Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2003.05c
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pp.170-173
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2003
In this paper, we proposed a new bulk LDMOS structure which can be used for RF application, and its fabrication steps were introduced. The simulated devices consist of three types: Bulk device, SLB(SOI Like Bulk), and SOI device. As a result of process and device simulation, we showed electrical characteristics, such as threshold voltage, subthreshold slope, DIBL(Drain Induced Barrier Lowering), off-state current, and breakdown voltage. In this simulation study, the lattice temperature model was adopted to see the device characteristics with lattice temperature during the operation. SLB device structure showed the best breakdown characteristics among the other structures. The breakdown voltage of SLB structure is about 9V, that of bulk is 7V, and that of SOI is 8V.
Precise modelling of the interaction of ions with materials is important for many applications including material characterization, ion implantation in devices, thermonuclear fusion, hadron therapy, secondary particle production (e.g. neutron), etc. In this study, a new approach using the Geant4 toolkit in combination with the Bayesian regularization (BR) learning algorithm of the feed-forward neural network (FFNN) is developed to estimate the range of ions in materials accurately and quickly. The different incident ions at different energies are interacted with the target materials. The Geant4 is utilized to model the interactions and to calculate the range of the ions. Afterward, the appropriate architecture of the FFNN-BR with the relevant input features is utilized to learn the modelled ranges and to estimate the new ranges for the new cases. The notable achievements of the proposed approach are: 1- The range of ions in different materials is given as quickly as possible and the time required for estimating the ranges can be neglected (i.e. less than 0.01 s by a typical personal computer). 2- The proposed approach can generalize its ability for estimating the new untrained cases. 3- There is no need for a pre-made lookup table for the estimation of the range values.
Kim, Dae-Ki;Woo, Joung-Son;Ro, Jeong-Geun;Lee, Se-Kyoun
한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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2007.11a
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pp.550-554
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2007
A one-dimensional heat transfer model coupled with parameter estimation is developed in this study to predict the effective thermal conductivities of soil formation and borehole resistances from in situ field test data. In this application a new method of using initial ignoring time(IIT) obtained from error estimation is tried and turned out to be successful in determining soil thermal conductivities. The validity of this model is accomplished through comparison of the predicted temperature profiles of the model with the data from laboratory scale experimental setting. Eleven test boreholes were constructed in Ochang, Chungcheong Buk Do, and thermal response test was carried out with each borehole. The results of the in situ tests were analyzed with our 1-D numerical model and compared with the results of line source method. The comparison shows that the thermal properties from line source method is a little lower (${\sim}95%$)than those from numerical method. The reason of such result seems to be the lower thermal conductivity of grout material, which is not counted in line source method.
This study focuses on the teaching of fraction related to curriculum, introducing time of fraction, the meaning of fractions in textbook, material of teaching of fraction concept, teaching model of introducing time of fraction concept, special cases of teaching fraction and common points of representation of fraction among Korea, New Zealand and Singapore. For this study, Korea's mathematics textbooks(3-1, 3-2, 4-1, 5-1, 6-1) and New National Curriculum Mathematics(3, 4, 5. 6. 7)of New Zealand and New Syllabus Primary Mathematics(2B, 3B, 4A, 4B, 5A, 6A)of Singapore were selected for comparison and analysis. As a results we will suggest a reference to the development of mathematical curriculum, teaching fraction and improving the quality of the textbook through a method of comparative analysis of Korea, New Zealand and Singapore.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2001.11a
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pp.873-878
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2001
This Paper Presents a new model, called the “shear-friction truss model,” for slender reinforced concrete beams to derive a clear and simple equation for their ultimate shear strength. In this model, a portion of the shear strength is provided by shear reinforcement as in the traditional truss model, and the remainder by the shear-friction mechanism. Friction resistance is derived considering both geometrical configuration of the rough crack surface and material Properties. The inclined angle of diagonal strut in the traditional truss model is modified to satisfy the state of balanced failure, when both stirrups and longitudinal reinforcement yield simultaneously. The vertical component of friction resistance is added to the modified truss model to form the shear-friction truss model. Test results from published literatures are used to find the effective coefficient of concrete strength in resisting shear on inclined crack surfaces.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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v.18
no.5
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pp.237-245
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2017
A novel battery model based on the manufacturer datasheet is proposed. According to this model, not only the steady state but also the dynamic charging performance of the Li-ion battery can be analyzed and evaluated. The major advantage of our model is that all the parameters can be directly obtained from the datasheet and no additional experiments are required. Moreover, the transition between charge and discharge stages was analyzed based on our model, and a novel Simulink module was built to predict the energy consumption of a battery-powered system. Experiments were carried out to verify the model accuracy. Although the new model was developed for the Li-ion battery, it is expected to be applicable to other batteries.
Many novel materials exhibit a property of different elastic moduli in tension and compression. One such material is graphene, a wonder material, which has the highest strength yet measured. Investigations on buckling problems for structures with different moduli are scarce. To address this new problem, firstly, the nondimensional expression of the relation between offset of neutral axis and deflection curve is derived based on the phased integration method, and then using the energy method, load-deflection relation of the rod is determined; Secondly, based on the improved constitutive model for different moduli, large deformation finite element formulations are developed and combined with the arc-length method, finite element iterative program for rods with different moduli is established to obtain buckling critical loads; Thirdly, material mechanical properties tests of graphite, which is the raw material of graphene, are performed to measure the tensile and compressive elastic moduli, moreover, buckling tests are also conducted to investigate the buckling behavior of this kind of graphite rod. By comparing the calculation results of the energy method and finite element method with those of laboratory tests, the analytical model and finite element numerical model are demonstrated to be accurate and reliable. The results show that it may lead to unsafe results if the classic theory was still adopted to determine the buckling loads of those rods composed of a material having different moduli. The proposed models could provide a novel approach for further investigation of non-linear mechanical behavior for other structures with different moduli.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.35
no.2
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pp.134-142
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2022
As industry and technology go through advancement, it is hard to search new materials which satisfy various standards through conventional trial-and-error based research methods. Crystal Graph Convolutional Neural Network(CGCNN) is a neural network which uses material's features as train data, and predicts the material properties(formation energy, bandgap, etc.) much faster than first-principles calculation. This report introduces how to train the CGCNN model which predicts the formation energy using open database. It is anticipated that with a simple programming skill, readers could construct a model using their data and purpose. Developing machine learning model for materials science is going to help researchers who should explore large chemical and structural space to discover materials efficiently.
The purpose of this study is to analyze the characteristics of the New-Hanbok styling of online shopping mall, and to also suggest a solution to the problems of the New-Hanbok styling and develop a progressive plan. The research method was to search six keywords related to 'Hanbok' in the search portal 'Naver' and select 14 Hanbok brand companies. A total of 412 pictures of products for the model used on main screen were analyzed among 14 companies. The results of analyzing the New-Hanbok styling are as follows. First, the New-Hanbok styling showed the unstructured characteristics like unconventional arrangement after getting out of the fixed form of traditional Hanbok styling elements. Secondly, diverse images were represented as the hairstyle and makeup were highlighted as the elements of New-Hanbok styling. Thirdly, the new, fresh, trendy, and fashionable New-Hanbok styling was shown through the mix-and-match of traditional Korean-style accessories and fashion jewelries. However, regarding the New-Hanbok styling shown in online shopping mall, the overlapped items were especially found while the difference in material, pattern, and color required to overcome this problem was insufficient. It was lacking in the styling consistency for the establishment brand image while the awareness of the importance of accessory styling was insufficient. The brand competitiveness of the New-Hanbok could be secured by raising awareness on differentiation, consistency, and importance through the styling elements such as item composition, material, pattern, color, hairstyle, makeup, and accessory of brand.
On-line fault detection and diagnosis has an increasing interest in a chemical process industry, especially for a process control and automation. The chemical process needs an intelligent operation-aided workstation which can do such tasks as process monitoring, fault detection, fault diagnosis and action guidance in semiautomatic mode. These tasks can increase the performance of a process operation and give merits in economics, safety and reliability. Aiming these tasks, series of researches have been done in our lab. Main results from these researches are building appropriate knowledge representation models and a diagnosis mechanism for fault detection and diagnosis in a chemical process. The knowledge representation schemes developed in our previous research, the symptom tree model and the fault-consequence digraph, showed the effectiveness and the usefulness in a real-time application, of the process diagnosis, especially in large and complex plants. However in our previous approach, the diagnosis speed is its demerit in spite of its merits of high resolution, mainly due to using two knowledge models complementarily. In our current study, new knowledge representation scheme is developed which integrates the previous two knowledge models, the symptom tree and the fault-consequence digraph, into one. This new model is constructed using a material balance, energy balance, momentum balance and equipment constraints. Controller related constraints are included in this new model, which possesses merits of the two previous models. This new integrated model will be tested and verified by the real-time application in a BTX process or a crude unit process. The reliability and flexibility will be greatly enhanced compared to the previous model in spite of the low diagnosis speed. Nexpert Object for the expert system shell and SUN4 workstation for the hardware platform are used. TCP/IP for a communication protocol and interfacing to a dynamic simulator, SPEEDUP, for a dynamic data generation are being studied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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