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매립형 InGaAsP/InP 레이저 다이오드 제작을 위한 질량 이동 현상에 관한 연구
최인훈,이종민,신동석,Choi, In-Hoon,Lee, Jong-Min,Sin, Dong-Suk,Singer, K.E. 한국재료학회 1998 한국재료학회지 Vol.8 No.5
매립형 InGaAnP/InP 레이저 다이오드 제작을 위한 질량 이동 현상의 최적화에 대한 연구를 수행하였다. Double heterostructure 레이저 다이오드 구조의 1차 성장은 액상 에피 성장 장치를 이용하였으며, 메사 에칭하였다. 활성층을 [110] 방향으로 선택적으로 에칭 한 후, 액상 에피 성장 장치를 이용하여 질량 이동 현상을 발생시켜 매립형 구조를 형성시켰다. 질량 이동 현상의 임계온도는 40분간 유지시켰을 때 $670^{\circ}C$로 나타났으며 재현성 있게 질량 이동 현상이 발생하였다. 질량 이동 현상에 의해 성장된 층의 폭은 온도증가에 따라 약간 증가하였다. The conditions for optimizing mass transport for making buried heterostructure (BH) InGaAsP/lnP lasers are discussed. The double heterostructure InGaAsP/lnP laser structures were grown by Liquid Phase Epitaxy (LPE) and etched into mesas. The active layer was selectively etched along [llO] and the mass transport was carried out in the LPE reactor to cover the sides of the active layer and form a BH structure. The threshold temperature for the appreciable mass transport is measured to be 670$670^{\circ}C$ when the holding time is set to 40 min. The width of the region re¬filled by mass transport is observed to increase as the temperature increases.
신경회로망과 영상처리 및 CAN 통신기반의 동적 자세제어에 관한 연구
김관형,권오현,신동석,변기식,Kim, Gwan-Hyung,Kwon, Oh-Hyun,Sin, Dong-Suk,Byun, Gi-Sik 한국정보통신학회 2013 한국정보통신학회논문지 Vol.17 No.11
동적인 자세제어에 대한 응용은 다양한 외란이 존재하는 비선형 플랜트에 발생한 외란을 제거하기 위한 모든 분야에 적용할 수 있다. 또한, 발생한 외란을 어떻게 계측하는가에 따라 제어 성능이 달라질 수 있다. 본 논문의 시스템의 구성은 CAN 통신을 기반으로 3개의 리니어 액추에이터(Linear Actuator)를 동적으로 제어하도록 하였으며, 플랜트의 외란은 수평 플랜트 위에 볼(ball)을 놓아 비선형적인 외란을 가하도록 하였다. 외란에 대한 계측은 영상처리(Image Processing)를 통하여 외란을 계측하여 플랜트를 제어하도록 하였다. 이러한 비선형적인 외란을 제거하기 위하여 본 논문에서는 비선형 시스템에 대하여 제어성능이 뛰어난 신경회로망(Neural Networks)을 활용하여 기존의 PI 제어를 보완하여 하여 더욱 강인한 제어성능을 제시하고자 한다. Applications of dynamic position control are especially focused on cancellation of unknown disturbance against nonlinear dynamic plants. Control performance is technically dependent upon observation methodology of such disturbance signals. This paper presents a novel control strategy by using linear actuators based on CAN communication networks. Disturbance is measured from placing a ball on a flat plant and image processing technique is applied to observe dynamic position of a ball system. We devise a neural network based PI control system to realize robust control of the dynamic system.