Kim, Ji-Won;Jo, Soon-Chul;Kim, Sang-Yoon;Ko, Hoon;Lee, Chang-Woo
Journal of the Korean Magnetics Society
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v.16
no.5
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pp.240-244
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2006
In this paper, magnetic properties and annealing behavior of spin valve structures using Mo(MoN) layers as underlayers were studied varying the thickness of the underlayers. The spin valve structure was consisted of Si substrate/$SiO_2(2,000{\AA})/Mo(MoN)(t{\AA})/NiFe(21\;{\AA})/CoFe(28\;{\AA})/Cu(22\;{\AA})/CoFe(18\;{\AA})/IrMn(65\;{\AA})/Ta(25\;{\AA})$. Also, MoN films were deposited on Si substrates and their thermal annealing behavior was analyzed. The resistivity of the MoN film increased as the $N_2$ gas flow rate was increased. After annealing at $600^{\circ}C$, XRD results did not show peaks of silicides. XPS results indicated MoN film deposited with 5 sccm of $N_2$ gas flow rate was more stable than the film deposited with 1 sccm of $N_2$ gas flow rate. The variations of MR ratio and magnetic exchange coupling fold were small for the spin valve structures using Mo(MoN) underlayers up to thickness of45 ${\AA}$. MR ratio of spin valves using MoN underlayers deposited with various $N_2$ gas flow rate was about 7.0% at RT and increased to about 7.5% after annealing at $220^{\circ}C$. Upon annealing at $300^{\circ}C$, the MR ratio decreased to about 3.5%. Variation of $N_2$ gas flow rate up to 5 sccm did not change the MR ratio and $H_{ex}$ appreciably.
Jong In Lee;Seung Hyuk Lee;Jin Soo Kim;Byung Hun Lee
Nuclear Engineering and Technology
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v.16
no.3
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pp.141-154
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1984
An analysis is presented of key phenomena and scenario which imply some general trends for beyond design-basis-accident in Kori-1 PWR dry containment. The study covers a wide range of severe accident sequences initiated by small break LOCA. The MARCH computer code, with KAERI modifications was used in this analysis. The major emphasis of the paper are two folds, 1) the phenomenologic understanding of severe accident and 2) a study of H2 combustion and debris/ water interactions in a specific small break LOCA for Kori-1 plant. The sensitivity studies for the specific plant data and thermal interaction modelings used in the SASA were performed. The results show that if hydrogen burning does occur at low concentration, the resulting peak pressure does not exceed the design value, while the lower concentration assumption results in repeated burning due to the continuing H$_2$ generation. For debris/water interaction, the particle size has no effect on the magnitude of peak pressure for the amount of water assumed to be in the reactor cavity. But, the occurrence of peak pressure is considerably delayed in case of using the dryout correlation. The peak containment pressure predicted from the hydrogen combustion and steam pressure spite during full core meltdown scenario does not present a severe threat to the containment integrity.
This paper represents 50 ㎓ narrow band pass filters for fiber optical communication fabricated by dual ion beam sputtering method. We have analyzed the characteristics of the TA$_2$$O_{5}$ and $SiO_2$ single layers in order to optimize the process conditions for the 50 ㎓ narrow band pass filters, and controlled the film thickness uniformity to less than 0.1 nm deviation by dual peak spike filter pre-deposition. We designed and fabricated 50 ㎓ narrow band pass filters that consist of 216 layers including 4 cavities based on quarter wave optical thickness. Class substrates with high thermal expansion coefficients were used to reduce the film stress. Anti-reflection coating at the rear side of the substrate was also needed to reduce the optical thickness errors of the Optical Monitoring System caused by multiple beam interference between the front side and the rear side of substrate. The optical characteristics of this 50 ㎓ narrow band pass filters are insertion loss of 0.40 ㏈, pass band ripple of 0.20 ㏈, and pass bandwidth at -0.5 ㏈ of 0.20 nm. and isolation bandwidth at -25 ㏈ of 0.6 nm, which satisfy specifications of dense WDM system in fiber optical communications.tions.
This paper presents a brief historical review of various attempts to estimate the age of the Earth, and reappraises the study of Patterson (1956) which revealed for the first time that the age of the Earth is $4550{\pm}70Ma$ by measuring Pb isotope ratios of several meteorites and a marine sediment. The standard model for the planetary formation of early solar system is: formation of solid particles condensed from the cooling of hot nebular gas -> formation of planet-sized bodies by accretion of those solid particles. The Moon is supposed to have formed from the accretion of the relicts produced by the collision of proto-Earth with Mars-sized body. It is not easy to pinpoint the age of the Earth, considering the series of events related to the formation of the Earth. So, I propose that the collision age as that of the Earth, since the present status of the Earth is thought to be the direct product of the collision. According to the previous studies, the collision age can be broadly constrained between the age ($4567.30{\pm}0.16Ma$) of the earliest condensates (CAI, calcium-aluminum rich inclusion) of the nebula gas, i.e., the age of the solar system, and the oldest age ($4,456{\pm}40Ma$) among rocks and minerals of the Earth and the Moon. We need more precise estimation of the collision age, since it is important in estimating time scale for the formation of planet-size body and in revealing thermal evolution of magma oceans of the Earth and the Moon presumably developed right after the collision.
This paper discovers the energy loss factors through the insulation diagnosis of houses or buildings, and proposes directions for energy efficiency improvement. The energy efficiency factor of a building consists of insulation diagnosis, thermal bridge diagnosis, window diagnosis, airtight diagnosis, and equipment diagnosis. Among the residents and facilities in the energy welfare blind spot, an energy efficiency diagnosis was conducted for one senior citizen building located in Naju-si, Jeollanam-do, and energy efficiency diagnosis was conducted after insulation was installed. Energy measurement, diagnosis and analysis were performed using the IoT-based integrated wired/wireless energy diagnosis platform, Energy Finder. As a result of comparison, an overall energy saving rate of 16.38% was achieved. Annual heating energy consumption per unit area decreased from 333.51kWh before construction to 277.35kWh after construction, and annual cooling energy consumption per unit area decreased from 5.51kWh before construction to 5.22kWh after construction. The annual primary energy consumption per unit area decreased from 464.52kWh before construction to 403.69kWh after construction, and the annual energy cost was reduced from 3,063,307.14 won before construction to 2,641,072.49 won after construction. The additional improvement work is needed on the standards affecting energy efficiency other than insulation.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.4
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pp.1-9
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2021
A60 class deck penetration piece is a fire-resistance apparatus installed on the deck compartment to protect lives and prevent flame diffusion in fire accidents. In case that the A60 piece is newly developed or its initial design is revised, it is important to verify the fire resistance performance using a fire test procedure (FTP) code. In this paper, transient heat transfer analysis was carried out to evaluate the fire resistance design compatibility of the newly devised A60 piece. The analysis results were verified via a fire test. The heat transfer characteristics were also investigated by comparing design specifications, such as diameter, internal configuration, and material type. The analysis was performed using ABAQUS/Implicit, and the fire test was performed according to the FTP code. The fire resistance performance of the A60 pieces satisfied the safety of life at sea convention regulation. The material type was the most important design specification for the A60 piece. Based on the maximum test temperature, the measured temperature of SUS316L material was 25% lower than that of S45C on average. The differences between thermal conductivity and specific heat of each material were 17% and 58%, respectively.
In recent years, big data analysis has been expanded to include automatic control through reinforcement learning as well as prediction through modeling. Research on the utilization of image data is actively carried out in various industrial fields such as chemical, manufacturing, agriculture, and bio-industry. In this paper, we applied NASNet, which is an AutoML reinforced learning algorithm, to DeepU-Net neural network that modified U-Net to improve image semantic segmentation performance. We used BRATS2015 MRI data for performance verification. Simulation results show that DeepU-Net has more performance than the U-Net neural network. In order to improve the image segmentation performance, remove dropouts that are typically applied to neural networks, when the number of kernels and filters obtained through reinforcement learning in DeepU-Net was selected as a hyperparameter of neural network. The results show that the training accuracy is 0.5% and the verification accuracy is 0.3% better than DeepU-Net. The results of this study can be applied to various fields such as MRI brain imaging diagnosis, thermal imaging camera abnormality diagnosis, Nondestructive inspection diagnosis, chemical leakage monitoring, and monitoring forest fire through CCTV.
Though admitting that, in light of the recent archaeological trend, the excavation on relics of Sam-gama (a sort of kiln steaming the hemp) is increasingly reported, little efforts by far have been made not only to restore its traditional structure design but also to research hardly the change of hemp-steaming technologies in ages. In this regard, this paper shows the exploration of structural method and design as well as operability with regard to Sam-gut, traditional hemp-processing equipment that was recently reconstructed in Jungsun, Kangwon Province. Samgut, generally positioned at the waterside area, is an traditional device for steaming hemp to get bast fibers from the raw material of hemp, principally consisting of HWA-JIP(fire-place) to obtain steams by feeding fire ad Mong-got(boiling chamber) to make the hemp steamed after stacking. More specifically, thick round-logs were piled at the bottom of Hwajip prior to stacking stones around its circumferential area. When the timber positioned below gets burned with high temperature to heat stones existing in the upper side, waters then poured onto it after laying a bundle of grass and soil up to the boiled stones. If so, there generates hot vapor, which is conveyed to Monggot to steam the hemp. Functionally, it is of outstanding importance that Samgut is capable of producing high-temperature water vapors instantaneously under the intensive manpower, thus being constructed achievable for those purposes. The Samgut made by digging the ground is an instant facility that is closed after use. The remains, which were used to generate higher thermal power for steaming hemp, make it hard to excavate the historic traits because there left little vestiges in the soil, which means keen attention must be paid to find out the trace of Smgama relics. Future research stall be focused on collection of broader data regarding Samgut including technological review in extracting bas fibers from the hemp.
Graphene, called the "dream material" is drawing attention as a groundbreaking new material that will lead the era of the 4th Industrial Revolution. Graphene has high strength, excellent electrical and thermal conductivity, excellent optical permeability, and excellent gas barrier properties. In this paper, as the South Korean government recently announced Green New Deal and Digital New Deal policy, we analyze graphene technology, which is also attracting attention for its application to Corona 19 biosensor, to understand its national R&D trend and knowledge structure, and to explore the possibility of its application. Firstly, 4,054 cases of national R&D project information for the last 10 years are collected from the National Science & Technology Information Service(NTIS) to analyze the trend of graphene-related R&D. Besides, projects classified as green technology are analyzed concerning the government's Green New Deal policy. Secondly, text mining analysis is conducted by collecting 500 recent graphene-related articles from e-newspapers. According to the analysis, the field with the largest number of projects was found to be high-efficiency secondary battery technology, and the proportion of total research funds was also the highest. It is expected that South Korea will lead the development of graphene technology in the future to become a world leader in diverse industries including electric vehicles, cellular phone batteries, next-generation semiconductors, 5G, and biosensors.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.7
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pp.299-306
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2022
In recent, sensors embedded in robots, equipment, and circuits have become common, and research for diagnosing device failures by learning measured sensor data is being actively conducted. This failure diagnosis study is divided into a classification model for predicting failure situations or types and a regression model for numerically predicting failure conditions. In the case of a classification model, it simply checks the presence or absence of a failure or defect (Class), whereas a regression model has a higher learning difficulty because it has to predict one value among countless numbers. So, the reason that regression modeling is more difficult is that there are many irregular situations in which it is difficult to determine one output from a similar input when predicting by matching input and output. Therefore, in this paper, we focus on input and output data with periodicity, analyze the input/output relationship, and secure regularity between input and output data by performing sliding window-based input data patterning. In order to apply the proposed method, in this study, current and temperature data with periodicity were collected from MMC(Modular Multilevel Converter) circuit system and learning was carried out using ANN. As a result of the experiment, it was confirmed that when a window of 2% or more of one cycle was applied, performance of 97% or more of fit could be secured.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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