Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.6
no.3
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pp.9-18
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1999
In this study, Metallugical properties between Sn-3.5Ag, Sn-37Pb eutectic solders and Au/Ni/cu substrate according to time span above the melting point were investigated. A conventional reflow soldering machine wert used for this study and time span above the melting point was determined by changing peak soldering temperature and conveyor speed. As results, scallop type intermetallic compounds of $Ni_3Sn_4$ were formed at joint interface and no Cu-Sn compounds were found at all; Ni layer performed as a barrier for Cu diffusion. As the peak soldering temperature increased, thickness of the intermetallic compound layer increased; maximum thickness of the scallop-layer was 2.2$\mu\textrm{m}$. The shape of scallops were transformed from hemi-sphere type to elliptical shape with smaller size. Micro-hardness of the solder joint decreased as the eutectic structure of Sn-3.5Ag and Sn-37Pb increased.
Rate constants for the hydrolysis of cinnamonitrile in the concentration range of 1 ∼ 5M of perchloric acid at 25$^{\circ}$C have been determined by UV spectrophotometry and from the Bunnett equations, hydration parameters (${\omega}$ = 9.8, ${\omega}^*$ = 0.42 & ${\phi}$=1.6) were obtained. CNDO/2 MO calculations were performed to determine relative stability, net charges, and overlap population of various conformational isomers. The results show that the (E)-planar is more stable than the (Z)-planar and protonation is favored on the nitrogen atom. On the basis of above findings, the acid hydrolysis is initiated by the protonation of the nitrogen atom of cinnamonitrile and then water molecule acting as nucleophile and as a proton transfer agent in the rate determining step. In the transition state of the acid hydrolysis, nucleophilic addition of water molecule occurs by sigma approach to the positively charged $C_7({\alpha}$) atom of the conjugate acid. As the results, we may conclude that the hydrolysis of cinnamonitrile in the strong acidic media proceeds through the A-2 type mechanism.
Facility diagnosis is essential for the smooth operation and life extension of rotating equipment used in industrial sites. Compared to other diagnostic methods, vibration diagnosis can find most of the initial defects, such as unbalance, alignment failure, bearing defects and resonance, compared to other diagnostic methods. Therefore, vibration analysis is the most commonly used facility diagnosis method in industrial sites, and is usefully used as a predictive preservation (PdM) technology to manage the condition of the facility. However, since the vibration diagnosis method is performed based on experience based on the standard, it is carried out by experts. Therefore, it is intended to contribute to the reliability of the facility by establishing a system that anyone can easily judge defects by establishing a vibration diagnosis method performed based on experience as a knowledgeable code system. An algorithm was developed based on the ISO-20816 standard for vibration measurement, and the reliability was verified by comparing the results of vibration measurement at various demonstration sites such as petrochemical plant compressors, hydrogen charging stations, and industrial machinery with the results of analysis using a development system. The developed algorithm can contribute to predictive maintenance (PdM) technology that anyone can diagnose the condition of the rotating machine at industrial sites and identify defects early to replace parts at the exact time of replacement. Furthermore, it is expected that it will contribute to reducing maintenance costs and downtime due to the failure of rotating machines when applied to various industrial sites such as oil refining facilities, transportation, production facilities, and aviation facilities.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.16
no.3
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pp.50-55
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2007
The purpose of this research is to enhance the luminance of the LED and to improve the implementation of color by mounting an array lens on the LED without special technology in process. The workmanship of key components considering the economical efficiency and the injection molding technology for high quality of the product are essential to achieve it. In this paper, the mold was computer-aided was designed and manufactured by CAM software (NX4) and high speed machining center. the applied final machining conditions were 3,000-5,000mm/min feed speed, 15,000-25,000rpm and ${\Phi}0.3mm$ ball end-mill. And the Flow analysis was performed using the mold flow software(MPI) in order to get uniformity of resin. Injection conditions acquired by the flow analysis and the injection experiment are as follows. The cylinder temperature is $220-260^{\circ}C$, the mold temperature is $70-80^{\circ}C$, the injection time is about 1.2sec, the injection pressure and velocity is each 7.8-14.7Mpa, and the injection velocity is 0.8-1.2m/sec.
Kim, Hyong-Back;Lee, Soo-Chul;Choo, Do-Youn;Choi, Kyu-Hwan
Physical Therapy Korea
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v.3
no.2
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pp.42-48
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1996
Weight bearing training on the involved leg is impotant for ambulation and activities of daily living in ambulatory hemiplegic patients. Traditionally, physical therapists have relied on exercise therapy and subjective evaluation. The goal for this study was to measure lower extremity weight distribution in standing with ten hemiplegic pations(M:8, F:2) and to determine the traing effect on symmetrical standing posture using a "Limloader". The Limloader is a machine designed for training symmetrical weight bearing posture. The results showed that the ability to keep the center of gravity within the limits for balance was improved significantly but the ability to adjust weight bearing on the involved leg was not (p<0.05). This study demostrated that hemiplegics can improved their symmetrical weight bearing ability using sensory biofeedback.
A Convolutional Neural Network(CNN) is one of the well-known deep-learning methods in image processing and computer vision area. In this study, we apply CNN to two kinds of flare forecasting models: flare classification and occurrence. For this, we consider several pre-trained models (e.g., AlexNet, GoogLeNet, and ResNet) and customize them by changing several options such as the number of layers, activation function, and optimizer. Our inputs are the same number of SOHO)/MDI images for each flare class (None, C, M and X) at 00:00 UT from Jan 1996 to Dec 2010 (total 1600 images). Outputs are the results of daily flare forecasting for flare class and occurrence. We build, train, and test the models on TensorFlow, which is well-known machine learning software library developed by Google. Our major results from this study are as follows. First, most of the models have accuracies more than 0.7. Second, ResNet developed by Microsoft has the best accuracies : 0.77 for flare classification and 0.83 for flare occurrence. Third, the accuracies of these models vary greatly with changing parameters. We discuss several possibilities to improve the models.
This paper investigates whether the use of Rainwater Harvesting Systems (RWHSs) to provide water for washing machines in Hong Kong residential buildings would be financially attractive. In such systems, rainwater is accumulated and reused for doing laundry, garden irrigation, flushing toilets, and even drinking. Thus, the analysis of RWHSs' financial feasibility is essential for construction projects. RainCycle is used to validate financial feasibility, considering particular circumstances and data relevant to the Hong Kong context. A range of different scenarios by adjusting three factors are evaluated: catchment area, water demand, and discount rate. It is suggested that $2,000m^2$ would be a suitable catchment area in a typical Hong Kong residential building and it is demonstrated how water demand and discount rate influence the financial performance of RWHSs. In particular, the financial performance of RWHSs is sensitive to discount rates. The results suggest that the RWH system would be worthwhile for buildings with a lower number of floors, but would barely achieve financial validation in Hong Kong's super high-rise residential buildings.
The protein phosphorylation is one of the important processes in the cell signaling pathway. A variety of protein kinase families are involved in this process, and each kinase family phosphorylates different kinds of substrate proteins. Many methods to predict the kinase-specific phosphoryrated sites or different types of phosphorylated residues (Serine/Threonine or Tyrosin) have been developed. We employed Supprot Vector Machine (SVM) to attempt the prediction of protein kinase specific phosphorylation sites. 10 different kinds of protein kinase families (PKA, PKC, CK2, CDK, CaM-KII, PKB, MAPK, EGFR) were considered in this study. We defined 9 residues around a phosphorylated residue as a deterministic instance from which protein kinases determine whether they act on. The subsets of PSI-BALST profile was converted to the numerical vectors to represent positive or negative instances. When SVM training, We took advantage of multiple SVMs because of the unbalanced training sets. Representative negative instances were drawn multiple times, and generated new traing sets with the same positive instances in the original traing set. When testing, the final decisions were made by the votes of those multiple SVMs. Generally, RBF kernel was used for the SVMs, and several parameters such as gamma and cost factor were tested. Our approach achieved more than 90% specificity throughout the protein kinase families, while the sensitivities recorded 60% on average.
There have been various recent methods proposed in detecting driver drowsiness (DD) to avert fatal accidents. This work proposes a hardware/software (HW/SW) co-design approach in implementation of a DD detection system adapted from an AdaBoost-based object detection algorithm with Haar-like features [1] to monitor driver's eye closure rate. In this work, critical functions of the DD detection algorithm is accelerated through custom hardware components in order to speed up processing, while the software component implements the overall control and logical operations to achieve the complete functionality required of the DD detection algorithm. The HW/SW architecture was implemented on an Altera DE2 board with a video daughter board. Performance of the proposed implementation was evaluated and benchmarked against some recent works.
The behavior of declawed emus in a farm environment has not been described despite its importance in the husbandry and welfare of the emu. This study examined whether declawing of emus causes chronic pain resulting in permanent changes in the locomotor and general behavior of declawed yearling emus compared to emus not declawed. One group of 40 emus were declawed on the day of hatch by removing the distal phalangeal joint using a Lyon beak-trimming machine. Another group of 40 emus not declawed were the controls. Declawed emus one year of age were allocated to a paddock $250m{\times}125m$, while the control group was placed in an adjoining paddock of the same dimensions. One hour video records of individual emus from each treatment were made from 08:00 and 17:00 h over 2 periods; firstly when food and water was available and secondly during a period when food and water was not available after being withdrawn overnight. Inactive, ingestive, posture change, grooming, aggressive and locomotor behaviors were monitored from the videotape. There was no behavioral evidence to indicate loss of locomotor ability of declawed emus or to suggest declawed emus were suffering from severe chronic pain as indicated by declawed emus engaging in significantly more bouts (p<0.05) and time of searching (p<0.05). Declawed emus also engaged in less stereotype pacing (p<0.05) indicating they were under less stress and not as frustrated as control birds which engaged in more step pushing behavior (p<0.05). Modelling analysis showed that pecking behavior in birds was most closely related to foraging behavior. Birds subject to pecking attacks demonstrated higher levels of stereotype behavior presumably as a method to cope with stress. The behavioral evidence in this study would indicate that declawing does not compromise the locomotor ability of emus and has the benefit of improving the social structure in the groups by reducing stereotype behavior and aggression.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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