Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2011.02a
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pp.463-463
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2011
집속이온빔장치(Foucused Ion Beam)에서 사용하는 액체금속이온원(Liquid Metal Ion Source)은 고 전류밀도, 고 휘도, 낮은 에너지퍼짐 등 많은 장점이 있다. 대부분의 집속이온빔 장치에서 플라즈마 이온소스에 비해 빔의 직경이 작고 GFIS 보다 다루기 쉬워 액체금속이온원을 많이 사용하고 있다. 기존에 사용하던 액체금속이온원에 서프레셔라는 새로운 전극을 추가시켜 팁과 갈륨저장소, 서프레셔, 추출극 구조로 만들었다. 이 연구를 위해 RPA(Retarding Potential Analyser)를 제작 하였다. RPA는 두 개의 메쉬와 하나의 컬렉터로 이루어져 있으며, 액체금속이온과 플로팅 되어있는 RPA에 전압의 차이를 주기위해 베터리로 제작한 파워로 액체금속이온에 인가되는 전압에 + 90V, -90V까지 제어가 가능하게 만들었다. 본 연구에서는 서프레셔의 유무에 따른 액체금속이온원의 에너지 퍼짐에 대해 연구하였다. 추출극에 전압 변화를 주어 방출되는 전류를 5uA, 10uA, 15uA, 20uA로 변화시켜가며 RPA에서 측정되는 전류를 가지고 전류-전압의 관계를 보았고, 에너지 퍼짐정도를 알았다. 마찬가지로 서프레셔에 전압 변화를 주어 전류-전압 관계, 에너지 퍼짐정도를 알았다.
Arsa, Dewa Made Sri;Lee, Jonghoon;Won, Okjae;Kim, Hyongsuk
Smart Media Journal
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v.11
no.7
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pp.94-103
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2022
Weeds bring disadvantages to crops since they can damage them, and a clean treatment with less pollution and contamination should be developed. Artificial intelligence gives new hope to agriculture to achieve smart farming. This study delivers an automated weeds growth point detection using deep learning. This study proposes a combination of semantic graphics for generating data annotation and U-Net with pre-trained deep learning as a backbone for locating the growth point of the weeds on the given field scene. The dataset was collected from an actual field. We measured the intersection over union, f1-score, precision, and recall to evaluate our method. Moreover, Mobilenet V2 was chosen as the backbone and compared with Resnet 34. The results showed that the proposed method was accurate enough to detect the growth point and handle the brightness variation. The best performance was achieved by Mobilenet V2 as a backbone with IoU 96.81%, precision 97.77%, recall 98.97%, and f1-score 97.30%.
Xiaokang Shao;Yusheng Jiang;Zongyuan Zhu;Zhiyong Yang;Zhenyong Wang;Jinguo Cheng;Quanwei Liu
Geomechanics and Engineering
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v.34
no.1
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pp.103-113
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2023
This study focused on understanding the relationship between the design of a tunnel boring machine disc cutter ring and its rock-breaking efficiency, as well as the applicable conditions of different cutter ring types. The discrete element method was used to establish a numerical model of the rock-breaking process using disc cutters with different ring types to reveal the development of rock damage cracks and variation in cutter penetration load. The calculation results indicate that a sharp-edged (V-shaped) disc cutter penetrates a rock mass to a given depth with the lowest load, resulting in more intermediate cracks and few lateral cracks, which leads to difficulty in crack combination. Furthermore, the poor wear resistance of a conventional V-shaped cutter can lead to an exponential increase in the penetration load after cutter ring wear. In contrast, constant-cross-section (CCS) disc cutters have the highest quantity of crack extensions after penetrating rock, but also require the highest penetration loads. An arch-edged (U-shaped) disc cutter is more moderate than the aforementioned types with sufficient intermediate and lateral crack propagation after cutting into rock under a suitable penetration load. Additionally, we found that the cutter ring wedge angle and edge width heavily influence cutter rock-breaking efficiency and that a disc cutter with a 16 to 22 mm edge width and 20° to 30° wedge angle exhibits high performance. Compared to V-shaped and U-shaped cutters, the CCS cutter is more suitable for soft or medium-strength rocks, where the penetration load is relatively small. Additionally, two typical case studies were selected to verify that replacing a CCS cutter with a U-shaped or optimized V-shaped disc cutter can increase cutting efficiency when encountering hard rocks.
Let F be a non-trivial non-Archimedian field. The sequence spaces $\Gamma\;(F)\;and\;{\Gamma}^{\ast}(F)$ were defined and studied by Soma-sundaram[4], where these spaces denote the spaces of entire and analytic sequences defined over F, respectively. In 1997, these spaces were generalized by Mursaleen and Qamaruddin[1] by considering an arbitrary sequence $U\;=\;(U_k),\;U_k\;{\neq}\;0 \;(\;k\;=\;1,2,3,{\cdots})$. They characterized some classes of infinite matrices considering these new classes of sequences. In this paper, we further generalize the above mentioned spaces and define the spaces $\Gamma(u,\;F,\;{\Delta}),\;{\Gamma}^{\ast}(u,\;F,\;{\Delta}),\;l_p(u,\;F,\;{\Delta})$), and $b_v(u,\;F,\;{\Delta}$). We also study some matrix transformations on these new spaces.
We consider a torus T, that is, a compact surface with genus 1 and $\Omega = D^2 \times S^1$ topologically with $\partial\Omega = T$, where $D^2$ is the open unit disk and $S^1$ is the unit circle. Let $\omega = (x,y)$ denote the generic point on T. For a smooth immersion $u : T \to R^3$, we define the Dirichlet functional by $$ E(u) = \frac{2}{1} \int_{T} $\mid$\nabla u$\mid$^2 d\omega $$ and the volume functional by $$ V(u) = \frac{3}{1} \int_{T} u \cdot u_x \Lambda u_y d\omege $$.
The purpose of this study is to optimize the parameters related to consensus coherency within the PCL 1300, the operating program of wind profiler, from a validation of wind data between rawinsonde and wind profiler at Chupungryeong ($36^{\circ}13^{\prime}$, $127^{\circ}59^{\prime}$) site in Korea. It is then to analyze the diurnal and seasonal characteristics of the turbulence energy dissipation rate (${\varepsilon}$) in clear and rainy days from March 2009 to February 2010. In comparison of the wind data between wind profiler and rawinsonde during April 22-23, 2010, it was shown in a big error more than $10ms^{-1}$ over the height of 3,000 meters in the zonal (u) and meridional (v) wind components. When removing more than $10ms^{-1}$ in each wind speed difference of u an v components between the two instruments, the correlation coefficients of these wind components were 0.92 and 0.88, respectively, and the root mean square errors were 3.07 and $1.06ms^{-1}$. Based on these results, when the data processing time and the minimum available data within the PCL 1300 program were adjusted as 30 minutes and 60%, respectively, the bias errors were small. In addition, as a result of an analysis of sensitivity to consensus coherency of u and v components within the PCL1300 program, u components were underestimated in radial coherency, instantaneous and winbarbs coherency, whereas v components were overestimated. Finally by optimizing parameters of the PCL1300 program, the diurnal and seasonal means of ${\varepsilon}$ at each height were higher in rainy days than those in clear days because of increasing in the vertical wind speed due to upward and downward motions. The mean ${\varepsilon}$ for clear and rainy days in winter was lower than those of other seasons, due to stronger horizontal wind speed in winter than those in other seasons. Consequently, when the turbulence energy dissipation rates in the vertical wind speed of more than ${\pm}10cm\;s^{-1}$ were excluded for clear and rainy days, the mean ${\varepsilon}$ in rainy days was 6-7 times higher than that in clear days, but when considering them, it was 4-5 times higher.
The determination of total phenols was accomplished by capillary-high performance liquid chromatography (capillary-HPLC) after nitrosation of the U.S.E.P.A. classified 11 priority pollutant phenols, using the nitrosated parent phenol (POHNO) as a reference for calibration. The optimum mobile phase composition for this analysis was found by examining the effect of changing the percentage of acetonitrile (MeCN) in the mobile phase on retention factors (k values) and peak intensities. As MeCN percentage was increased, k values were reduced and peak intensities were generally increased. From the results obtained, it was found that the optimum mobile phase was 90%(v/v) MeCN solution at pH 8.0, the detection wavelength of 400 nm, and a detection limit (D.L., concentration at signal to noise ratio (S/N) of 3.0) of 4.5 ${\times}$$10^{-7}$ M. In addition, 10 of the 11 phenols present in mineral or waste water were separated after the nitrosation by capillary-HPLC. The optimum mobile phase for separation was a 40%(v/v) MeCN solution at pH 5.0.
It is very important to first detect and remove defective fruits with scratches or bruised areas in the automatic fruit quality screening system. This paper proposes a method of detecting defective areas in fruits using the latest artificial intelligence technology, the Yolo V4 deep learning model in order to overcome the limitations of the method of detecting fruit's defective areas using the existing image processing techniques. In this study, a total of 2,400 defective fruits, including 1,000 defective apples and 1,400 defective fruits with scratch or decayed areas, were learned using the Yolo V4 deep learning model and experiments were conducted to detect defective areas. As a result of the performance test, the precision of apples is 0.80, recall is 0.76, IoU is 69.92% and mAP is 65.27%. The precision of pears is 0.86, recall is 0.81, IoU is 70.54% and mAP is 68.75%. The method proposed in this study can dramatically improve the performance of the existing automatic fruit quality screening system by accurately selecting fruits with defective areas in real time rather than using the existing image processing techniques.
A method for calculation of the contribution of $\pi$ bonding molecular orbitals to the dipole moments for octahedral [M(III)$A_3B_3$] type complexes has been developed [M(III) = Ti(III), V(III), Cr(III), Fe(III) or Co(III); A = O or N; B = N, S or Cl]. The contribution of ${\pi}$ bonding molecular orbitals to the dipole moments is found to be smaller than that of ${\sigma}$ bonding molecular orbitals but this contribution may not be negligible even for chelate complexes in which delocalization of ${\pi}$ electron is assumed. The calculated dipole moments (u = $u_{\sigma}$ + $u_{\pi}$) are closer to the experimental values than those for the case where only ${\sigma}$ bonds are assumed to be formed.
Let G = (V ; E) be a simple undirected graph without loops and multiple edges, the vertex and edge sets of it are represented by V = V (G) and E = E(G), respectively. A weighting w of the edges of a graph G induces a coloring of the vertices of G where the color of vertex v, denoted $S_v:={\Sigma}_{e{\ni}v}\;w(e)$. A k-edge-weighting of a graph G is an assignment of an integer weight, w(e) ${\in}${1,2,...,k} to each edge e, such that two vertex-color $S_v$, $S_u$ be distinct for every edge uv. In this paper we determine an exact 3-edge-weighting of complete graphs $k_{3q+1}\;{\forall}_q\;{\in}\;{\mathbb{N}}$. Several open questions are also included.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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