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Sinter/HIP 공정으로 제조한 SiC whisker/$Al_2O_3$ 복합재료의 소결 및 기계적 물성에 관한 연구
이채현,김종옥,김종희,Lee, Chae-Hyun,Kim, Jong-Ock,Kim, Chong-Hee 배재대학교 자연과학연구소 1995 自然科學論文集 Vol.8 No.1
Alumina 세라믹스의 기계적 물성 증진을 위하여 SiC whisker로 강화시키고 소결 조제 및 소결 온도의 영향을 고찰하였다. Whiker의 소결억제 효과로 인하여 고상소결을 촉진하는 MgO나 $TiO_2$를 소결조제로 사용한 경우에서는 치밀한 소결체를 얻을 수 없었으나, 액상을 형성하는 $Y_2O_3$를 2wt% 첨가한 경우에 양호한 소결밀도를 얻을 수 있었다. whisker 첨가에 의한 기지의 기계적 물성의 증진 효과도 함께 얻을 수 있었다. 강화 효과는 보강재인 whiker 자체의 보강 효과와 함께 입성장 억제 효과가 복합적으로 작용한 것으로 판단되었다. 소결체를 HIP 처리한 경우에는 거의 이론 밀도까지 이르는 아주 치밀한 소결체의 제조가 가능하였으며, 기계적 물성은 상압소결 후의 결과에 비하여 향상됨을 확인할 수 있었다. Effects of sintering additives and sintering temperatures on the sintering behavior and mechanical properties of SiC whisker reinforced alumina composites have been investigated in this study. Dense (>95% TD) composites were obtained by using 2 wt% $Y_2O_3$ as liquid phase sintering additive. But only porous composite could be obtained when the sintering additives were MgO and $TiO_2$, which were known as the sintering additives for solid state sintering of alumina. Bending strength and fracture toughness were enhanced by reinforcement of SiC whisker. It is belived from the microstructure investigation that the enhanced by strength and toughness could be attribute to the reinforcing and grain growth inhibition effects of SiC whisker. After HIP treatment, fully dense composites were obtained and further enhanced mechanical properties achieved.
이채현,임대영,김종옥,서두원,한문희,Lee, Chae-Hyun,Lim, Dae-Young,Kim, Jong-Ock,Seo, Doo-Won,Han, Moon-Hee 배재대학교 공학연구소 1998 공학논문집 Vol.3 No.1
촉매 연소용 촉매 담체인 $\gamma-Al_2O_3$ 분말의 열안정화에 미치는 La과 Si의 첨가 효과에 대하여 연구하였다. 첨가제의 첨가는 습식 impregnation방법으로 행하였고, 출발 물질은 $La(NO_3)_3{\cdot}6H_2O$와 $Si(OC_2H_5)_4$를 사용하였다. 열안정화 효과는 혼합분말을 고온에서 열처리 한 후 비표면적을 측정하여 고찰하였다. 첨가제로 첨가한 La과Si는 모두 순수한 $\gamma-Al_2O_3$분말에 비하여 소결을 억제함으로써 열 안정화 효과가 있음이 확인되었으며, 특히 Si 첨가한 경우에는 $\alpha-Al_2O_3$의 생성을 현저히 억제한다는 것을 확인하였다. 이들 첨가제에 의한 열안정화 효과는 첨가제에 의한 새로운 상의 생성과 표면 확산의 억제등이 주된 요인으로 판단되었다. The effect of La and Si addition of the thermal stabilization of $\gamma-alumina$ powers have been studied. Reagent grade $La(NO_3)_3{\cdot}6H_2O$ and $Si(OC_2H_5)_4$ were used as starting materials. These additives were introduced by wet impregnation method. Both La and Si additives suppressed the sintering of alumina and were found to be good thermal stabilizers of $\gamma-alumina$. Especially, Si drastically suppressed the phase transition of alumina at high temperatures. The major mechanisms for the thermal stabilization of alumina were seemed to be new phase formation and retardation of surface diffusion by addition of La or Si into alumina matrix.
식염 함량에 따른 식품 3D 프린팅용 연육 잉크의 적합성 조사
이채현(Chae-Hyeon Lee),김명은(Myeong-Eun Kim),양위지아(Yujia Yang),손유진(Yu-Jin Son),이지아(Ji-A Lee),류은순(Eun-Soon Lyu),정운주(Un Ju Jung),강버들(Beodeul Kang),이상길(Sang Gil Lee) 한국식품과학회 2021 한국식품과학회지 Vol.53 No.1
본 논문에서는 3D 프린터의 원료로 이용하기 위하여 연육의 물성을 조정하기 위하여 식염의 함량을 변화시키는 연구를 수행하였다. 이를 토대로 식염 3%를 첨가하였을 때 연육의 물성이 3D 프린터에 더 적합한 물성을 갖는 것을 확인하였다. 식품산업은 식품 안전성의 특성상 3D 프린터의 적용 가능한 잉크 원료개발에 제한이 많은 분야이다. 그러므로 본 연구는 연육이 물성조절을 통해 3D 프린터용 잉크로 개발될 수 있음을 확인한 기초 연구이며, 수산식품산업의 3D 프린팅 기술 응용에 매우 중요한 연구이다. 향후 연육의 3D 프린터 원료로의 개발이 표준화 된다면, 개인맞춤형 수산 식품 제작, 수산 단백질을 이용한 다양한 대체육 개발 등 많은 분야에서 응용이 가능할 것으로 생각된다. The fish cake industry is attempting to overcome the standstill by adopting new production technologies, such as 3D printing technology. The characteristics of food 3D printing ink, including viscosity, hardness, and adhesiveness, are essential in food 3D printing technology. Therefore, in this study, the effect of salt on the gelation of surimi 3D ink and its texture for 3D printing were examined. After adding salt (1-4%) to fish meat, the viscosity and adhesiveness of fish meat was found to be increased by gelation. Among the fish surimi with various salt contents, surimi with 3% salt showed the most suitable characteristics, including viscosity, adhesiveness, and hardness, for a whirlwind and λ 3D printing model. Scanning electron microscopy showed that the addition of 3% salt resulted in the most adhesive surimi and less porous spaces. Overall, our study found that 3% salt would be suitable for 3D printing ink using fish surimi.
이채현(Chae-Hyun Lee),이바다(Ba-Da Lee),이혜은(Hye-Eun Lee),김은섭(Eun-Seob Kim),김선정(Sun-Jeong Kim) 한국HCI학회 2024 한국HCI학회 학술대회 Vol.2024 No.1
본 연구는 남성 독거노인의 일상생활능력과 인지능력을 향상시키기 위해 가상현실 요리체험 프로그램을 제안한다. 고령화 더불어 1 인 가구가 증가함에 따라 남성 독거노인의 수 또한 증가했다. 하지만 남성의 가사 참여율이 낮았던 사회구조에서 살아온 현재의 남성 노인은 가사생활 능력이 부족하고, 그로 인해 고립감과 무력감을 느낀다. 가상현실 요리체험을 통한 가사생활 능력과 인지능력을 훈련을 병행하여 현재 남성 노인 세대에 가장 기본적이면서도 중요한 일상생활 능력을 향상시키고, 나아가 균형 잡힌 식습관을 유지하여 성공적 노화를 보내는데 기여하고자 한다.
딥러닝 기반 벵골어 수기 문자 인식 : Kaggle Bengali.AI 대회를 중심으로
이채현(Chaehyeon Lee),최재협(Jaehyeop Choi),정희철(Heechul Jung) 대한전자공학회 2020 전자공학회논문지 Vol.57 No.9
최근 Kaggle에서는 벵골어 인식을 위한 새로운 데이터 셋이 공개되었고 Bengali.AI라는 국제적인 대회가 열렸다. 본 연구에서는 Bengali.AI 대회에 참가하여 달성한 결과에 대해 공유하고자 한다. 벵골어 문자는 다른 언어에 비해 구조가 복잡하기 때문에 다른 언어의 인식보다 벵골어 문자에 대한 인식이 더 어렵다. 벵골 수기 데이터 셋에 대한 인식 알고리즘을 개발하기 위해서는 주어진 수기 벵골 영상에서 그래핌 루트(Grapheme root), 모음 디아크리틱스(Vowel diacritic), 자음 디아크리틱스(Consonant diacritic) 세 가지 성분을 개별적으로 분류해야 했다. 본 연구에서는 이러한 벵골 수기 데이터 세트에 대해 세 개의 출력을 갖는 branch를 갖는 모델을 기반으로 GhostNet, EfficientNet, SENet 등 세 가지 backbone 아키텍처를 이용하여 인식을 수행하였다. 나아가 Mixup, Cutout, Cutmix, GridMask 등 4가지 데이터 증강 방법에 대해 비교 분석하여 인식률 향상을 꾀하였다. 결론적으로 우리는 GridMask 데이터 증강 기법을 사용한 EfficientNet-B5 1개, SE-ResNeXt-50 2개를 이용한 앙상블 네트워크를 기반으로 93.74%의 최고 정확도를 달성하였으며, 이 결과는 Kaggle 벵갈리 대회에 참가하는 2,059개 팀 중 상위 3.1%에 해당한다. Recently, a new dataset for a Bengali recognition was released at Kaggle and an international challenge called Bengali.AI was held. In this paper, we share the results of our participation in the competition. Since Bengali character has a more complex structure than other languages, recognition of Bengali character is more challenging than the recognition of other languages. To develop the recognition algorithm on Bengali handwritten dataset, we had to classify three components individually: Grapheme root, Vowel diacritics, and Consonant diacritics from a given handwritten Bengali image. We propose a method to improve the performance of recognition for Bengali handwritten dataset in this paper. In order to compare the quality of different models and find the optimal strategy to get better accuracies, we have trained several models based on three modern architectures (GhostNet, EfficientNet, SENet). Furthermore, we have analyzed four kinds of data augmentation methods such as Mixup, Cutout, Cutmix, and GridMask. Finally, we have achieved the best accuracy of 93.74% based on an ensemble network using one EfficientNet-B5 and two SE-ResNeXt-50 with GridMask data augmentation, and this result is the top 3.1% of the 2,059 teams participating in the Kaggle Bengali.AI challenge.