http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
지질시추주상도와 수압시험 자료 해석을 통한 지질/수리지질 통합모델 구축
김민경(Mingyeong Kim),조호영(Ho Young Jo),이순재(Soonjae Lee) 대한지질학회 2021 대한지질학회 학술대회 Vol.2021 No.10
오염부지를 대상으로 한 정밀조사는 오염물질의 이동매체가 되는 지하수와 지하수의 경로가 되는 지질매체에 대한 특성화를 포함한다. 지중환경 내 오염물질의 이동경로와 거동 해석을 위해서는 지질매체의 불균질성에 대한 고려가 필요하다. 본 연구는 덕소연구부지의 지중환경을 대상으로 불균질성을 반영할 수 있는 지질/수리지질 통합모델을 구축하였다. 경기도 남양주시 와부읍에 위치한 덕소 연구부지에서 고해상도 부지 특성화를 위해 시추조사와 수압시험이 수행되었다. 연구부지의 5개 시추공에서 획득된 지질시추주상도를 암석, 암상, 불연속면, 파쇄정도에 대해 층서해석을 수행하여 암반의 다양한 특성을 반영한 기저 지질모델을 획득하고, 기저 지질모델을 조합하여 부지 암반의 불균질성을 반영한 지질모델을 구축하였다. 수압시험의 구간별 수리전도도와 암반지질매체를 대비하여 각 지질단위의 수리적특성을 결정하였으며, 이를 통해 불균질성을 반영할 수 있는 지질/수리지질 통합모델을 구축하였다. 이 통합모델은 지중환경 정밀 조사 자료를 활용한 오염부지 지중환경의 3차원적 불균질 특성 모델로써, 부지에서 관측된 다양한 수위 변동 및 용질 거동 현상을 설명하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Metal-organic frameworks-driven ZnO-functionalized carbon nanotube fiber for NO<sub>2</sub> sensor
( Sungyoon Woo ),( Mingyeong Jo ),( Joon-seok Lee ),( Seung-ho Choi ),( Sungju Lee ),( Hyeon Su Jeong ),( Seon-jin Choi ) 한국센서학회 2021 센서학회지 Vol.30 No.6
In this study, heterogeneous ZnO/CNTF composites were developed to improve the NO<sub>2</sub>-sensing response, facilitated by the selfheating property. Highly conductive and mechanically stable CNTFs were prepared by a wet-spinning process assisted by the liquid crystal (LC) behavior of CNTs. Metal-organic frameworks (MOFs) of ZIF-8 were precipitated on the surface of the CNTF (ZIF-8/ CNTF) via one-pot synthesis in solution. The subsequent calcination process resulted in the formation of the ZnO/CNTF composites. The calcination temperatures were controlled at 400, 500, and 600℃ in an N<sub>2</sub> atmosphere to confirm the evolution of the microstructures and NO<sub>2</sub>-sensing properties. Gas sensor characterization was performed at 100℃ by applying a DC voltage to induce Joule heating through the CNTF. The results revealed that the ZnO/CNTF composite after calcination at 500℃ (ZnO/CNTF-500) exhibited an improved response (R<sub>air</sub>/R<sub>gas</sub> = 1.086) toward 20 ppm NO<sub>2</sub> as compared to the pristine CNTF (R<sub>air</sub>/R<sub>gas</sub> = 1.063). Selective NO<sub>2</sub>-sensing properties were demonstrated with negligible responses toward interfering gas species such as H<sub>2</sub>S, NH<sub>3</sub>, CO, and toluene. Our approach for the synthesis of MOF-driven ZnO/CNTF composites can provide a new strategy for the fabrication of wearable gas sensors integrated with textile materials.
데이터 증강 기법이 deep SNN의 학습에 미치는 영향 분석
권용진(Yongjin Kweon),강예찬(Yechan Kang),서민경(Mingyeong Seo),조정희(Jeonghee Jo),박성식(Seongsik Park) 대한전자공학회 2024 대한전자공학회 학술대회 Vol.2024 No.6
Inspired by biological neural networks, deep spiking neural networks (SNNs) offer lower energy consumption and faster processing speeds compared to deep neural networks (DNNs). However, SNNs, still under development, suffer from lower learning performance. Since most deep SNN research utilizes data augmentation techniques applied in DNNs, we aim to examine whether these augmentations are also effective in deep SNNs. Furthermore, we explore how varying the hyperparameters used in Mixup and CutMix affects their efficacy in order to identify the optimal settings for these techniques.
Light-GBM 기반 2단계 매칭 알고리즘을 활용한 맞춤형 물물 교환 시스템
박지민(Jimin Park),김형엽(Hyungyeop Kim),김민경(Mingyeong Kim),박민수(Minsu Park),박재현(Jaehyeon Park),조두현(Duhyeon Jo),고병철(Byoung Chul Ko) 대한전자공학회 2024 대한전자공학회 학술대회 Vol.2024 No.6
In this paper, we develop a personalized bartering system using light-GBM. The algorithm is categorized into a matching algorithm based on user liking and a feature-based similarity measurement algorithm. The goal of this system is to implement an algorithm that matches a users disliked items with their preferred items, which is expected to suggest new bartering possibilities that deviate from the existing bartering patterns between similar items or items that the user prefers.