HBr을 이용한 트렌치 식각시 식각 방지막의 형성과 이들이 결함 생성 및 분포에 미치는 영향을 고분해능 투과전자현미경을 이용하여 연구하였다. $O_2$ 및 다른 첨가 가스로 $SiO_xF_y$, $SiO_xBr_y$ 등의 식각 방지막을 표면에 형성시켜 벽면 undercut을 방지하고 표면의 거칠기를 감소할 수 있었으며, 이후의 트렌치 채움 공정에서 void 가 없는 잘 채원진 구조를 얻을 수 있었다. 형성된 식각 방지막은 격자 결함의 생성 및 이들의 분포에 영향을 미쳤다. 대부분의 식각 유도 결함들은 트렌치 바닥의 가장자리에서 $10\AA$ 이내의 깊이로 분포하였으며, 잔류막의 두께에 의존하였다. 두꺼운 잔류막층 아래로는 결함들이 거의 사라졌으며, 결함층의 깊이와 잔류막 두께는 대체로 반비례하는 것을 나타났다. 기판 내에 존재하는 결정학적인 결함들은 식각종의 입사각이나 에너지에 의존하는 반면에,식각된 표면에서 관찰되는 결함들은 트렌치 식각동안 형성되는 이러한 잔류막의 두께에 크게 의존하는 것으로 나타났다.
최근 현장타설말뚝의 네킹 결함을 평가하기 위한 비파괴평가기법으로 전자기파를 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 전자기파의 전파는 주변 매질의 함수비에 큰 영향을 받는다. 본 연구에서는 서로 다른 함수비의 모래 지반에 설치되어 있는 현장타설말뚝에 발생한 네킹 결함을 전자기파를 이용하여 평가할 수 있는 방법을 실내실험을 통해 고찰하고자 한다. 실내실험을 위해 네킹 결함이 있는 직경 600mm, 길이 1m의 모형 말뚝을 제작하였으며, 건조된 모래와 함수비가 10%, 20%, 30%인 모래에 설치된 조건에서 실험을 수행하였다. 전자기파의 전파를 위해 철근망에 전선을 설치하여 전송선로를 구성하였다. 전자기파의 송신과 수신을 위해 time domain reflectometer를 사용하였다. 실험결과, 모형 말뚝의 두부와 선단부뿐만 아니라 네킹 결함부에서도 전자기파의 반사 신호가 뚜렷이 나타났다. 모래의 함수비가 증가할수록 네킹 결함부에서 반사되는 전자기파 신호의 최대 진폭이 감소하였으며, 모형 말뚝 선단에서 반사된 전자기파의 속도는 네킹 결함 내의 모래의 함수비가 증가할수록 감소하였다. 하지만, 전자기파의 도달시간과 속도를 이용하여 산정된 네킹 결함의 위치와 실제 네킹 결함의 위치가 거의 같았다. 본 연구는 전자기파가 모래 지반에 설치된 현장타설말뚝의 네킹 결함을 평가하는데 유용하게 활용될 수 있음을 보여준다.
저자들은 안구돌출, 각막혼탁, 혀 유착증, 짧은 목, 뇌실 확장, 심방중격결손증, 동맥관개존증 및 양측 다섯번째 중위지골이 짧은 증상을 갖은 선천성 이상 환아에서 세포 유전학 검사를 통해 2번과 7번의 비균형 전위로 인한 7번 염색체의 부분 삼체성, 2번과 20번의 비균형 전위가 모친에 의해 유전되어 나타났음을 경험하였기에 보고하는 바이다.
중수소 처리된 3 nm 두께의 게이트 산화막을 갖는 MOSFET를 제조하여 정전압 스트레스 동안의 게이트 산화막의 열화를 조사하였다. 중수소 처리는 열처리와 이온 주입법을 사용하여 각각 이루어졌다. 열처리 공정을 통해서는 게이트 산화막내 중수소의 농도를 조절하기가 힘들었다. 게이트 산화막내에 존재하는 과잉 중수소 결합은 열화를 가속시키기 때문에, 열처리 공정을 행한 소자에서 신뢰성이 표준공정에 의한 소자에 비해 저하되고 있음을 확인하였다. 그러나 중수소 이온 주입 방법을 통해서는 소자의 신뢰성이 개선됨을 확인하였다. 스트레스에 의한 게이트 누설 전류 변화 및 구동 특성 변화는 게이트 산화막내의 중수소 농도와 관련이 있으며, 이러한 특성은 적절한 공정 조건을 갖는 이온 주입법을 통해 개선할 수 있었다. 특히, 큰 스트레스 전압의 PMOSFET에서 중수소의 효과가 뚜렷하게 나타났으며, 이는 "hot" 정공과 중수소의 반응과 관련이 있는 것으로 판단된다.
Increasing of Korean old women's rate is demographic characteristics attributed an aging society, silver generation would lead to silver fashion market with steady competitiveness and interest in fashion. So the study attempts to use foundation material for silver's fashion design by analyzing design characteristics and processing development of design representative women's top. Selecting brand for collecting photo using study represents a mid- and premium-priced with reference Brand Yearbook. After selecting brand on domestic and foreign I have collected picture from Internet shopping mall and web-site of fashion brand, from October 2013 to July 2014, but I selected 840 pictures based on front poses for easy decision. In order to search design characteristics according to sort of silver blouse design on domestic and foreign. I have examined shape, color, pattern, fabric sensation, inside composition line and decoration with reference standard of analysis in preceding research. Data analysis method was conducted on analysis of frequency and cross analysis using SPSS statistical package 21.0. The conclusion of design characteristic according to type of blouse design for silver, H-silhouette in shirt blouse seems to fit in body transformation and expose silhouette with correcting the body flaw. Using soft material in T-shirt blouse they are able to conceal a body defect and express beautiful silhouette. By using detail in pullover shirt blouse and tunic blouse for point of design, it express glamour and luxurious. Most of blouse are printed various pattern, it would looks more gorgeous using pattern.
In recent years, imbalanced data is one of the most important and frequent issue for quality control in industrial field. As an example, defect rate has been drastically reduced thanks to highly developed technology and quality management, so that only few defective data can be obtained from production process. Therefore, quality classification should be performed under the condition that one class (defective dataset) is even smaller than the other class (good dataset). However, traditional multi-class classification methods are not appropriate to deal with such an imbalanced dataset, since they classify data from the difference between one class and the others that can hardly be found in imbalanced datasets. Thus, one-class classification that thoroughly learns patterns of target class is more suitable for imbalanced dataset since it only focuses on data in a target class. So far, several one-class classification methods such as one-class support vector machine, neural network and decision tree there have been suggested. One-class support vector machine and neural network can guarantee good classification rate, and decision tree can provide a set of rules that can be clearly interpreted. However, the classifiers obtained from the former two methods consist of complex mathematical functions and cannot be easily understood by users. In case of decision tree, the criterion for rule generation is ambiguous. Therefore, as an alternative, a new one-class classifier using hyper-rectangles was proposed, which performs precise classification compared to other methods and generates rules clearly understood by users as well. In this paper, we suggest an approach for improving the limitations of those previous one-class classification algorithms. Specifically, the suggested approach produces more improved one-class classifier using hyper-rectangles generated by using Gaussian function. The performance of the suggested algorithm is verified by a numerical experiment, which uses several datasets in UCI machine learning repository.
차량 점용접 부위에서 BSR(Buzz, Squeak, Rattle) 소음 발생 가능성을 국부 진동을 사용하여 비파괴적으로 추정하는 진동기반 계측법을 제시한다. 용접부에 부착된 구조물에 의한 점용점 부위의 국부적인 진동을 유발하고 진동전달 특성을 파악한다. 관측된 진동 특성으로부터 국부 구조의 굽힘강성값을 도출하였다. 강성값의 변화로부터 점용접의 상태 강건성을 파악하였다. 제시되는 방법의 검증을 위해 부분적으로 용접품질이 변화된 시편을 제작하였다. 제작된 시편에서 계측된 진동 특성을 분석하였다. 용접 강건성에 의해 변화하는 특정 주파수 대역을 파악하였다. 구조별, 위치별 계측을 통해 제시된 방법으로 분별이 가능한지 검증하였다. 국부 진동 평가방법은 구조물의 용접 강건성을 생산 현장에서 파악하게 하는 평가방법으로써 BSR발생 가능성을 저감하기위한 생산 품질 확보에 사용될 수 있다.
본 연구는 철도표면상에 발생하는 노후 현상 중 하나인 결함 검출을 위해 학습데이터를 생성함으로써 결함 검출 모델에서 더 높은 점수를 얻기 위해 진행되었다. 철도표면에서 결함은 선로결속장치 및 선로와 차량의 마찰 등 다양한 원인에 의해 발생하고 선로 파손 등의 사고를 유발할 수 있기 때문에 결함에 대한 철도 유지관리가 필요 하다. 그래서 철도 유지관리의 자동화 및 비용절감을 위해 철도 표면 영상에 영상처리 또는 기계학습을 활용한 결함 검출 및 검사에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 영상 처리 분석기법 및 기계학습 기술의 성능은 데이터의 수량과 품질에 의존한다. 그렇기 때문에 일부 연구는 일반적이고 다양한 철도표면영상의 데이터베이스를 확보하기위해 등간격으로 선로표면을 촬영하는 장치 또는 탑재된 차량이 필요로 하였다. 본연구는 이러한 기계적인 영상획득 장치의 운용비용을 감소시키고 보완하기 위해 대표적인 영상생성관련 딥러닝 모델인 생성적 적대적 네트워크의 기본 구성에서 여러 관련연구에서 제시된 방법을 응용, 결함이 있는 철도 표면 재생성모델을 구성하여, 전용 데이터베이스가 구축되지 않은 철도 표면 영상에 대해서도 결함 검출을 진행할 수 있도록 하였다. 구성한 모델은 상이한 철도 표면 텍스처들을 반영한 철도 표면 생성을 학습하고 여러 임의의 결함의 위치에 대한 Ground-Truth들을 만족하는 다양한 결함을 재 생성하도록 설계하였다. 재생성된 철도 표면의 영상들을 결함 검출 딥러닝 모델에 학습데이터로 사용한다. 재생성모델의 유효성을 검증하기 위해 철도표면데이터를 3가지의 하위집합으로 군집화 하여 하나의 집합세트를 원본 영상으로 정의하고, 다른 두개의 나머지 하위집합들의 몇가지의 선로표면영상을 텍스처 영상으로 사용하여 새로운 철도 표면 영상을 생성한다. 그리고 결함 검출 모델에서 학습데이터로 생성된 새로운 철도 표면 영상을 사용하였을 때와, 생성된 철도 표면 영상이 없는 원본 영상을 사용하였을 때를 나누어 검증한다. 앞서 분류했던 하위집합들 중에서 원본영상으로 사용된 집합세트를 제외한 두 개의 하위집합들은 각각의 환경에서 학습된 결함 검출 모델에서 검증하여 출력인 픽셀단위 분류지도 영상을 얻는다. 이 픽셀단위 분류지도영상들과 실제 결함의 위치에 대한 원본결함 지도(Ground-Truth)들의 IoU(Intersection over Union) 및 F1-score로 평가하여 성능을 계산하였다. 결과적으로 두개의 하위집합의 텍스처 영상을 이용한 재생성된 학습데이터를 학습한 결함 검출모델의 점수는 원본 영상만을 학습하였을 때의 점수보다 약 IoU 및 F1-score가 10~15% 증가하였다. 이는 전용 학습 데이터가 구축되지 않은 철도표면 영상에 대해서도 기존 데이터를 이용하여 결함 검출이 상당히 가능함을 증명하는 것이다.
Ultrasonic Guided Waves (UGWs) are a useful tool in structural health monitoring (SHM) applications that can benefit from built-in transduction, moderately large inspection ranges and high sensitivity to small flaws. This paper describes a SHM method based on UGWs, discrete wavelet transform (DWT), and principal component analysis (PCA) able to detect and quantify the onset and propagation of fatigue cracks in structural waveguides. The method combines the advantages of guided wave signals processed through the DWT with the outcomes of selecting defect-sensitive features to perform a multivariate diagnosis of damage. This diagnosis is based on the PCA. The framework presented in this paper is applied to the detection of fatigue cracks in a steel beam. The probing hardware consists of a PXI platform that controls the generation and measurement of the ultrasonic signals by means of piezoelectric transducers made of Lead Zirconate Titanate. Although the approach is demonstrated in a beam test, it is argued that the proposed method is general and applicable to any structure that can sustain the propagation of UGWs.
Recently, various engineering approaches have been widely used in the accident investigation field to identify the cause of the accident and to predict damage by accident. Computational analysis is the most commonly used method of accident investigation technique. This technique is mainly used to identify the mechanism of the accident generation and to determine the cause when it is difficult to reproduce the situation at the time of the accident or when it is impossible to perform a reproduction experiment. In this study, The gas explosion analysis for LPG explosion accident generated by defect of the blocking action was performed to determine the accident object, gas leakage amount and predicted the damage caused by the accident using 3D laser scanner and FLACS program. We can quantify the explosive power by LPG gas accident and predict the gas leakage amount, damage by accident and evaluate the stability of the structure through this study. In the future, This method can be widely used in the field of gas safety by improving the reliability and validity of the analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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