Surface texturing is affected the uniformity and size of pyramid with saw mark defect density. To analysis the influence of the saw mark defect density, we textured various si wafer. When the texturing process proceeds without the saw mark removal, silicon wafer of low-saw mark defect density showed small pyramid size of $3.5{\mu}m$ with the lowest average value of the reflectance of 10.6%. When texturing carried out after removal of the saw mark using the TMAH solution, we obtained a reflectance of about 11% and the large pyramid size of $5{\mu}m$. As a result, saw mark wafers showed a better pyramid structure than saw mark-free wafer. This result showed that saw mark can take place more smooth etching by the KOH solution and saw mark-free wafer is determined to be a factor that have a higher reflectance and a large pyramid.
기존의 버스트 모드 자동전력제어 회로는 데이터 율이 증가함에 따라 마크밀도 변화 영향을 심하게 받아 에러를 야기하였다. 이 문제를 해결하기 위해 높은 데이터 율에서도 마크밀도의 영향을 배제시킬 수 있는 새로운 구조의 첨두 비교기를 고안하고 이를 자동전력제어 회로에 적용하여 마크밀도 변화에 강한 버스트 모드 자동전력제어 회로를 제안하였다. 제안한 자동전력제어 회로 내의 첨두 비교기는 높은 데이터 율에서 뿐만 아니라 광범위한 기준전류 및 차 전류 변화에서도 미소한 마크밀도 변화 영향만을 보여 마크밀도 변화에 매우 강한 특성을 확인 할 수 있었다.
$^{232}$ Th 핵분열 물질과 조합된 고체비적검출체를 사용하여 250kw로 정상운전되는 TRIGA Mark-II 원자로의 대차폐수조내에서 열중성자주(thermalizing column)의 중심으로부터 수평방향의 속 중성자 선속밀도 분포를 추정하였다. 속 중성자 스펙트럼이 $^{235}$ U가 열 중성자에 의하여 핵분열이 일어날매 방출되는 중성자 스펙트럼과 같다는 가정을 한 다음, 선속밀도는 고쳬비적검출체로 얻어진 실험 결과로부터 계산되었다. 이와 같은 방법으로 속 중성자 설속밀도 분포의 측정 결과는 도표로서 제시된다.
For modified gravity models with screening mechanisms, the signal of modified gravity is larger at low density areas. We could add a density weighted mark to galaxy correlation function and increase the signal to noise of modified gravity detection. Based on mock galaxy catalogs from modified gravity simulations, we try different mark functions and parameters to find the best choices for discreminating modified gravity from GR. In this talk I will present our marked correlation funciton results and discuss its advantages and disadvantages.
At the design of Mark III membrane type LNG tank, an analytical and experimental approach on the fatigue strengths of membrane and its welds are very important in order to assist designers and surveyors. In this study, fatigue tests of lap weld of Mark III membrane type LNG tank were carried out and cumulative damage factor was calculated in order to estimate the fatigue life by probability density function and rule methods. It contained the following tests and reviews : 1) The fatigue tests of lap weld of stainless steel according to statistical testing method recommended by JSME, 2)Preparation of S-N curve for lap welds considering the statistical properties of the results of fatigue tests. 3) Procedure for estimating the initiation life of fatigue crack of lap welds under variable loads by the rule lf classification society and probability density function, 4) Guideline for inspection of lap welds fo membrane type LNG tank.
In this paper, we evaluated error correction performance and recording density of an optical disc system. The performance of Low-Density Parity Check code (LDPC) is compared to the HD-DVD (BD) ECC. The recording density of optical disc can be increased by reducing the redundancy of the user data. Moreover, since the correction capability of LDPC with decreased redundancy is better than that of BD, the recording density can also be increased by reducing the mark length of the data on the disc surface.
TRIGA Mark-III 원자로에서 핵연료봉의 내부 온도를 측정함으로써 노심의 출력분포를 유추하는 방법을 개발하였다. 핵연료 온도는 원자로의 안선 운전을 위하여 이미 장전되어 있는 계측 연료봉의 위치를 이동시켜 가면서 측정하였고 측정한 연료공의 수는 16개이다. 실험결과를 중성자확산이론에 의거한 노심계산의 결과와 비교한 바 최대편차는 12%, 표준편차는 5%였다. 핵연로 온도를 이용하여 연료봉의 출력밀도를 유추하는 방법은 기존의 다른 방법보다 훨씬 편리하면서 정확성을 유지할 수 있음이 판명되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권12호
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pp.3815-3835
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2022
Density-based outlier detection is one of the hot issues in data mining. A point is determined as outlier on basis of the density of points near them. The existing density-based detection algorithms have high time complexity, in order to reduce the time complexity, a new outlier detection algorithm DODMD (Density-based Outlier Detection in Multidimensional Datasets) is proposed. Firstly, on the basis of ZH-tree, the concept of micro-cluster is introduced. Each leaf node is regarded as a micro-cluster, and the micro-cluster is calculated to achieve the purpose of batch filtering. In order to obtain n sets of approximate outliers quickly, a greedy method is used to calculate the boundary of LOF and mark the minimum value as LOFmin. Secondly, the outliers can filtered out by LOFmin, the real outliers are calculated, and then the result set is updated to make the boundary closer. Finally, the accuracy and efficiency of DODMD algorithm are verified on real dataset and synthetic dataset respectively.
This paper presents the measurement and correction method of PCB alignment errors for PCB screen printer. Electronic equipment is getting smaller and yet must satisfy high performance standard. Therefore, there is a great demand for PCB with high density. However conventional PCB screen printer doesn't have enough accuracy to accommodate the demand for high-resolution circuit pattern and high-density mounting capacity of electronic chips. It is because the alignment errors of PCB occur when it is loaded to the screen printer. Therefore, this study focuses on the development of the system which is able to measure and correct alignment errors with high-accuracy. An automatic optical inspection part measures the PCB alignment errors using machine vision, and the high-accuracy 3-axis stage makes correction for these errors. This system used two CCD cameras to get images of two fiducial marks of PCB. The centers of fiducial marks are obtained by using moment, gradient method. The first method is calculating the centroid by using first moment of blob, and the latter method is calculating the center of the circle whose equation is obtained by curve-fitting the boundaries of fiducial mark. The operating system used to implement the whole set-up is carried in Window 98 (or NT) environment. Finally we implemented this system to PCB screen printer.
Classification methods based on dual energy X-ray absorptiometry, ultrasonic waves, and quantitative computed tomography have been proposed. Also, a classification method based on machine learning with bone mineral density and structural indicators extracted from the CT images has been proposed. We propose a method which enhances the performance of existing classification method based on bone mineral density and structural indicators by extending structural indicators and using principal component analysis. Experimental result shows that the proposed method in this paper improves the correctness of osteoporosis classification 2.8% with extended structural indicators only and 4.8% with both extended structural indicators and principal component analysis. In addition, this paper proposes a method of automatic phantom analysis needed to convert the CT values to BMD values. While existing method requires manual operation to mark the bone region within the phantom, the proposed method detects the bone region automatically by detecting circles in the CT image. The proposed method and the existing method gave the same conversion formula for converting CT value to bone mineral density.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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