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MgO가 첨가된 $Ba_{0.5}Sr_{0.5}TiO_3$ 후막의 구조 및 유전 특성
강원석,남성필,고중혁,이성갑,이영희,Kang, Won-Seok,Nam, Sung-Pil,Koh, Jung-Hyuk,Lee, Sung-Gap,Lee, Young-Hie 대한전기학회 2006 전기학회논문지C Vol.55 No.12
Using the $Ba_{0.5}Sr_{0.5}TiO_3$(BST) powders prepared by the Sol-Gel method, the BST thick films were fabricated on the $Al_2O_3 $substrates coated with Pt by the screen printing method. Compared with pure BST thick films, the structural and dielectric properties of the BST thick films doped with $1{\sim}10$ wt % MgO were investigated. It was observed that the Mg substitution into BST causes a shift in the cubic-tetragonal BST phase transition peak to a lower temperature. The microstructure of the BST substituted with Mg was homogeneous and dense. Mg substitution into BST had a significant effect on the grain size reduction. Dielectric constant was decreased with increasing the MgO content and temperature. In the case of BST thick films doped with 1 wt% MgO, the relative permittivity and dielectric loss were 1581 and 1.4 % at 1 MHz.
강원석 ( Won Seok Kang ),마호섭 ( Ho Seop Ma ),전권석 ( Kwon Suk Jeon ) 한국임학회 2016 한국산림과학회지 Vol.105 No.2
본 연구에서는 산사태 발생 전 강우량의 특성과 누적 강우일수에 의한 누적강우량 분석을 통하여 산사태 발 생에 미치는 누적강우량의 영향을 제시하였다. 산사태가 발생한 1520개소의 자료를 중심으로 산사태 발생 20일전까지 일강우량의 평균값은 1일전이 52.9 mm로 가장 많은 양을 보였고, 2일전이 22.8 mm, 6일전이 21.9 mm 순으로 나타났다. 누적 일수에 따른 누적강우량과 산사태 발생과의 관계에서 100 mm이하에서는 누적일수 3일을 기점으로 전체 1520개소 중 64.9%인 986개소가 발생하였다. 누적일수 5일은 전체 1520개소 중 60%인 846개소에서 발생하고 있어 3일이나 5일정도 누적된 강우량이 산사태 발생에 미치는 영향이 큰 시점으로 나타났다. 그러나 누적일수가 늘어남 에 따라 누적강우량도 증가하지만 산사태 발생건수는 줄어드는 것으로 나타났다. 또한, 101-200 mm에서는 10일, 201-300 mm에서는 14일, 301-400 mm에서는 18일 누적일수가 산사태 발생에 많은 기여를 하는 것으로 나타나 누적일수에 따른 산사태 예보 및 경보기준을 마련하여 인명 및 재산상의 피해를 최소화해야 할 필요성이 있을 것으로 생각된다. In relation to the impact of cumulative rainfall on landslides in accordance with the cumulative number of days, for the more than 100 mm rainfall, the 3 days cumulative rainfall experienced 64.9% of the total points, which is 986 points out of the 1520 points. The 5 days cumulative rainfall period experienced 60% of the total landslides, which is 846 points out of 1520 points analyzed. The 3 days or 5 days cumulative rainfall thus had a greater effect on landslides than the other days. In addition, for the 101-200 mm rainfall, more landslides occurred in the 10 days cumulative number of days, for the 201-300 mm, more landslides occurred in the 14 days cumulative number of days, whereas the 18 days cumulative number of days had more landslides for the 301-400 mm rainfall. Thus, it is imperative to take into consideration cumulative rainfall and the cumulative number of days of rainfall in the establishment of forecasting and warning systems for landslides, to minimize the damage caused to life and property by landslides
강원석 ( Won Seok Kang ),마호섭 ( Ho Seop Ma ),강은민 ( Eun Min Kang ) 한국임학회 2014 산림과학 공동학술대회 논문집 Vol.2014 No.-
우리나라에서 강우가 주요인이 되어 발생한 산사태의 강우유형을 일강우량형, 최대시우량형, 연량형, 누적강우량형(Ⅰ)(Ⅱ)(Ⅱ) 총 6가지로 나타내었다. 산사태 예보 기준우량 설정을 위해서 다양한 강우사례를 통해 일강우량, 최대시우량 유형들도 있지만 누적강우량형과 같이 기존의 산림청 예 보 기준우량인 시우량, 일강우량, 연속강우량으로 예측할 수 없는 유형들도 있고 연속시우량과 같이최근 들어 발생하는 유형들도 있다. 이러한 유형들을 커버하기 위해 기존의 연속강우량을 대신해 누적강우량과 연속시우량 기준을 추가적으로 제시할 필요성이 있다고 생각된다. 경상남도는 일강우량41.9%(경보), 58.1%(주의보 및 무예보), 최대시우량 55.6%(경보), 44.4%(주의보 및 무예보), 연속강우량66.2%(경보), 33.8%(주의보 및 무예보)의 예측도를 보였다. 경상남도는 일강우량은 98mm이상에서 산사태 경보 기준우량으로 분석되었고, 최대시우량의 경우 28mm이상을 산사태 경보로 분석되었다. 연속시우량은 70mm이상에서 산사태 경보로 분석되었고 3일 누적강우량은 128mm이상에서 산사태 경보로 분석되었다. 7일 누적강우량은 211mm이상에서 산사태 경보 기준우량으로 분석되었고 10일 누적강우량은244mm이상에서 산사태 경보로 분석되었다. 14일 누적강우량은 275mm이상에서 산사태 경보 기준우량으로 분석되었고 20일 누적강우량은 349mm이상에서 산사태 경보 기준우량으로 분석되었다. 6 rainfall types including daily rainfall, maximum hourly rainfall, continuous hourly rainfall, and accumulated rainfall (I), (II) and (III) are classified as the main cause of landslides. There are a variety of rainfall types such as daily rainfall and maximum hourly rainfall. However, there are unpredictable accumulated rainfall types such as hourly rainfall and daily rainfall that are current weather forecast systems of Korea Forest Service and there is continuous hourly rainfall, a newly appeared types. Therefore, to comprehensively cover these, accumulated rainfall and continuous hourly rainfall should be additionally presented instead of current continuous rainfall. The prediction of Gyeongsangnam-do is 41.9%(evacuation), 58.1%(landslide warning and non landslide evacuation) in daily rainfall, 55.6%(evacuation), 44.4%(landslide warning and non landslide evacuation) in maximum hourly rainfall and 66.2%(evacuation), 33.8%(landslide warning and non landslide evacuation) in continuous rainfall. In Gyeongsangnam-do the result shows that more than 98mm of daily rainfall was analyzed as to standard rainfall of landslide evacuation, while it was more than 28mm in case of maximum hourly rainfall. More than 70mm of continuous rainfall was analyzed as to standard rainfall of landslide evacuation, while 3-day accumulated rainfall for that was more than 128mm. More than 211mm of 7-day accumulated rainfall was analyzed as to standard rainfall of landslide evacuation, while 10-day accumulated for that was more than 244mm. More than 275mm of 14-day accumulated rainfall was analyzed as to standard rainfall of landslide evacuation, while 20-day accumulated for that was more than 349mm of rainfall.
클러스터링 기법을 이용한 모바일 로봇 경로계획 알고리즘 설계
강원석(Won-Seok Kang),김진욱(JinWook Kim),김영덕(YoungDuk Kim),안진웅(Jinung An),이동하(Dong-Ha Lee) 대한전기학회 2008 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2008 No.10
GA(Genetic Algorithm)는 NP-Complete 도메인이나 NP-Hard 도메인 내의 문제들에 대해서 최적의 해를 찾기 위해서 많이 사용되어 지는 진화 컴퓨팅 방법 중 하나이다. 모바일 로봇 기술 중 경로계획은 NP-Complete 도메인 영역의 문제 중 하나로 이를 해결하기 위해서 Dijkstra 등의 그래프 이론을 이용한 연구가 많이 연구되었고 최근에는 GA 등 신화 컴퓨팅 기법을 이용하여 최적의 경로를 찾는 연구가 많이 수행되고 있다. 그러나 모바일 로봇이 처리해야 될 공간 정보 크기가 증가함에 따라 기존 GA의 개체의 크기가 증가되어 계산 복잡도가높아져 시간 지연 등의 문제가 발생할 수 있다. 이는 모바일 로봇의 잠재적 오류로 발생될 수 있다. 공간 정보에는 동적이 장애물들이 예측 불허하게 나타 날 수 있는데 이것은 전역 경로 계획을 수립할 때 또한 반영되어야 된다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링 기법을 이용하여 장애물 밀집도 및 거리 정보를 기반으로 공간정보를 k개의 군집 공간으로 재분류하여 이를 기반으로 N*M개의 그리드 개체 집단을 생성하여 최적 경로계획을 수립하는 GA를 제시한다.
강원석(Won-Seok Kang),김진욱(Jin Wook Kim),김영덕(Young-Duk Kim),이승현(SeungHyun Lee),안진웅(Jinung An) 대한전기학회 2009 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2009 No.5
본 논문에서는 모바일 로봇이 작업하는 공간상에서 빠르고 안전한 최적 경로계획을 수행할 수 있게 하는 가변적 리드 맵을 이용한 장애물 밀집 정보 기반 경로계획을 제안한다. 모바일 로봇이 작업 공간에 대해서 빠르고 안전한 경로계획을 해 클러스터링 기법을 이용하여 정적 및 동적 장애물의 분포에 대한 맵 정보를 재구성하여 정보화 시킨다. 최적의 경로 계획을 위해서는 재구성된 장애물 밀집 클러스터 데이터를 이용하여 전통적 기법의 GA 방법을 변형한 최적 경로계획을 수행한다. 제안한 기술의 효율성을 검증하기 위해 그리드 기반 경로계획 중의 하나인 A*알고리즘과 다양한 맵을 이용하여 성능 비교를 수행하였다. 실험결과 제안한 경로계획 기술은 기존 알고리즘 보다 빠른 처리 성능과 동적 장애물이 밀집한 지역을 회피하는 최적 경로계획을 수행함을 확인하였다.