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정성호(Sungho Jeong),박종복(Jung-Bok Park),정문석(Mun-Seok Jeong) 대한기계학회 2010 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2010 No.11
Laser chemical vapor deposition (CVD) can be applied for the localized patterning of microstructures or growth of micro/nano structures. In this work, the fabrication of fine metallic and nonmetallic patterns with a characteristic dimension of below 10 um using laser CVD, metallic interconnects on glass substrate and carbon nanotube patterns on quartz substrate, is to be introduced. Also, the growth of single-walled and multiwalled carbon nanotubes by localized laser heating of multi-catalyst-layer substrates will be described.
레이저유도 플라즈마 분광법을 이용한 폐금속 분류를 위한 추정 연성정보 기반의 최빈 분류 기술
김에덴,장혜민,신성호,정성호,황의석,Kim, Eden,Jang, Hyemin,Shin, Sungho,Jeong, Sungho,Hwang, Euiseok 한국자원리싸이클링학회 2018 資源 리싸이클링 Vol.27 No.1
In this study, a novel soft information based most probable classification scheme is proposed for sorting recyclable metal alloys with laser induced breakdown spectroscopy (LIBS). Regression analysis with LIBS captured spectrums for estimating concentrations of common elements can be efficient for classifying unknown arbitrary metal alloys, even when that particular alloy is not included for training. Therefore, partial least square regression (PLSR) is employed in the proposed scheme, where spectrums of the certified reference materials (CRMs) are used for training. With the PLSR model, the concentrations of the test spectrum are estimated independently and are compared to those of CRMs for finding out the most probable class. Then, joint soft information can be obtained by assuming multi-variate normal (MVN) distribution, which enables to account the probability measure or a prior information and improves classification performance. For evaluating the proposed schemes, MVN soft information is evaluated based on PLSR of LIBS captured spectrums of 9 metal CRMs, and tested for classifying unknown metal alloys. Furthermore, the likelihood is evaluated with the radar chart to effectively visualize and search the most probable class among the candidates. By the leave-one-out cross validation tests, the proposed scheme is not only showing improved classification accuracies but also helpful for adaptive post-processing to correct the mis-classifications.
신성호,이재필,문영민,최장희,정성호,Shin, Sungho,Lee, Jaepil,Moon, Youngmin,Choi, Jang-Hee,Jeong, Sungho 한국자원리싸이클링학회 2018 資源 리싸이클링 Vol.27 No.1
폐금속자원의 재활용률을 높이기 위해서는 섞여 있는 다양한 종류의 금속 스크랩을 자동으로 선별할 수 있는 금속 선별 시스템 개발이 요구된다. 레이저유도붕괴분광법(Laser induced breakdown spectroscpoy, LIBS)은 빠른 속도로 공기 중에서도 다원소 분석이 가능하여 실시간 선별이 가능한 측면에서 매우 우수한 기술로 여겨지고 있으며, 측정된 LIBS 데이터의 다변량 통계분석을 통해 분류 정확도를 크게 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 재활용 업체로부터 획득한 5종류의 현장 폐금속 시료의 LIBS 성분 분석을 진행하였다. 금속 종류별로 좀 더 정확한 선별을 위해 적합한 분광선의 선정을 토대로 다변량 통계분석법이 적용되었으며, 선정된 분광선들을 이용하여 높은 정확도와 속도로 분류가 가능한 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 토대로 LIBS 기술의 산업현장에서의 실시간 폐금속 선별 적용 가능성을 제시한다.