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하소온도가 M형 페라이트 복합재의 전자파 흡수 특성에 미치는 영향
천성준,최재령,이상복,이제인,이호림,Seong Jun Cheon,Jae Ryung Choi,Sang Bok Lee,Je In Lee,Horim Lee 한국복합재료학회 2023 Composites research Vol.36 No.5
In this study, we investigated the electromagnetic properties and microwave absorption characteristics of M-type hexagonal ferrites, which are known as millimeter-wave absorbing materials, according to their calcination temperature. The M-type ferrites synthesized using a molten salt-based sol-gel method exhibited a single-phase M-type crystal structure at calcination temperatures above 850℃. The synthesized particle size increased as well with the calcination temperature. Saturation magnetization increased gradually with increasing calcination temperature, but coercivity reached a maximum at 1050℃ and then rapidly decreased. After preparing a thermoplastic polyurethane (TPU) composite containing 70 wt% of M-type ferrites, we measured the complex permittivity and permeability in the Q-band (33-50 GHz) and V-band (50-75 GHz) frequency ranges, where ferromagnetic resonance occurred. Strong magnetic loss from ferromagnetic resonance occurred in the 50 GHz band for all composite samples. Based on the measured results, we calculated the reflection loss of the TPU/M-type ferrite composite. By calculating the reflection loss of the M-type ferrite composite, the M-type ferrite calcined at 1250℃ showed excellent electromagnetic wave absorption performance of more than -20 dB at 52 GHz with a thickness of about 0.5 mm.
윈도우 마스킹을 이용한 종단형 감정 음성합성시스템의 강인한 주의집중 정렬 기법
최병진(Byoung Jin Choi),천성준(Sung Jun Cheon),조원익(Won Ik Cho),김석민(Seok Min Kim),손병찬(ByungChan Son),김남수(Nam Soo Kim) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
본 논문은 윈도우 마스킹을 이용하여 종단형 감정 음성합성시스템(end-to-end speech synthesis system)의 강인한 어텐션 정렬 기법을 제안한다. 딥러닝을 이용한 종단형 음성합성 시스템에서는 주의집중 기법 (attention mechanism)을 통해 텍스트와 오디오의 시퀀스 사이의 정렬을 학습한다. 하지만, 주의집중을 통한 정렬은 추론시 단일 프레임에서 전체 텍스트 시퀀스에 대한 소프트맥스 값을 구하기 때문에 단어, 글자 등을 건너뛰는 skipping과 반복하는 repeating등의 문제가 발생한다. 본 논문에서는 윈도우 마스킹을 통해 텍스트와 오디오 시퀀스 사이의 단조로운(monotonic) 정렬을 만들며, 위의 skipping과 repeating등의 문제를 해결하는 강인한 주의집중 정렬 기법을 적용해 보았다. 다감정 데이터셋을 이용한 실험을 통해 종단형 음성합성시스템에서의 주의집중 정렬이 개선됨을 확인 할 수 있었다.