• 한국초전도ㆍ저온공학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.1-3
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• 2005

Superconducting $MgB_2$ fibers are in-situ grown by a diffusion method. The fibers are prepared by exposing B filaments to Mg vapor inside a folded Ta foil over a wide range of temperature and growth time. The materials are sealed inside a quartz tube by gas welding. The as - grown fibers are characterized by scanning electron microscopy and energy dispersive x - ray analysis. The fibers have a diameter of about $110{\mu}m$. Surface morphology of the fibers looks dependent on growth temperature and mixing ratio of Mg and B. Radial distribution of Mg ions into B is observed and analyzed over the cross - sectional area. Transport properties of the $MgB_2$ fibers are examined by a physical property measurement system. The $MgB_2$ fibers grown at $900^{\circ}C$ for 2 hours show a superconducting transition at 39.8K with ${\Delta}T_c<$ 2.0 K. Resistance at room temperature $MgB_2$ is 3.745 $\Omega$ and residual resistivity ratio (RRR) is estimated as 4.723.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1996년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.175-177
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• 1996

This paper is studied on the numerical analysis of temperature distribution on the Nb-foil due to the eddy current under operating a superconducting power supply. The increase of rotating speed and magnetic flux above critical magnetic field lead to the temperature rising in the normal spot, the heat was distributed in the region of 30% distance from the center of the normal spot, but the most of the heat was transferred to LHe. Under operation of the sc power supply, the increase of rotation speed has the more influence on the temperature rising than that of magnetic flux. we can conclude that the totaling speed of normal spot is the main design consideration of the sc power supply, and get the optimal value of rotating speed.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.644_645
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• 2009

이미 개발된 리니어형 초전도 전류 보상기는 다양한 동작 조건에서 충전 전류 실험을 통해 검증되었고, 고자장 초전도 마그넷용 전류보상기로 적용하기위한 기본적인 특성을 수행하고 있다. 충전전류는 초전도 Nb 박막에 인가되는 자장의 크기와 이동속도(주파수)에 영향을 받아 발생됨이 실험적으로 이미 확인되었다. 특히 인가 주파수가 임계점이상 (20 Hz이상)에서 충전전류가 서서히 감소되는 비선형적인 충전특성이 확인되었다. 본 논문에서는 초전도 Nb 박막에 침투되는 자장의 분포를 3D FEM을 이용하여 자장분포 해석을 수행하였다. 초전도 Nb 박막에 인가되는 자속의 이동속도에 따른 침투영역의 크기 변화를 근거로 침투자속에 따른 초전도 Nb 박막의 비선형성을 확인하였다.

• 한국초전도ㆍ저온공학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.5-9
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• 2011

We have fabricated the superconducting $MgB_2$/carbon fiber by physical vapor deposition method. Mg (Magnesium) and B (Boron) were simultaneously deposited on the carbon fiber using the RF-sputtering and thermal evaporation, respectively. To ensure the relatively high vapor pressure of Mg at the growth region and the subsequent phase stability of $MgB_2$ at the deposition temperature, inverted funnel-like guide made of Mg-foil was employed while one side of the guide were open for the sputtered B flux. Mg vapor pressure should be controlled precisely to secure the complete reaction. The $MgB_2$/carbon fiber showed a uniformly deposited thin layer with dense and well-formed grains. The $MgB_2$/carbon fibers in this study showed $T_c$~37.5K, $J_c$ ~ $2{\times}10^4\;A/cm^2$ in the 20K, 0T.

• 한국초전도ㆍ저온공학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.47-51
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• 2010

We already obtained magnetic behavior of superconducting Nb foil of linear type magnetic flux pump (LTMFP) by means of the FEM analysis. As well as, fundamental equations of pumping current were theoretically derived based on the pumping sequences according to the position of normal spot of the moving flux. In this paper, we experimentally investigated pumping performances of LTMFP with a wide range of traveling speed of magnetic field. In order to confirm the numerical and theoretical approaches, we explained the pumping characteristics of LTMFP by use of the calculation sequence of pumping current.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.140-145
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• 2010

본 연구에서는 초전도 전원장치의 비선형적인 충전특성을 이론적으로 해석하기 위해서 Radial Basis Function 뉴럴 네트워크를 적용하였으며 이를 바탕으로 초전도 부하 마그넷에 따른 충전특성의 경향을 해석하였다. 본 논문에서는 안정적인 충전전류를 발생시키고 충전전류를 쉽게 제어할 수 있는 리니어형 초전도 전원장치를 개발하였고, 극저온 시스템에서 충전전류 특성을 실험적으로 수행하였다. 이를 통해 초전도 전원장치는 초전도 선재(초전도 Nb 박막)를 사용하기 때문에 비선형적인 충전전류 특성을 가짐을 알 수 있었다. 일반적으로, 극저온에서의 실질적인 실험에 있어서 주변 환경에 따른 냉각 비용 문제 등이 대두되기 때문에 다양한 실험을 수행하는데 연구의 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 개발된 초전도 전원장치의 주파수에 대한 비선형적인 충전 특성을 기반으로 지능형 알고리즘인 RBF 뉴럴 네트워크를 통해서 그 결과를 예측하고 이에 대해서 지능 모델을 구현하였다. 본 논문에서 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서는 효율적인 데이터 처리를 위해서 은닉층에 FCM 클러스터링 알고리즘을 사용하였으며, 클러스터의 수가 모델의 은닉층에서의 노드의 수가 되도록 설계하였다.