분석 활용에는 어렵지만, 개선된 가능성을 확인했다.
The effect of gas sparging on sonochemical oxidation was investigated in a 300 kHz sonoreactor under various liquid height/volume conditions ($5{\sim}30{\lambda}$, 3.4 ~ 9.0 L), determined by the wavelength of the applied frequency. The electrical input power was maintained constant for all cases . Sonochemical activity drastically decreased from $15{\lambda}$ and the liquid height of $10{\lambda}$ was suggested as the optimal height for 300 kHz without gas sparging. In our previous research, the sonochemical activity observed was five-times higher when air sparging was applied for 36 kHz. On the other hand, no enhancement was obtained at 10, 15, 25 and $30{\lambda}$ using air sparging (1, 3, and 6 L/min) for 300 kHz in this study $20{\lambda}$ and optimization of gas sparging was conducted at $20{\lambda}$ using various gases including air, Ar, $O_2$, $N_2$, and mixtures of Ar and $O_2$. It was found that gas sparging using pure Ar or pure $O_2$ resulted in lower sonochemical activity compared to that of air sparging due to the imbalance between the intensity of cavitation phenomena and the generation of oxidizing radical species. Consequently, the gas mixture of $Ar:O_2$ = 80 % : 20 % (DO saturation ${\approx}100%$) was suggested as an optimal gas sparging condition.
In this study, the effect of liquid height/volume on sonochemical oxidation reactions was investigated in 300 kHz sonoreactors. The gas mixture of Ar/O2 (50:50) was applied in two modes including saturation and sparging, and zero-order reaction (KI dosimetry) and first-order reaction (Bisphenol A (BPA) degradation) were used to quantitatively analyze sonochemical oxidation reactions. For the zero-order reaction, the highest sonochemical oxidation activity was obtained for the liquid height of 5𝛌, and the lowest height for both the gas saturation and sparging conditions. In addition, the sparging did not enhance the sonochemical oxidation activity for all height conditions except for 50𝛌, where very low activity was obtained. It was found that in sonochemiluminescence (SCL) images the sonochemical active zone was formed adjacent to the liquid surface for the gas sparging condition due to the formation of the standing wave field while the active zone was formed adjacent to the transducer at the bottom due to the blockage of ultrasound. For the first-order reaction, the highest activity was also obtained at 5𝛌 and the comparison based on the reactant mass was not appropriate because the concentration of the reactant (BPA) decreased significantly as the reaction time elapsed. Consequently, it was revealed that the determination of optimal liquid height (ultrasound irradiation distance) based on the wavelength of the applied ultrasound frequency was very important for the optimal design of sonoreactors in terms of reaction efficiency and reactor size.
Chestnut honey is a sweet dark-colored honey with a distinct bitter aftertaste. It contains numerous phenolic compounds and alkaloids and is noted for its antioxidant and anti-inflammatory activities. However, it has been established that there are differences in the composition and activity of chestnut honey constituents depending on the region of origin, the sources of which warrant further research. In this study, we analyzed the kynurenic acid (KA) contents in chestnut honey produced in nine different regions in Korea, using high-performance liquid chromatography in conjunction with ultraviolet detection, and validated the analytical method developed. Use of a reverse-phase column and detection at a wavelength of 240 nm were found to be optimal for the detection of KA. Similar evaluation of an optimal method for extracting KA from chestnut honey revealed that extraction using 10% EtOH at 20 times the sample volume over a 6 h period was the most suitable for obtaining a high content of KA. Among the nine regional chestnut honeys assessed, KA content was found to be highest in the "Gongju" sample (1.14 mg/g), followed by that in the "Cheongdo" and "Damyang" samples. Validation of the KA analytical method revealed a good analyte linearity, with a correlation coefficient (r2) of 0.9995, an accuracy of between 92.37% and 107.35%, and good precision (RSD ≤ 1.05%). Our findings in this study, based on a validated quantitative analytical method for KA, could make an important contribution to establishing a data profiling procedure for characterizing chestnut honeys produced in different regions, and may also provide basic data for the identification of functional honey.
In this paper, we propose an optimization of a pose estimation deep learning model for recognition of abnormal behavior in unmanned stores using radio frequencies. The radio frequency use millimeter wave in the 30 GHz to 300 GHz band. Due to the short wavelength and strong straightness, it is a frequency with less grayness and less interference due to radio absorption on the object. A millimeter wave radar is used to solve the problem of personal information infringement that may occur in conventional CCTV image-based pose estimation. Deep learning-based pose estimation models generally use convolution neural networks. The convolution neural network is a combination of convolution layers and pooling layers of different types, and there are many cases of convolution filter size, number, and convolution operations, and more cases of combining components. Therefore, it is difficult to find the structure and components of the optimal posture estimation model for input data. Compared with conventional millimeter wave-based posture estimation studies, it is possible to explore the structure and components of the optimal posture estimation model for input data using genetic algorithms, and the performance of optimizing the proposed posture estimation model is excellent. Data are collected for actual unmanned stores, and point cloud data and three-dimensional keypoint information of Kinect Azure are collected using millimeter wave radar for collapse and property damage occurring in unmanned stores. As a result of the experiment, it was confirmed that the error was moored compared to the conventional posture estimation model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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