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CW Operation of $1.3{$mu}$ GaInAsP/p-InP BH Lasers at Room Temperature
유태경,정기웅,권영세,홍창희,Yoo, Tae Kyung,Chung, Gi Oong,Kwon, Young Se,Hong, Tchang Hee The Institute of Electronics and Information Engin 1986 전자공학회논문지 Vol.23 No.6
1.3\ulcorner GaInAsP BH(Buried Heterostructure) lasers were fabricated on the p-InP substrate. Two step chemical etching processes and melt-back etching technique during 2nd epitaxy were used for BH active layer. BH laser had the threshold current, Ith, of 72mA(23\ulcorner), peak wavelength of 1.2937\ulcorner, nd of 10-20%, and To of 85K. They operated in single mode under pulse condition up to 1.4 Ith. CW(DC) operation was successfully performed at room temperature.
유태경(Tae-Kyung Yoo) 한국엔터테인먼트산업학회 2021 한국엔터테인먼트산업학회논문지 Vol.15 No.1
영화는 대중에게 처음 소개된 이래로 테크놀로지의 발전과 변화 과정을 함께하고 있다. 영화 제작 과정에 시각효과를 중심으로 한 포스트 프로덕션과 디지털 기술들이 본격적으로 적용되면서 영화 산업은 제작 방식에 있어서 큰 변화를 겪었을 뿐만 아니라 최신 기술들을 폭넓게 수용하며 산업적 기회의 폭을 넓혀가고 있다. 디지털 영화로 변화한 지 오래지 않은 지금, 영화의 디지털화가 시작되기도 전인 1956년 다트머스 회의에서 처음 알려진 인공지능이란 개념이 다시 영화 산업의 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다. 디지털 영화의 제작 파이프라인은 거대한 디지털 데이터를 체계적으로 운용하고 만들어 내기 때문에 머신러닝과 딥러닝으로 대표되는 최근 인공지능기술들을 적용하기 용이하고 시각효과 제작 과정에는 반복적인 작업과 분석을 통한 재현이 많고 계산시간이 오래 걸리는 과정들이 있기 때문에 최근 주요 시각효과 스튜디오들을 중심으로 인공지능 기술의 활용이 두드러지고 있다. 본 연구에서는 제작 도구로서 인공지능 기술을 이용한 영화 시각효과 제작 사례에 대한 분석을 통해서 향후 인공지능 기술이 영화 산업을 어떻게 바꿔놓을지 예측하고 시각효과기술로서 인공지능의 산업적 가능성을 조망해 보고자 한다. After the first to present projected moving pictures to audiences, the film industry has been reshaping along with technological advancements. Through the full-scale introduction of visual effects-oriented post-production and digital technologies in the film-making process, the film industry has not only undergone significant changes in the production, but is also embracing the cutting edge technologies broadly and expanding the scope of industry. Not long after the change to digital cinema, the concept of artificial intelligence, first known at the Dartmouth summer research project in 1956, before the digitalization of film, is expected to bring about a big transformation in the film industry once again. Large volume of clear digital data from digital film-making makes easy to apply recent artificial intelligence technologies represented by machine learning and deep learning. The use of artificial intelligence techniques is prominent around major visual effects studios due to automate many laborious, time-consuming tasks currently performed by artists. This study aims to predict how artificial intelligence technology will change the film industry in the future through analysis of visual effects production cases using artificial intelligence technology as a production tool and to discuss the industrial potential of artificial intelligence as visual effects technology.
밤나무와 오동나무 향판용재의 옥외 옥내 천연건조 속도의 비교
정희석,유태경 ( Hee Suk Jung,Tae Kyung Yoo ) 한국산림과학회 1998 한국산림과학회지 Vol.87 No.4
Chestnut and paulownia boards for the traditional musical instruments were air dried to compare moisture contents(MC), drying rates and drying times between the air drying for 70 days in a yard and the shed drying for 150 days in a closed shed when piled in early June. An average final MC and the drying rate of chestnut boards were 20.6 percent and 0.78%/day for the air drying, and 16.6 percent and 0.44%/day for the shed drying. An average final MC and the drying rate of paulownia boards were 16.7 percent and 1.53%/day for the air drying, and 13.5 percent and 0.77%/day for the shed drying. Drying rates of air-dried boards were nearly twice as high as those of shed-dried boards for both species. Air drying rates of chestnut and paulownia boards were very high and exhibited falling drying rate above the fiber saturation point(30%), and then decreased irregularly. However, shed drying rates of chestnut and paulownia boards were high and exhibited falling drying rate above 55 percent MC for chestnut boards and above 80 percent MC for paulownia boards, and then decreased irregularly.
이태희(Lee Tae Hee),유일선(Yoo Il Seon),유태경(Yoo Tae Kyung) 한국인적자원관리학회 2018 인적자원관리연구 Vol.25 No.1
한국사회에서 현재 소득불평등에 의한 양극화 문제가 제기되고 있다. 고용노동부(2013, 2015)는 이런 소득불평등의 원인을 1997년 외환위기 이후 노동시장에서 전개된 임금격차 확대에서 찾고 있다. 고용노동부와 통계청의 자료에 의하면 학력별 임금격차가 두드러지게 나타났다. 본 논문은 한국 건설산업 노동시장의 임금격차 중 학력별 임금격차를 바탕으로 노동시장을 분리하고 각 학력별 노동시장에서 노동수요가 어떤 결정요인에 영향을 받는가에 대해 분석하였다. 먼저 학력별 임금격차를 인적자본론적 시각에서 설명하고 고학력자 노동(인적자원 포함)과 저학력자 노동으로 나눈다. 분석방법으로 학력별 노동을 서로 다른 생산요소로 간주하는 확장된 다요소 Cobb- Douglas 생산함수를 설정하고 비용이론을 활용하여 각 학력별 노동시장에서 노동수요함수를 유도하여 통계자료를 사용하여 실증분석하였다. 추정결과는 첫째 대체로 저학력자와 고학력자(대졸 이상) 간에는 상호보완적, 자본과 고학력자(대졸이상) 간에는 상호 대체적인 관계가 성립하였다. 둘째 생산량의 증가는 저학력자 수요증가를 가져오지만 고학력자 수요에는 거의 미치지 않았다. 셋째 기술진보는 고학력자 수요증가를 가져오지만 저학력자 수요에 거의 미치지 못했다. 이런 결론을 바탕으로 다음과 같은 정책적 함의를 가질 수 있다. 첫째 건설경기가 불황이면 생산량이 감소하므로 저학력자 노동수요가 감소하여 실업이 발생한다. 따라서 저학력자 고용 촉진정책이 필요하다. 둘째, 건설투자가 감소하면 자본수요가 줄어들어 자본가격이 하락한다. 상대적으로 비싸진 고학력자의 수요가 감소하고 또한 보완관계인 저학력자의 수요도 감소하게 되므로 전반적인 고용촉진정책이 필요하다. 셋째 건설자본부문에서 기술진보가 발생하면 자본생산성이 높아져 건설자본의 수요가 증가하여 자본가격이 상승한다. 따라서 상호대체관계인 고학력노동의 수요가 증가하고 보완관계인 저학력 노동수요도 증가한다. 즉 건설부문의 고용촉진을 위해 건설자본부문의 기술혁신정책이 유효하다. 개별 건설기업은 이러한 건설산업에서 자본, 고학력자와 저학력자 간의 관계를 효율적인 인사관리에 활용할 수 있다. According to the reports released by the ministry of employment & labor and statistical data, wage differentials exist significantly in the whole industry. This paper seeks to analyze what determinants have effects on educational labor demand, segregating the labor market into two markets, high-education labor and low-education labor, based on educational wage differentials explained by human capital theory. The former which includes human capital is considered the different production factor from the latter which does not include human capital. Three factor Cobb-Douglas production function is set up in order to derive the educational labor demand functions. Based on that functions the stochastic model is built up to make it possible to estimate the given parameters. The estimated results are as follows. Firstly, low-education labor is complementary to high-education labor, while high-education is substitutive for capital. Secondly, the change of production affects the demand of low-education labor, almost not affecting that of high-education labor. Thirdly, technical progress contribute to increasing the demand of high-education labor but not increasing that of low-education labor. Several policy implications can be inferred from these results. Firstly, when economic repression is going on, the produced quantity in construction industry is decreased rapidly. It leads to unemployment of low-education labor, compared to high-education labor. Therefore, government should prepare the employment promotion policy for low-education labor in economic slowdown. Secondly, the reduction of construction investment may cut down the price of capital because of lack of capital demand. Then the demand of high-education labor with higher wage is reduced along with that of low-education labor complementary to high-education labor. So government need to implement the policy which can encourage both labor to be hired. Thirdly, Technical progress in capital sector produces higher capital productivity which increase the demand of capital. That leads to higher price of capital, which results in the increase of demand of high-education labor with substitutive relation for capital and low-education labor with complementary relation for high-education labor. Technical progress policy can be beneficial for promotion of employment for both labor.