ln this paper, a micromachined micromechanical switch is presented. The presented switch is operated in the vertical direction to the substrate by an electrostatic force between two parallel plates. The moving plate is pulled down to connect the bumps of the bias node$(V_{DD}/ or GND)$ to the bumps of the output node when a oltage difference exists between the moving plate and the input plate. The switch was designed to operate at a low switching voltage$(\risingdotseq5V)$ by including a large-area, narrow-gap, parallel plate capacitor A theoretical analysis of the designed switch was performed in order to determine its geometry fitting the desired pull-in voltage and release voltage. The designed switch was fabricated by surface micromachining combined with Ni electroplating. From the experimental results of the fabricated switch, its pull-in voltage came Out to be less than 5V and the measured maximum allowable current was 150mA. The measured average ON-state resistance was about 8$\Omega$, and the OFF-state resistance was too high to be measured with digital multimeter.
In this paper, thermal and mechanical properties of electric epoxy with water aging were discussed. We made elastic epoxy specimen adding a ratio of 0〔phr〕20〔phr〕, 35〔phr〕 and 53〔phr〕 with modifier to existing epoxy. We studied mechanical property of elastic resin after absorption in water from 0 to 484 hours. As a result, diffusion factor of elastic epoxy showed 20-21${\times}$10$^{-4}$$\textrm{mm}^2$/s and general epoxy showed 9.5${\times}$10$^{-4}$$\textrm{mm}^2$/s. Elastic property increased linearly according to addiction and decreased according to water absorption. Tensile strength was reduced according to addition. It was affected by water absorption of micro-void of elastic epoxy. Hardness inclined to decrease after increasing according to absorbed time. In water-absorption state, it was experimented a change of heat flow by temperature of elastic epoxy and change of thermal expansion coefficient. DSC (Differential Scanning Calorimetry) and TMA (Thermomechanical Analysis) equipments were used to measure Tg. A temperature ringe of DSC was from -0($^{\circ}C$) to 200($^{\circ}C$). One of TMA was from -0($^{\circ}C$) to 350($^{\circ}C$). In addition, we investigated structural analysis of water absorbed specimen using SEM (Scanning Electron Microscope).
Brain-machine interface (BMI) based on neuronal spike trains is regarded as one of the most promising means to restore basic body functions of severely paralyzed patients. The spike train decoding algorithm, which extracts underlying information of neuronal signals, is essential for the BMI. Previous studies report that a linear filter is effective for this purpose and there is no noteworthy gain from the use of nonlinear mapping algorithms, in spite of the fact that neuronal encoding process is obviously nonlinear. We designed several decoding algorithms based on the linear filter, and two nonlinear mapping algorithms using multilayer perceptron (MLP) and support vector machine regression (SVR), and show that the nonlinear algorithms are superior in general. The MLP often showed unsatisfactory performance especially when it is carelessly trained. The nonlinear SVR showed the highest performance. This may be due to the superiority of the SVR in training and generalization. The advantage of using nonlinear algorithms were more profound for the cases when there are false-positive/negative errors in spike trains.
This paper treated the design, manufacture and the performance characteristics under each mode of high speed motor/generator for an electro-mechanical battery(EMB). This machine is employed as an integral part of a flywheel energy storage system(FESS), i.e., a modular flywheel system to be used as a device for storing electrical or mechanical energy. In this machine, the magnetic field system is constructed by using special magnet array, dipole Halbach array with 16 permanent magnet segments and the armature is composed of a plastic bobbin and multi-phase windings with Litz wire. The magnet array produces a highly uniform dipole field without back iron. The motor/generator is 3-phase machine in which the dipole Halbach array surrounding the winding is rotating. Since there are no iron laminations, this field system offers some unique advantages for the simplicity of the design and the theoretical prediction of characteristics of a high speed electric machine. This paper describes the results obtained when EMB system was tested in the laboratory.
ABS(acrylonitrile butadiene styrene)수지의 성능저하에 미치는 영향을 알아보기 위해 ABS, 도장, 도료, 사출 등 전 부문에 대한 영향도를 파악함으로써 ABS수지의 성능저하를 최소화하기 위한 최적화 방안을 수립하였다. ABS수지의 성능저하에 영향을 미치는 인자를 실험실 규모에서 검토한 결과 변형에 의한 기계적 요인보다는 사용된 화학물질의 화학적, 물리적 특성에 의한 요인이 지배적인 것으로 나타났다. ABS수지를 이용한 제조 현장에서 여러 인자(ABS수지, 사출, 화학물질, 도장 등)에 대해 검토한 결과 ABS수지 표면에 직접적으로 접촉하는 화학물질인 희석제 (시너)에 의한 영향도가 가장 큼을 확인할 수 있었다. 이번 연구 결과를 통해 수지의 성능저하에 미치는 각 인자별 영향도 수준 평가가 가능하게 되었으며, 이를 토대로 양산 시 나타나는 도장불량 등의 문제해결을 위한 관리 과정의 체계화 및 품질 변동요인의 제거 방안을 구체화할 수 있었다.
In this study, an edge device that monitors the injection molding process by measuring the mold vibration(acceleration) signal and the mold surface temperature was developed and evaluated its performance. During injection molding, signals of the injection start, V/P switchover, and packing end sections were obtained through the measurement of the mold vibration and the injection time and packing time were calculated by using the difference between the times of the sections. Then, the mold closed and mold open signals were obtained using a magnetic hall sensor, and cycle time was calculated by using the time difference between the mold closed time each process. As a result of evaluating the performance by comparing the process data monitored by the edge device with the shot data recorded on the injection molding machine, the cycle time, injection time, and packing time showed very small error of 0.70±0.38%, 1.40±1.17%, and 0.69±0.82%, respectively, and the values close to the actual were monitored and the accuracy and reliability of the edge device were confirmed. In addition, it was confirmed that the mold surface temperature measured by the edge device was similar to the actual mold surface temperature.
현재 보건의료 분야에서 여러 인공지능 프로젝트가 서로 경쟁하고 있어서 시스템 간 인터페이스의 통일된 사양이 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 보건의료 부문 관련 응용 알고리즘, 모델 및 서비스 지원을 제공할 수 있는 하나의 보건의료 인공지능 서비스 플랫폼을 제안한다. 제안된 플랫폼은 다수의 이기종 데이터 처리, 지능형 서비스, 모델 관리, 일반 응용 시나리오 및 다양한 수준의 비즈니스를 위한 기타 서비스를 제공할 수 있다. 플랫폼 적용과 관련해서 최근 대두되고 있는 행위 인터넷 개념을 바탕으로 보건의료 분야의 사물 인터넷 서비스 관련 환자 행위 분석을 통해 보건의료 소비 행위에 대해 신뢰할 수 있고, 이해 가능한 추적 및 분석 시나리오를 나타낸다.
기후변화의 영향으로 극치강우의 변동성이 커지고 있으며 계획빈도를 초과하는 폭우로 피해가 증가하고 있다. 기존의 물리기반의 홍수예측모델은 개념적 및 구조적 제약과 함께 다양한 유역조건 및 수문기상 조건에 기인한 강우-유출 관계의 불확실성을 고려하는 데 한계가 있다. 특히 한정된 홍수 사상을 통해 구축된 관측 자료로 인해 새로운 홍수 사상 예측 능력이 저조할 수밖에 없다. 따라서 기존 물리모형 기반의 홍수예측과 함께, 딥러닝(deep learning) 모형을 고려한 홍수예측 모델 개발과 개선이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 분야에서 활용되는 인공지능(artificial intelligence, AI) 기술을 종합적으로 검토하고, 홍수 예측 측면에서의 활용 가능성 및 신뢰성을 고려하여 AI 기법을 채택하였다. 한강수계에 존재하는 댐 중 일부를 선정하여 대상 댐의 수문·기상학적 자료를 전처리한 후, 인공지능 기반의 홍수예측모형을 구축 및 최적화하였다. 다양한 예측인자와 모델 구성으로 홍수예측력에 대한 평가를 다각적으로 수행함으로써 홍수예측모델의 신뢰성을 제고하였다. 전반적으로 우수한 결과를 도출하였고, 유역면적이 작을수록 결과가 좋았다. 이는 넓은 유역일수록 복잡한 강우-유출 과정이 내재되어 있기 때문으로 판단되며, 넓은 유역에는 본 연구에서 활용한 자료에 추가적인 자료를 도입하여 모형 개선이 이루어져야 할 것으로 판단하였다. 수문 예측 연구에 통계모형이나 기계학습모형의 적용은 많이 있었지만, 딥러닝 기법 활용은 새로운 시도라는 점에서 의미가 있다.
This paper presents the design and experimental analysis of a cryogenic refrigeration system for -100 ℃, primarily intended for semiconductor etching process. The refrigeration system utilizes non-flammable mixed refrigerant Joule-Thomson refrigeration cycle, incorporating a precooling stage to enhance overall performance. The selected refrigerants for the system include R1234yf for the precooling stage, and Ar, R14, R23 and R218 for the main cooling stage of the Joule-Thomson refrigeration cycle. Design results according to the system constraints and experimental results are discussed, including lowest evaporation temperature, compressor isentropic efficiency and overall pressure tendencies. The achieved refrigerant fraction from optimal design is Ar: R14: R23: R218 = 0.15: 0.4: 0.15: 0.3, indicating COP of 0.1118 at the isentropic compressor efficiency of 50%. The experimental result shows the developed system reaches steady state in approximately 3 hours.
In this study, experimental design methods were used to derive optimal process conditions for improving the thickness uniformity of a 0.40 mm, 3.5 inch light guide panel. Process mapping and expert group analysis were used to identify factors that influence the thickness of injection molded products. The key factors identified were mold temperature, mold temperature, injection speed, packing pressure, packing time, clamp force, and flash time. Considering the resin manufacturer's recommended process conditions and the process conditions for similar light guide plates, a three-level range was selected for the identified influencing factors. L27 orthogonal array process conditions were generated using the Taguchi method. Injection molding was performed using these L27 orthogonal array to mold the 3.5 inch light guide plates. Thickness measurements were then taken, and the results were analyzed using the signal-to-noise ratio to maximize the CpK value, leading to the determination of the optimal process conditions. The thickness uniformity of the product was analyzed by applying the derived optimum process conditions. The results showed a 97.5% improvement in the Cpk value of 3.22 compared to the process conditions used for similar light guide plates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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