Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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1999.07a
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pp.96-96
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1999
CdTe는 일반적으로 광전 소자나 Xtjs 및 λ선 감지 소자로서 많은 연구가 되어지고 있는 물질이다. 특히 적외선 감지 소자로 쓰이고 있는 HgCdTe 물질의 기판으로서도 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 여러 가지 목적으로 사용함에 있어서 CdTe 내에 가지고 있는 여러 가지 불순물에 의한 영향으로 각종 결함밴드들이 형성됨으로서 소자로서의 응용에 많은 지장을 주고 있다. 이러한 이유로 여러 가지 방법으로 불순물 및 결합에 의한 준위에 관한 연구들이 진행되고 있다. 본 실험에서는 MBE 법으로 성장된 In 도핑된 CdTe 박막의 광학적 성질을 관찰하기 위하여 수소화 및 열처리를 하여 PL 법을 이용하여 관찰하여 보앗다. 열처리는 Cd 분위기의 50$0^{\circ}C$에서 5시간 동안 수행하였으며 수소화는 rf plasma 장치를 이용하여 8$0^{\circ}C$에서 50mW/c2의 출력으로 1시간동안 수행하여 주었다. 열처리한 시료의 경우 PL 신호는 갓 성장한 시료와 비교하여 깊은 준위에 관련된 신호들만 변화가 있었을뿐 그리 큰 변화가 있지는 않았다. 그러나 수소화시킨 시료의 경우 전체적으로 피크의 크기가 5배정도 감소하는 것을 볼 수 있었는데 이것은 수소에 의하여 passivation된 효과로 볼 수 있다. 정량적인 passivation 효과를 보기 위하여 온도의존성 PL 측정을 하여 보았다. 측정에서 관측된 (D,h) emission lines의 FWHM을 비교하여 본 결과 FWHM 온도가 증가함에 따라 선형적으로 증가하는 것이 아니라 급격한 증가를 q이는 구간을 관착할 수 있었다. 이것은 CdTe내에 존재하는 전하를 띠고 있는 주게와 받게의 결합의 결과로 나타나는 현상으로 보여진다. 이러한 결과를 통하여 얕은 준위에 있는 주게 불순물의 농도를 계산해 보았고 Hall 측정을 얻은 결과와 비교하여 보았다.판단된다. 따라서 이 기술은 기존의 광소자 제작을 위한 IFVD 방법의 문제점을 해결할 뿐만 아니라 결정 재성장 없이 도일한 기판상에 국부적으로 상이한 bandgap 영역을 만들 수 있기 때문에 광소자 제작에 적극 이용될 수 있다.나지 않았으며 BST 박막에서는 약 1.2V의 C-V이력현상이 보였다.를 이용하였으며, 이온주입후 열처리 온도에 따른 활성화 정도의 관찰을 위하여 4-point probe와 Hall measurement를 이용하였다. 증착된 다결정 SiGe의 두게를 nanospec과 SEM으로 분석한 결과 Gem이 함량이 적을 때는 높은 온도에서의 증착이 더 빠른 증착속도를 나타내었지만, Ge의 함량이 30% 되었을 때는 온도에 관계없이 일정한 것으로 나타났다. XRD 분석을 한 결과 Peak의 위치가 순수한 Si과 순수한 Ge 사이에 존재하는 것으로 나타났으며, ge 함량이 많아짐에 따라 순수한 Ge쪽으로 옮겨가는 경향을 보였다. SEM, ASFM으로 증착한 다결정 SiGe의 morphology 관찰결과 Ge 함량이 높은 박막의 입계가 다결정 Si의 입계에 비해 훨씬 큰 것으로 나타났으며 근 값도 증가하는 것으로 나타났다. 포유동물 세포에 유전자 발현벡터로써 사용할 수 있음으로 post-genomics시대에 다양한 종류의 단백질 기능연구에 맡은 도움이 되리라 기대한다.다양한 기능을 가진 신소재 제조에 있다. 또한 경제적인 측면에서도 고부가 가치의 제품 개발에 따른 새로운 수요 창출과 수익률 향상, 기존의 기능성 안료를 나노(nano)화하여 나노 입자를 제조, 기존의 기능성 안료에 대한 비용 절감 효과등을 유도 할 수 있다. 역시 기술적인 측면에서도 특수소재 개발에 있어 최적의 나노 입자 제어기술 개발 및 나노입자를 기능성 소재로 사용하여 새로운 제품의 제조와 고압 기상 분사기술의 최적화에 의한 기능성 나노 입자 제조 기술을 확립하고 2차 오염 발생원인 유
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.3
no.1
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pp.8-14
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2002
In this paper, we realized a real-time text-independent speaker recognition system using gaussian mixture model, and applied frame level likelihood normalization method which shows its effects in verification system. The system has three parts as front-end, training, recognition. In front-end part, cepstral mean normalization and silence removal method were applied to consider speaker's speaking variations. In training, gaussian mixture model was used for speaker's acoustic feature modeling, and maximum likelihood estimation was used for GMM parameter optimization. In recognition, likelihood score was calculated with speaker models and test data at frame level. As test sentences, we used text-independent sentences. ETRI 445 and KLE 452 database were used for training and test, and cepstrum coefficient and regressive coefficient were used as feature parameters. The experiment results show that the frame-level likelihood method's recognition result is higher than conventional method's, independently the number of registered speakers.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.12
no.3
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pp.210-218
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2002
This paper proposes an efficient separation method of the composite images by using independent component analysis(ICA) based on neural networks of the approximate learning algorithm. The Proposed learning algorithm is the fixed point(FP) algorithm based on Secant method which can be approximately computed by only the values of function for estimating the root of objective function for optimizing entropy. The secant method is an alternative of the Newton method which is essential to differentiate the function for estimating the root. It can achieve a superior property of the FP algorithm for ICA due to simplify the composite computation of differential process. The proposed algorithm has been applied to the composite signals and image generated by random mixing matrix in the 4 signal of 500-sample and the 10 images of $512{\times}512-pixel$, respectively The simulation results show that the proposed algorithm has better performance of the learning speed and the separation than those using the conventional algorithm based method. It also solved the training performances depending on initial points setting and the nonrealistic learning time for separating the large size image by using the conventional algorithm.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.9
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pp.351-358
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2016
An Electrical Point Machine (NS:New-type Switch), which is equipped and operated at railways in Korea, has been used since the 1960s after being imported from Japan. On the other hand, although the mechanical configuration has improved the position motor control circuit, the electrical connection has not been improved, so NS may have a problem, such as the interlocking system of automatic train operation. In addition, NS is the most vulnerable part in the railway system and a huge train accident may occur due to minor defects. The existing NS wiring set of the circuit controller should be checked only if fixed. Therefore, an excessive inspection time only by a Railroad Signal expert is required. In this paper, the improvement of electrical connection in a NS wiring set, such as the position motor control circuit, was developed and the prototype was installed at Seoul Metro in the distance to go section. The results can be used to help make appropriate adjustments. The improvement of the NS wiring set enhance the maintenance efficiency, passenger service and the stability of the signal system as well as reducing the maintenance cost.
Currently, unmanned military vehicles under development in Korea have more devices to carry out various missions, and interface cables between them are also increasing. In addition, due to a small space problem inside the unmanned vehicle, devices are required to be miniaturized and integrated. For two reasons, connectors also need to be selected, which makes them vulnerable to noise due to the closer distance between the pins. In this paper, we analyzed how much the magnetic field produced by noise at the connector pin where cable twist is released affects the surrounding pin and presented the guide for optimal pin placement. First, the effect of magnetic field is greater than the crosstalk between pin and pin. Second, the magnetic field on both sides between + and - is strong when approaching one step with noise source. Third, the magnetic field strength is improved when setting the ground pin as the ground pin between the noise and the original signal when approaching the A noise source and the two steps. Fourth, in the case of a differential mode communication, the optimal placement area of the sensitive signal was presented according to positions Tx± and Rx±.
We carried out studies on SAR image intensity and interferometric phase over oyster sea farms. Strong backscattering was observed in amplitude images, and that was considered as a radar signal double bouncing from horizontal bars. These sea farming structures are not visible in satellite optical images except IKONOS image, so that it demonstrates the value of radar remote sensing as an effective tool in support of sea farm detection. The intensity of the image is sensitive to system parameters including wavelength, polarization, and look direction, but does not correlate to tide height. We found that the strongest backscattering can be obtained by L-band HH-polarization with a look direction perpendicular to the horizontal bar. We also succeeded in generating 21 coherent JERS-1 SAR interferometric pairs over the oyster farms. The general trend of the fringe rate of the interferometric phases appeared to be governed by altitude of ambiguity. The general trend was modeled by an inverse function and removed to have a residual phase. The residual phase showed a linear relation with the tide height. The results demonstrate for the first time that SAR can possibly be used to estimate sea level. However, the r.m.s. error of a regression line is 11.7 cm, and that is so far too large to make reliable assessments of sea level in practical applications. Further studies is required to improve the accuracy specifically using multi-polarization SAR data.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.19
no.4
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pp.153-161
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2018
This paper describes the performance improvement of Software (SW) digital filter using GPU (Graphical Processing Unit). The previous developed SW digital filter has a problem that it operates on a CPU (Central Processing Unit) basis and has a slow speed. The GPU was introduced to filter the data of the EAVN (East Asian VLBI Network) observation to improve the operation speed and to process data with other stations through filtering, respectively. In order to enhance the computational speed of the SW digital filter, NVIDIA Titan V GPU board with built-in Tensor Core is used. The processing speed of about 0.78 (1Gbps, 16MHz BW, 16-IF) and 1.1 (2Gbps, 32MHz BW, 16-IF) times for the observing time was achieved by filtering the 95 second observation data of 2 Gbps (512 MHz BW, 1-IF), respectively. In addition, 2Gbps data is digitally filtered for the 1 and 2Gbps simultaneously observed with KVN (Korean VLBI Network), and compared with the 1Gbps, we obtained similar values such as cross power spectrum, phase, and SNR (Signal to Noise Ratio). As a result, the effectiveness of developed SW digital filter using GPU in this research was confirmed for utilizing the data processing and analysis. In the future, it is expected that the observation data will be able to be filtered in real time when the distributed processing optimization of source code for using multiple GPU boards.
Ultrasound brain stimulation is spot-lighted by its capability of inducing brain cell activation in a localized deep brain region and ultimately treating impaired brain function while the efficiency and directivity of neural modulation are highly dependent on types of stimulus waveforms. Therefore, to optimize the types of stimulation parameters, we propose a cell-cultivable ultrasonic transducer having a series stack of a spin-coated polymer piezoelectric element (Poly-vinylidene fluoride-trifluorethylene, PVDF-TrFE) and a parylene insulating layer enhancing output acoustic pressure on a glass-coverslip which is commonly used in culturing cells. Due to the uniformity and high accuracy of stimulus waveform, tens of neuronal cell responses located on the transducer surface can be recorded simultaneously with fluorescence microscopy. By averaging the cell response traces from tens of cells, small changes to the low intensity ultrasound stimulations can be identified. In addition, the reduction of stimulus distortions made by standing wave generated from reflections between the transducers and other strong reflectors can be achieved by placing acoustic absorbers. Through the proposed ultrasound transducer, we could successfully observe the calcium responses induced by low-intensity ultrasound stimulation of 6 MHz, 0.2 MPa in astrocytes cultured on the transducer surface.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.5
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pp.785-796
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2023
In this study, a methodology for real-time classification and prediction of defects that may appear in PVDF(Polyvinylidene fluoride) sensors, which are widely used for structural integrity monitoring, is proposed. The types of sensor defects appearing according to the sensor attachment environment were classified, and an impact test using an impact hammer was performed to obtain an output signal according to the defect type. In order to cleary identify the difference between the output signal according to the defect types, the time domain statistical features were extracted and a data set was constructed. Among the machine learning based classification algorithms, the learning of the acquired data set and the result were analyzed to select the most suitable algorithm for detecting sensor defect types, and among them, it was confirmed that the highest optimization was performed to show SVM(Support Vector Machine). As a result, sensor defect types were classified with an accuracy of 92.5%, which was up to 13.95% higher than other classification algorithms. It is believed that the sensor defect prediction technique proposed in this study can be used as a base technology to secure the reliability of not only PVDF sensors but also various sensors for real time structural health monitoring.
Jaehyun Park;Si-Maek Lee;Beom-Joo Lee;Seon Ju Kim;Hyeong-Min Yoo
Composites Research
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v.36
no.6
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pp.429-434
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2023
In this study, aimed at improving the existing acoustic emission sensor for real time monitoring, a macro-fiber composite (MFC) transducer was employed as the acoustic emission sensor in the gas leak detection system. Prior to implementation, structural analysis was conducted to optimize the MFC's design. Consequently, the flexibility of the MFC facilitated excellent adherence to curved pipes, enabling the reception of acoustic emission (AE) signals without complications. Analysis of AE signals revealed substantial variations in parameter values for both high-pressure and low-pressure leaks. Notably, in the parameters of the Fast Fourier Transform (FFT) graph, the change amounted to 120% to 626% for high-pressure leaks compared to the case without leaks, and approximately 9% to 22% for low-pressure leaks. Furthermore, depending on the distance from the leak site, the magnitude of change in parameters tended to decrease as the distance increased. As the results, in the future, not only will it be possible to detect a leak by detecting the amount of parameter change in the future, but it will also be possible to identify the location of the leak from the amount of change.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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