• Proceedings of the Korean Magnestics Society Conference
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• 2017.05a
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• pp.103-104
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• 2017

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.6 no.1
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• pp.59-67
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• 2003

Multipath is an inevitable error source in radio navigation system such as GPS, it causes signal tracking errors such as carrier tracking errors, code tracking errors. Since code tracking error is a dominant error in absolute positioning, this paper focuses on the improvement of code tracking performance. This paper proposes a method that detects the change of autocorrelation function's slope and mitigates the multipath error. Also, this paper shows the performance evaluation results by post-processing the digitized RF samples.

• Proceedings of the Korean Magnestics Society Conference
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• 2005.06a
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• pp.128-129
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• 2005

• Proceedings of the Korean Magnestics Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.97-98
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• 2012

• Proceedings of the Korean Magnestics Society Conference
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• 2016.05a
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• pp.173-173
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• 2016

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2016.02a
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• pp.345.1-345.1
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• 2016

구리 피막은 열 및 전기를 잘 전달하는 특성으로 인해 전기 배선이나 Heat Sink 재료 등에 이용되고 있다. 최근에는 전자파 차폐나 FCCL (Flexible Copper Clad Laminate) 등의 피막으로 널리 이용되면서 연속 코팅 및 후막 제조를 위한 고속 소스의 필요성이 증가하고 있다. 연속코팅 설비에 적용하거나 후막을 경제적으로 제조하기 위해서는 정지상태의 기판을 기준으로 시간당 $100{\mu}m$ 이상의 증착 속도가 요구된다. 기존 마그네트론 스퍼터링 소스의 경우 일반적으로 증착율이 시간당 $20{\mu}m$ 이내이며, 고전력을 이용하는 소스의 경우도 $60{\mu}m$를 넘지 못하고 있다. 본 발표에서는 자기장 시뮬레이션을 통해 자석의 배열을 최적화하고 냉각 효율을 고려한 소스 설계를 통해 고속 스퍼터링 소스를 제작하고 그 특성을 평가하였다. 제작된 소스는 구리 코팅을 위한 스퍼터링 공정 조건을 도출하고 다양한 기판에 $20{\mu}m$ 이상의 구리 후막을 코팅하여 미소 형상 및 코팅 조직을 분석하였다.

• Journal of KSNVE
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• v.10 no.2
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• pp.331-337
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• 2000

The necessity of diagnosis of the rotating machinery which is widely used in the industry is increasing. Many research has been conducted to manipulate field vibration signal data for diagnosing the fault of designated machinery. As the pattern recognition tool of that signal, neural network which use usually back-propagation algorithm was used in the diagnosis of rotating machinery. In this paper, self-organizing feature map(SOFM) which is unsupervised learning algorithm is used in the abnormal defect diagnosis of rotating machinery and then learning vector quantization(LVQ) which is supervised learning algorithm is used to improve the quality of the classifier decision regions.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07b
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• pp.801-802
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• 2006

본 논문은 기존의 전기강판 재질을 이용한 모터가 아닌 SMC 재질을 이용한 모터 성형 시 발생 될 수 있는 문제점이 모터의 자기적 특성에 미치는 영향에 대해 분석 하였다. 기존의 전기 강판 재질 모터에서 밀도는 전 영역에서 고른 분포를 갖는 반면에, SMC를 이용한 모터는 위치와 형상에 따라 다른 밀도와 응력 분포를 지닌다. 따라서 본 논문에서는 이러한 SMC 재질을 이용한 모터의 특성이 전기적 에너지 변환 과정에 미치는 영향에 대해서 분석 하기위해, 고속모터(30000rpm)급 모터에서 silicon steel 재질 모터와 SMC 재질모터를 비교 하였다. 비교결과 SMC 재질 모터의 경우 밀도 편차가 5.8%이상 발생되었으며 이는 전기적 특성에 10%이상 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 고속모터의 경우 자속 포화가 심해 일정하게 높은 밑도 특성이 요구 되는 것으로 파악 되었으며, 향후 이 방법은 SMC 재질을 이용한 모터 설계에 유용하게 이용 될 수 있을 것으로 판단된다.

• ETRI Journal
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• v.13 no.4
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• pp.88-93
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• 1991

본 연구에서는 게이트의 Schottky 접촉을 먼저 만들고 옴 접촉 공정을 그후에 하는 자기정렬 공정 (self-aligned process) 에서 다이오드의 특성 저하를 막기위하여, 내열성 금속 (refractory metal) 을 사용하여 두께와 온도에 따른 각각의 특성을 알아보았다. 내열성 금속으로는 텅스텐을 사용하였으며, 텅스텐이 게이트 금속인 Au 나 AlGaAs 에 대해 어느정도 확산에 대한 barrier의 역할을 하는 지에 대하여 알아보았다. 전류-전압 측정자료와 Auger 분석을 통하여 옴 접촉조건($480^{\circ}C$)에서 텅스텐의 두께가 30nm 이하에서는 barrier 의 역활이 어려운 것으로 나타났다. 그리고 30~60 nm 사이에서 트랜지스터의 특성에 있어서 많은 변화가 있음을 알 수가 있었으며, 90 nm 이상에서는 $530^{\circ}C$ 이상의 온도에서 Au에 대해 좋은 barrier 의 역활을 할 수 있는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.7
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• pp.1551-1555
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• 2003

This paper describes the extraction method for cerebro-region using cellular automata from the cerebrum MR images. The cerebro-region extracted from applying the cellular automata rules obtained from histogram distribution analysis after removing the background image from the cerebro-region by determining the critical value. The experiment results showed that PSNR is 42㏈ on the image quality and the correlation factor is estimated 98%. And the result can be used as the medical auto-diagnostics system of cerebrum.