• 한국항공우주학회지
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• 제33권12호
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• pp.76-82
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• 2005

본 연구에서는 축류형 마이크로터빈의 단 수를 단 단에서부터 최대 6단까지 변경하면서 각 단에서의 공력특성을 측정하였다. 실험에 사용된 마이크로터빈은 터빈입구에서 유량계수가 2.0, 부하계수가 3.25이며 유로의 평균직경이 25.8mm인 소형 축류형 다단터빈이 적용되었다. 정익과 동익의 솔리디티는 0.67~0.75 범위의 값이 적용되었으며 입구에 일정한 질유량과 전압력으로 조정한 후에 터빈의 부하를 변경하면서 탈설계 영역에서의 공력특성을 측정하였다. 본 실험에서는 단 당 최대 2kW/kg/sec의 비출력이 얻어졌으나 단수의 증가에 따라 비출력의 증가폭은 다소 완화되었으며, 토오크의 경우는 단수가 증가되면서 낮은 회전수 영역에서는 토오크의 증가폭이 일정하나 높은 회전수영역에서는 토오크의 증가폭이 둔화되었다. 블레이드의 높이에 비하여 팁간격의 영향이 크므로 터빈의 효율은 낮으나 단 수의 증가에 따라 증가가 가능하다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권10A호
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• pp.1123-1130
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• 2004

본 논문에서는 OVSF 코드의 단일 코드 인덱싱 기법과 이를 기반으로 하는 다단 확산 방식을 이용한 효율적인 코드 생성 기법을 제안한다. 기존의 코드 트리 구조(code-tree structure) 기반의 인덱싱 방식에서는 확산 계수와 코드 번호라는 두 개의 인덱스를 이용하여 하나의 코드워드(codeword)를 표시한 반면에 단일 코드 인덱싱 기법에 서는 하나의 코드 인덱스만을 사용하여 각 층의 코드워드의 확산 계수와 코드 번호를 모두 표시할 수 있다. 단일 코드 인덱스의 이진 표현은 코드워드의 패턴을 나타내 주어 코드워드를 코드 인덱스로부터 직접 생성할 수 있게 할 뿐만 아니라, 두 개의 다른 코드워드의 직교 여부를 코드 인덱스의 비교로 결정할 수 있게 한다. 본 논문에서는 긴 코드의 확산을 여러 단계의 짧은 코드의 확산으로 나누어 실행하도록 하는 다단 확산 방식을 코드 생성에 적용하여 3GPP UMTS 시스템을 위한 빠르고 효율적인 코드 생성기를 설계하고 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.13-14
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• 2016

LTE 대역인 2.5-2.68GHz에서 동작하는 버틀러 스위치를 설계하기 위해 버틀러 매트릭스의 구성요소인 3dB 하이브리드 커플러와 크로스오버를 다단 브랜치 선로의 구조로 구성하여 광대역 특성을 갖는 평면 구조의 버틀러 스위치를 설계하였다. 설계된 버틀러 스위치는 동작대역에서 23.9dB ~ 34.18dB의 좋은 반사손실 특성과 비교적 작은 $7.124^{\circ}$의 위상오차를 보였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 추계학술발표논문집 1부
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• pp.344-348
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• 2010

The intent of this paper is to describe a neural network structure called multi dynamic neural network(MDNN), and examine how it can be used in developing a learning scheme for computing robot inverse kinematic transformations. The architecture and learning algorithm of the proposed dynamic neural network structure, the MDNN, are described. Computer simulations are demonstrate the effectiveness of the proposed learning using the MDNN.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 추계학술발표논문집 1부
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• pp.332-336
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• 2010

The intent of this paper is to describe a neural network structure called multi dynamic neural network(MDNN), and examine how it can be used in developing a learning scheme for computing robot inverse kinematic transformations. The architecture and learning algorithm of the proposed dynamic neural network structure, the MDNN, are described. Computer simulations are demonstrate the effectiveness of the proposed learning using the MDNN.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2007년도 춘계학술발표논문집
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• pp.150-153
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• 2007

The intent of this paper is to describe a neural network structure called multi dynamic neural network(MDNN), and examine how it can be used in developing a learning scheme for computing robot inverse kinematic transformations. The architecture and learning algorithm of the proposed dynamic neural network structure, the MDNN, are described. Computer simulations are demonstrate the effectiveness of the proposed learning using the MDNN.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1996년도 춘계학술발표회논문집(3)
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• pp.453-457
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• 1996

월성원자력발전소에서 생성되는 삼중수소는 핵융합로의 필수원료물질이다. 삼중수소 분리반응 탑에 소요되는 다단탑의 단수와 최적운전온도 및 반응탑의 효율을 결정하기 위하여, 흡수층과 촉매층으로 구성된 분리반응탑을 모델링하고, 전산코드를 작성하였다. 이 전산코드의 결과는 실험치와 잘 일치하였으며, 최소반응단수를 갖는 설계온도는 8$0^{\circ}C$임이 밝혀졌다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.463-464
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• 2009

• 전자공학회논문지A
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• 제29A권4호
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• pp.64-73
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• 1992

This paper presents the design of multi-level logic optimization algorithm and the development of the SMILE system based on the algorithm. Considering the fanin constraints in algorithmic level, SMILE performs global and local optimization in a predefined sequence using heuristic information. Designed under the Sogang Silicon Compiler design environment, SMILE takes the SLIF netlist or Berkeley equation formats obtained from high-level synthesis process, and generates the optimized circuits in the same format. Experimental results show that SMILE produces the promising results for some circuits from MCNC benchmarks, comparable to the popularly used multi-level logic optimization system, MIS.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.119-120
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• 2000

일반적으로 다단 임팩터는 대기 에어로졸의 입경별 질량농도분포를 측정하는데 많이 사용되고 있다. 임팩터는 입자의 관성을 이용하여 기류로부터 입자를 분리하므로, 0.4 $\mu\textrm{m}$ 이하인 미세 입자의 경우 관성력이 작아 보통의 임팩터로는 입자를 분리하는데 어려움이 있다. 미세 입자에 대한 관심이 높아짐에 따라 저압(low pressure)이나 미세 오리피스(micro-orifice)를 사용하여 미세 입자를 분류할 수 있는 임팩터가 개발되어 사용되고 있다. (중략)