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헤테르접합을 이용한 누설전류 저감을 위한 다층구조의 방사선 검출 물질 개발
오경민(Kyungmin Oh),윤민석(Minseok Yoon),김민우(Minwoo Kim),조성호(Sungho Cho),남상희(Sanghee Nam),박지군(Jigoon Park) 한국방사선학회 2009 한국방사선학회 논문지 Vol.3 No.1
본 연구에서는 헤테로 접합을 이용하여 누설전류를 저감 시키는 기술을 적용하여 Particle-In -Binder을 이용한 방사선 영상 센서의 변환 물질을 개발하였다. 이는 디지털 방사선 영상 검출기의 두 가지 방식 중 하나인 직접방식에 사용되는 핵심 소자로 기존의 비정질 셀레늄(Amorphous Selenium)을 대체하여 더욱 효율이 높은 후보 물질들이 연구되어지는 가운데 태양전지와 반도체 분야에서 이미 많이 사용되어온 이종접합(Hetero junction)을 이용해 누설 전류를 저감 시키는데 그 목적이 있다. 본 연구에서 사용되는 Particle-In -Binder 제작 방법은 검출 물질 제작이 용이하고 높은 수율과 대면적의 검출기 제작에 적합하나 높은 누설 전류가 의료영상 시스템에 있어서 문제가 되어 오고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 다층 구조를 이용하여 누설 전류를 저감시킨다면 Particle-In -Binder을 이용하여 간편하게 향상된 효율의 디지털 방사선 검출기를 제작 할 수 있다고 사료 되어 진다. 본 연구에서는 누설전류 및 민감도, 그리고 선형성에 대한 전기적 신호를 측정하여 제작된 다층 구조의 방사선 검출 물질의 특성 평가가 이루어 졌다. In this study, the basic research verifying possibility of applications as radiology image sensor in Digital Radiography was performed, the radiology image sensor was fabricated using a multi-layer technique to decrease dark current. High efficiency materials in substitution for Amorphous Selenium(a-Se) have been studied as a direct method of imaging detector in Digital Radiography to decrease dark current by using PN junction or Hetero junction already used as solar cell, semiconductor. Particle-In -Binder method is used to fabricate radiology image sensor because it has a lot of advantages such as fabrication convenient, high yield, suitability for large area sensor. But high leakage current is one of main problem in Particle-In -Binder method. To make up for the weak points, multi-layer technique is used, and it is considered that high efficient digital radiation sensor can be fabricated with easy and convenient process. In this study, electrical properties such as leakage current, sensitivity, signal linearity is measured to evaluate multi-layer radiation sensor material.
국내 TV프로그램 포맷의 수출과 현지화 변용에 대한 연구
오경민(Kyungmin Oh),유홍식(Hongsik Yu) 문화방송 2015 방송과 커뮤니케이션 Vol.16 No.4
이 연구는 국내 TV프로그램 포맷의 글로벌 유통을 중국 수출 사례를 통해 검토하고, 수출된 포맷의 원형이 형식·내용적으로 어떻게 현지화 변용되는지를 탐색해보고자 했다. 이를 위해 <아빠! 어디가?>, <꽃보다 할배>와 이의 중국 현지화 제작물 <파파거나아>, <화양예예>를 분석대상으로 선정했고, 전문가 심층 인터뷰와 내용분석방식을 이용해 분석했다. 분석결과 <아빠! 어디가?>는 포맷 바이블의 제공 없이 플라잉PD의 중국 현지 컨설팅 방식으로 수출된 것으로 파악되었다. 반면, <꽃보다 할배>는 포맷 전담부서를 중심으로 기획되어 글로벌 견본시장을 적극적으로 활용하는 방식에 기반했으며, 포맷 바이블을 포함한 포맷 패키징 방식과 공동제작 방식, 게임·여행·출판 등에 대한 부가판권을 계약사항에 포함하는 방식으로 수출되었다. 중국 방송사들은 포맷 바이블을 기반으로 제한적인 플라잉PD의 파견 요청이라는 일반적인 글로벌 포맷거래와는 다르게, 전 회에 걸친 중국 현지 컨설팅 또는 공동제작에 중점을 둔 포맷 수입을 요청했다. 이는 중국 제작 현실을 감안해 한국 방송사들의 제작 노하우를 빠르게 습득하기 위한 전략으로 파악된다. 중국 현지화 제작물은 원 저작물 포맷의 기본 구조를 그대로 유지하면서 중국의 문화적·지리적 특성, 방송사의 제작 관행·문화, 시청자 취향에 따른 최소한의 현지화 변용이 일어난 것으로 분석되었다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 국내 포맷의 글로벌 유통을 진작시키기 위한 방안들이 논의되었다. This study explored the current trends and characteristics in TV format export business of major Korean broadcasters. This study focused on the strategies for the format export and the localization of the two popular Korean TV reality shows, 〈Dad, Where Are We Going?〉 and 〈Better Late than Never〉. The result shows that, while 〈Dad, Where Are We Going?〉 was exported in forms of flying producer’s consulting without providing a format bible, 〈Better Late than Never〉 was exported in forms of full packaging type including a format bible and co-productoin between flying producer and Chinese producer. In 〈Dad, Where Are We Going?〉, factors of success are the localization befitting the Chinese traditional values and the detailed consultations for the local production. In 〈Better Late than Never〉, it was analyzed that the strategies for the successful exportation of the format are the operation of the well-organized in-house broadcast format department, the teamwork among the development, production and distribution departments, and the effort on the format packaging that meets global standards. Both programs in China kept the basic structure of their original ones, and had only minimal transfigurations concerning the regional characteristics and the traditions of the broadcasters. The characteristics of main characters and the narrative structure were very similar to the ones of the original format. However, it was analyzed that the sentimental and cultural factors and the broadcasting environment of the exporter affect the localization and the production of the program.
Key Features in the Assembly of the KSTAR TF Magnets
kyungmin Kim,C.H. Choi,G.T. Lee,H.K. Kim,H.L. Yang,J. S. Bak,J.H. Lee,N.I. Her,S.T. Kim,Y.J. Oh 한국물리학회 2006 THE JOURNAL OF THE KOREAN PHYSICAL SOCIETY Vol.49 No.III
The TF (Toroidal Field) magnet system of the KSTAR (Korea Superconducting Tokamak Advanced Research) is under fabrication and assembly work. After the vacuum vessel (VV) is accurately installed on the tokamak pit, each of the 16 TF magnets is individually inserted into the torus of the VV through a 22.5 gap, toroidally rotated by the main assembly tool system, and set in its regular position. At the end of August 2005, 6 TF magnets of the 16 have been successfully assembled within an assembly tolerance ±1.00 mm. The conical bolts and shear keys in the intercoil structure of the TF magnet are assembled with conical spacers and half cylindrical spacers to assemble easily and to provide convenient adjustment for good alignment. As there are accumulated shifts of the TF magnet to the toroidal direction in the progress of assembly, the thickness of the insulation attached on the cover side of the TF magnet is regulated to adjust its shifts. After every TF magnet is assembled and pre-loaded, the magnetic axis of the KSTAR tokamak, the so called ‘Tokamak Datum’, will be accurately defined.;
Kyungmin Lee,Hunmin Yang,Se-Yoon Oh 제어로봇시스템학회 2020 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 Vol.2020 No.10
Deep neural networks tend to be erroneous when the training and test distribution differ. Especially, neural classifiers are brittle to adversarial examples, and highly overconfident to out-of-distribution examples. Hybrid modeling of generative and discriminative distribution shown to be effective for out-of-distribution detection, but is not robust to adversarial attacks. Otherwise, defense methods for adversarial attacks cannot distinguish out-of-distribution examples. In this work, we present a hybrid model that can deal with both adversarial and out-of-distribution examples. Our method is built upon the joint energy based model and adversarial training. Through experiments on CIFAR-10 dataset, we show that our method has state-of-the-art performanced among hybrid models. Furthermore, we show that our model exhibits more perceptually-aligned feature than other methods, by showing the gradient sensitivity map with newly proposed score function.