In this paper, the characteristics of electrical breakdown and TDDR (Time Dependant Dielectric Breakdown) were studied to evaluate stability and reliability of thin insulator films such as oxide and nitride. As the oxide film thickness decreased, the electrical breakdown field was increased proportioning to its reverse square root, ${d^{-\frac{1}{2}}}$. As for the temperature dependance of breakdown field, its field was inclined to decrease as temperature increased. It also showed that oxide charge (Qss) was changed by stress field and stress time. Consequently, TDDB characteristics and breakdown mechanism proved the improvement of reliability and stability and provided the accurate analysis to predict a device life time.
Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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2003.09a
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pp.213-216
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2003
Efforts for better understanding of the interaction between groundwater recharge and thermal regime of the subsurface medium is gaining momentum for its diverse applications in water resources. A numerical model is developed to simulate temperature variations of the subsurface under time varying groundwater recharge. The model utilizes MacCormack scheme for finite difference approximation of the partial differential equation describing the conductive and advective heat transport. For the estimation of recharge rate, optimization of the model is realized by searching for the unknown parameters which minimize the root-mean-square error between simulated and measured temperatures. Simulation results for 22-year time series data of temperature measurements reveal that the proposed model can accurately simulate subsurface temperature variations resulting from the redistribution of the heat due to the movement of water and it can also estimate temporal variations of recharge. Seasonal variations of recharge and a linear relationship between precipitation and recharge are clearly reflected in the simulated results.
Simultaneous measurements of velocity and OH distribution were made using particle image velocimetry(PIV) and planar laser-induced fluorescence(PLIF) of OH radical in turbulent hydrogen nonpremixed flames with coaxial air. The OH radical was used as an approximate indicator of chemical reaction zone. The OH layer was correlated well with the stoichiometric velocity, $U_s$, instantaneously and on average. In addition, high strain-rate regions almost coincide with the OH distribution. The residence time in flame surface, calculated from the root-mean-square value of the radial velocity, is proportional to $(x/d_F)^{0.7}$. It is found that the mean value of principal strain rate on the OH layer can be scaled with $(x/d_F)^{-0.7}$ and therefore, the product of the residence time and the mean strain rate remains constant over all axial positions.
The effect of base metal grain size on isothermal solidification behavior of Ni-base superalloy, CMSX-2 during transient liquid phase (TLP) bonding was investigated employing MBF-80 insert metal. TLP-bonding of single crystal. coarse-grained and fine-grained CMSX-2 was carried out at 1373∼1548k for various holding time in vacuum. The eutectic width diminished linearly with the square root of holding time during isothermal solidification process for single crystal, coarse-grained and fine-grained base metals. The completion time for isothermal solidification decreased in the order ; single crystal, coarse-grained and fine-grained base metals. The difference of isothermal solidification rates produced when bonding the different base metals could be explained quantitatively by the effect of base metal grain boundaries on the apparent average diffusion coefficient of boron in CMSX-2.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.3
no.4
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pp.213-216
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2005
Almost all network systems provide an authentication mechanism based on user ID and password. In such system, it is easy to obtain the user password using a sniffer program with illegal eavesdropping. The one-time password and challenge-response method are useful authentication schemes that protect the user passwords against eavesdropping. In client/server environments, the one-time password scheme using time is especially useful because it solves the synchronization problem. It is the stability that is based on Square Root Problem, and we would like to suggest PBI(password Based Identification), enhancing the stability, for all of the well-known attacks by now including Off-line dictionary attack, password file compromise, Server and so on. The PBI is also excellent in the aspect of the performance.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2005.05b
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pp.201-204
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2005
The initiation of steel corrosion due to chloride diffusion is predicted to consider time-dependancy of surface chloride content. the profile of chloride concentration is the following: constant condition > square root condition > linear condition From these results, the initiation of steel corrosion in concrete is reverse order of above results of chloride profile. the effect of prolongation to initiation of steel corrosion is decreased with increasing concrete cover
The mean temperature is one of the key parameters in computing Precipitable Water Vapor (PWV) from Global Positioning System (GPS) measurements and is usually derived as a function of surface temperature through the use of a mean temperature equation (MTE). In this study, two new types of MTEs were developed as functions solely of the observation time so that the mean temperature can be obtained without surface temperature measurements. To validate the new models, we created one-year time series of GPS-derived PWV using the new MTEs and compared them with the radiosonde-observed PWV. The bias and root-mean-square error were on the other of ~1 mm and ~2 mm, respectively.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.6
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pp.301-307
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2023
Deep learning requires building a deep neural network, collecting a large amount of training data, and then training the built neural network for a long time. If training does not proceed properly or overfitting occurs, training will fail. When using deep learning tools that have been developed so far, it takes a lot of time to collect training data and learn. However, due to the rapid advent of the mobile environment and the increase in sensor data, the demand for real-time deep learning technology that can dramatically reduce the time required for neural network learning is rapidly increasing. In this study, a real-time deep learning system was implemented using an Arduino system equipped with a fine dust sensor. In the implemented system, fine dust data is measured every 30 seconds, and when up to 120 are accumulated, learning is performed using the previously accumulated data and the newly accumulated data as a dataset. The neural network for learning was composed of one input layer, one hidden layer, and one output. To evaluate the performance of the implemented system, learning time and root mean square error (RMSE) were measured. As a result of the experiment, the average learning error was 0.04053796, and the average learning time of one epoch was about 3,447 seconds.
In order to achieve a comprehensive utilization of railway networks, it is necessary to accurately assess the timetable indicators that effect the train operation. This paper describes the parameter calibration for two timetable indicators: scheduled running time and scheduled dwell time. For the scheduled running time, an existing model is employed and the single timetable parameter (percentage of minimum running time) in that model is optimized. For the scheduled dwell time, two intrinsic characteristics: the significance of stations and the average headway at each station are proposed firstly to form a new model, and the corresponding timetable parameters (the weight of the significance and the weight of the average headway) are calibrated subsequently. The Floyd Algorithm is used to obtain the connectivity among stations, which represents the significance of the stations. A case study is conducted in a light rail transportation system with 17 underground stations. The results of this research show that the optimal value of the scheduled running time parameter can be automatically determined, and the proposed model for the scheduled dwell time works well with a high coefficient of determination and low relative root mean square error through the leave-one-out validation.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.22
no.4
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pp.383-390
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2004
IGS provides so accute a final precise ephmerides which is offered in the 13rd, and it also offers a rapid precise ephmerides for more prompt application and an ultra-rapid precise ephmerides for real-time application. The purpose of this study is to analyze the accuracy of a rapid precise ephemerides and an ultra-rapid precise ephemerides based on a final precise ephmerides and determine the degree of the Lagrange Interpolation which needs to decide the location of a satellite. As the result of this study, the root mean square error of x,y,z coordinates of a rapid precise ephemerides was $\pm$0.0l6m or so, and the root mean square error of an observed ultra-rapid precise ephemerides was approximately $\pm$0.024m. The root mean square error of an ultra-rapid precise ephemerides predicted for 24 hours was $\pm$0.07m or so and the one of an ultra-rapid precise ephemerides predicted for 6 hours was $\pm$0.04m or so. Therefore, I could figure out that it had higher accuracy than a broadcast ephemerides. Also, in case that the location of a satellite was calculated with the method of the Lagrange Interpolation, it was confirmed that using the 9th order polynomial was efficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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