http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
Enhanced membrane of titania-zirconia for high temperature PEMFC
장정석,설용건,박정호,황호정,지윤성,이진구,전옥성,이기천 한국공업화학회 2015 한국공업화학회 연구논문 초록집 Vol.2015 No.1
Polymer electrolyte membrane(PEM) fuel cells is an attractive future generation for a variety of advantages about environments. There are several fascinating reasons for operating PEMFC at high temperature and low related humidity. For these reasons, studies of proton exchange membrane with high proton conductivity and good thermal stability have been conducted. Recently, there has been an intense research interest in the development of organic-inorganic composite membrane due to inorganic-oxide such as SiO<sub>2</sub>, TiO<sub>2</sub>, ZrO<sub>2</sub> can increase moisture content of membranes. The TiO<sub>2</sub>/ZrO<sub>2</sub> membranes for proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) are prepared by electrospinning method. The electrospun membrane was preparing by impregnating ionomer after functionalized functional groups.
DFP Method 기반의 새로운 적응형 디지털 전치 왜곡 선형화기 알고리즘 개발
장정석(Jeong-Seok Jang),최용규(Yong-Gyu Choi),서경환(Kyoung-Whoan Suh),홍의석(Ui-Seok Hong) 한국전자파학회 2011 한국전자파학회논문지 Vol.22 No.3
본 논문에서는 디지털 전치 왜곡 선형화기를 위한 새로운 선형화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 DFP(Davidon-Fletcher-Powell) method를 활용하였다. 또한, 기존의 알고리즘보다 빠른 수렴 속도를 가지며, 가중치 갱신 step-size를 초기 설정값 없이 매 루틴마다 최적의 값을 갱신한다. 전력증폭기 모델링에는 전력 증폭기의 기억 효과를 모델링할 수 있는 memory polynomial 모델을 사용하였고, 선형화기의 전체적인 구성은 간접 학습구조를 따랐다. 제안된 알고리즘의 성능 검증을 위해 기존의 LMS(Least Mean-Squares), RLS(Recursive Least squares) 알고리즘과 비교하였다. In this paper, a new linearization algorithm for DPD(Digital PreDistorter) is suggested. This new algorithm uses DFP(Davidon-Fletcher-Powell) method. This algorithm is more accurate than that of the existing algorithms, and this method renew the best-fit value in every routine with out setting the initial value of step-size. In modeling power amplifier, the memory polynomial model which can model the memory effect of the power amplifier is used. And the overall structure of linearizer is based on an indirect learning architecture. In order to verify for performance of proposed algorithm, we compared with LMS(Least Mean-Squares), RLS(Recursive Least squares) algorithm.
장정석(Jeong Sheg Jang),윤규식(Gyoo Sig Youn),김영택(Young Taek Kim) 한국정보과학회 1995 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.22 No.2A
본 연구의 목적은 디지탈 컴퓨터를 이용한 화상인식에 있어 선도형 성분의 연결성 여부에 대한 명확한 인식을 하기 위한 기법으로 퍼어지기법을 제안한다. 본 연구의 진행은 화상처리시스템과 퍼어지시스템으로 이루어지며, 이는 입력된 화상data를 전처리하여 윤곽선(edge)검출 및 세선화(thinning)과정을 거친 결과화상의 윤곽선상에서 잡영에 의해 끊어지는 부분들에 대한 연결성여부를 판단하는 단계에 퍼어지알고리즘을 적용시켰다. 퍼어지알고리즘을 적용시킨 결과 다양한 크기의 끊어진 잡영부분들이 연결되어지므로 직선성분 및 곡선성분에 대한 인식의 명확률이 향상됨을 확인할 수 있었다.