A stoichiometric mixture of evaporating materials for CuGaSe2 single crystal thin films was prepared from horizontal electric furnace. Using extrapolation method of X-ray diffraction patterns for the polycrystal CuGaSe2, it was found tetragonal structure whose lattice constant at and co were 5.615 ${\AA}$ and 11.025 ${\AA}$, respectively. To obtain the single crystal thin films, CuGaSe2 mixed crystal was deposited on thoroughly etched semi-insulating GaAs(100) substrate by the hot wall epitaxy (MWE) system. The source and substrate temperatures were Slot and 450$^{\circ}C$, respectively. The crystalline structure of the single crystal thin films was investigated by the photoluminescence and double crystal X-ray diffraction (UXD). The carrier density and mobility of CuGaSe2 single crystal thin films measured with Hall effect by van der Pauw method are 5.0l${\times}$10$\^$17/ cm$\^$-3/ and 245 $\textrm{cm}^2$/V$.$s at 293K, respectively. The temperature dependence of the energy band gap of the CuGaSe2 obtained from the absorption spectra was well described by the Varshni's relation, Eg(T) = 1.7998 eV - (8.7489${\times}$10$\^$-4/ eV/K)T$^2$/(T + 335 K. After the as-grown CuGaSe2 single crystal thin films was annealed in Cu-, Se-, and Ca-atmospheres, the origin of point defects of CuGaSe2 single crystal thin films has been investigated by the photoluminescence(PL) at 10 K The native defects of V$\_$CU/, V$\_$Se/, Cu$\_$int/, and Se$\_$int/ obtained by PL measurements were classified as a donors or accepters type. And we concluded that the heat-treatment in the Cu-atmosphere converted CuGaSe2 single crystal thin films to an optical n-type. Also, we confirmed that Ga in CuGaSe2/GaAs did not form the native defects because Ga in CuGaSe2 single crystal thin films existed in the form of stable bonds.
환기중인 실험축사내에서 가축의 현열과 환기공기의 온도차에 의한 열부력(熱浮力)(thermal buoyancy)이 공기유동 및 온도분포에 미치는 영향을 구명(究明)하기 위하여 TEACH 컴퓨터프로그램($k-{\varepsilon}$ 난류모형 및 SIMPLE계열 Algorithm)을 Curvilinear Coordinates에 맞게 변형하였다. 계산한 축사내 공기유통 및 온도분포의 유의성(有意性) 검증은 Boon(1978)의 실험결과를 이용하였다. 열부력의 크기에 따른 유동의 변화를 관찰하기 위하여 유입공기의 온도를 $17^{\circ}C$와 $10^{\circ}C$ 두 수준으로 입력하였으며, 가축의 현열플릭스(flux)는 실내온도에 따라 변화하므로 유압공기의 온도가 $17^{\circ}C$일 때는 130W/$m^2$, $10^{\circ}C$일 때는 170W/$m^2$을 경계조건으로 입력하였다. 예측한 공기유동의 형태는 실험값(Boon, 1978)과 비교하여 대체로 만족할만한 결과를 얻었다. 그러나 유입공기의 온도가 $10^{\circ}C$인 경우, 예측 공기유동은 실험 유동형태와 차이가 있었다. 즉, 실험에서는 수평슬롯으로 유입된 공기가 바로 아래로 굴절되어 유동(流動)하였으나, 계산의 결과는 일정 거리로 수평방향으로 유동하다가 아래로 굴절하였다. 이런 유동의 차이는 경험적으로 열부력(熱浮力)에 민감하게 반응하지 않는 k-${\varepsilon}$ 난류(亂流)모형의 적용이 원인이 되거나 실험의 부적절한 수행이 원인이 될 수도 있다. 이 유동(流動)의 Reynolds 수(數) (Re)는 약 3,300, 수정Ar수(修正Ar數)(Corrected Archimedes Number : $Ar_c$)64로써, $Ar_c$ <30 이거나 $Ar_c$ >75이면 유입공기의 제트는 수평유동한다는 Randall & Battams(1979)의 연구결과와는 일치하였다. 그러나 공기제트의 굴절은 유동의 특성이 같다하더라도 유체의 성질, 축사의 기하학적 형태에 따라서 매우 민감하게 반응하므로 실제 실험을 통한 재검정과정을 거쳐야 할 것으로 판단된다. Fig. 9와 Fig. 10의 기하학적 형태의 지점별 예측온도와 측정온도(Boon, 1978)와의 편차는 대부분의 지점에서는 $1^{\circ}C$ 미만으로 상당히 정확하였으며, 최대의 온도차는 Fig. 10의 지점 13에서 $1.7^{\circ}C$이었다.
슬롯리스 PM BLDC 전동기는 고속도, 고출력의 특징을 가지고 있어서 산업 및 공장자동화 기기분야에서 폭넓게 사용되고 있다. PM BLDC 전동기를 구동하려면 회전자 위치를 검출하는 센서가 필수적으로 요구된다. 홀 센서는 회전자의 위치를 판별하기 위한 것으로서 3상 PM BLDC 전동기의 경우 3개의 센서를 이용하는 것이 일반적인 방법으로 사용되어지고 있다. 그러나 본 논문에서는 기존의 회전자 위치 검출 시 1개의 홀 센서를 사용하여 기존의 방법과 동일한 성능을 가질 수 있음을 증명하였다. 그 결과 기존의 방법과 동일한 성능을 갖으며 저가격, 보호회로의 역할, 회로의 부피 감소의 효과를 얻을 수 있었으며 이를 시뮬레이션과 실험으로 증명하였다.
The influence of water partial pressure in Metal-organic Deposition (MOD) method was investigated on the texture and the morphology of $YBa_2Cu_3O_{7-x}$ (YBCO) films grown on the buffered metal tapes. The water partial pressure was varied from 4.2% up to 10.0% with the other process variables, such as annealing temperature and oxygen partial pressure, kept constant. In this work, the fluorine-free Y & Cu precursor solution added with Sm was synthesized and coated by the continuous slot-die coating & calcination step. The next annealing step of the YBCO films was done by the reel-to-reel method with the gas flowed vertically down. From the x-ray diffraction analysis, the un-reacted phase like $BaF_2$ peak was found at the water partial pressure of 4.2%, but $BaF_2$ peak intensity is much reduced as the water partial pressure is increased. However, the higher water partial pressure of about 10% in this experiment leads to the poor crystallinity of YBCO films. The morphologies of the YBCO films were not different from each other when the water partial pressure was varied in this work. The maximum critical current density of 3.8MA/$cm^2$ was obtained at the water partial pressure of 6.2% with the annealing temperature of 780$^{\circ}C$ and oxygen partial pressure of 500ppm.
This paper concerns a design and learning method of softmax function neural networks based on K-means clustering. The partial discharge data Information is preliminarily processed through simulation using an Epoxy Mica Coupling sensor and an internal Phase Resolved Partial Discharge Analysis algorithm. The obtained information is processed according to the characteristics of the pattern using a Motor Insulation Monitoring System program. At this time, the processed data are total 4 types that void discharge, corona discharge, surface discharge and slot discharge. The partial discharge data with high dimensional input variables are secondarily processed by principal component analysis method and reduced with keeping the characteristics of pattern as low dimensional input variables. And therefore, the pattern classifier processing speed exhibits improved effects. In addition, in the process of extracting the partial discharge data through the MIMS program, the magnitude of amplitude is divided into the maximum value and the average value, and two pattern characteristics are set and compared and analyzed. In the first half of the proposed partial discharge pattern classifier, the input and hidden layers are classified by using the K-means clustering method and the output of the hidden layer is obtained. In the latter part, the cross entropy error function is used for parameter learning between the hidden layer and the output layer. The final output layer is output as a normalized probability value between 0 and 1 using the softmax function. The advantage of using the softmax function is that it allows access and application of multiple class problems and stochastic interpretation. First of all, there is an advantage that one output value affects the remaining output value and its accompanying learning is accelerated. Also, to solve the overfitting problem, L2-normalization is applied. To prove the superiority of the proposed pattern classifier, we compare and analyze the classification rate with conventional radial basis function neural networks.
In this paper, we present observations of the Space Radiation Detectors (SRDs) onboard the Next Generation Small Satellite-1 (NEXTSat-1) satellite. The SRDs, which are a part of the Instruments for the study of Stable/Storm-time Space (ISSS), consist of the Medium-Energy Particle Detector (MEPD) and the High-Energy Particle Detector (HEPD). The MEPD can detect electrons, ions, and neutrals with energies ranging from 20 to 400 keV, and the HEPD can detect electrons over an energy range from 0.35 to 2 MeV. In this paper, we report an event where particle flux enhancements due to substorm injections are clearly identified in the MEPD A observations at energies of tens of keV. Additionally, we report a specific example observation of the electron distributions over a wide energy range in which we identify electron spatial distributions with energies of tens to hundreds of keV from the MEPD and with energy ranging up to a few MeV from the HEPD in the slot region and outer radiation belts. In addition, for an ~1.5-year period, we confirm that the HEPD successfully observed the well-known outer radiation belt electron flux distributions and their variations in time and L shell in a way consistent with the geomagnetic disturbance levels. Last, we find that the inner edge of the outer radiation belt is mostly coincident with the plasmapause locations in L, somewhat more consistent at subrelativistic energies than at relativistic energies. Based on these example events, we conclude that the SRD observations are of reliable quality, so they are useful for understanding the dynamics of the inner magnetosphere, including substorms and radiation belt variations.
본 연구실에서 개발한, 김치에서 분리한 Leu. mesenteroides SY2 유래 pFMBL1 을 바탕으로 구축한 셔틀벡터인, pSJE[7]를 외래유전자 발현에 적합하게 개량한 발현벡터를 구축하였다. Lactococcus lactis LM0230에서 분리한 프로모터 P6C를 pSJE에 도입하였다. P6C 염기서열을 지닌 oligonucleotide 쌍을 따로 제조한 후 annealing을 통해 짧은 DNA 단편을 얻어서 제한효소 처리후 pSJE에 도입하여 pSJE6c를 구축하였다. PSJE6c 효능 검증을 위해서 외래 유전자인 aga와 lacZ를 각각 pSJE6c에 도입하였다. P6C 프로모터와 비교를 위해 고유 프로모터를 지닌 유전자들도 각각 pSJE에 도입하였다. 재조합 plasmid들을 electroporation 방법으로 Lactobacillus brevis 2.14 균주에 도입하고 재조합균주들의 생육곡선과 효소역가 그리고 slot blot으로 전사체 농도를 측정하였다. 결과를 보면 PSJE6c에 클로닝 된 유전자들이 pSJE상의 유전자보다 효소역가들이 약 1.5배에서 2배 정도로 높았다. 전사체 농도 측정 결과도 pSJE6c 들에서 더 많은 전사체가 생성됨을 보여주었다. 이상 결과들은 효율적인 발현벡터들의 사용을 통해서 김치유산균에서 외래유전자 발현 효율을 높일 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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