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Rf 마그네트론 반응성 스퍼터링법에 의해 증착된 $RuO_2$ 박막의 특성분석
조호진,홍석경,조해석,양홍근,김형준,Jo, Ho-Jin,Hong, Seok-Gyeong,Jo, Hae-Seok,Yang, Hong-Geun,Kim, Hyeong-Jun 한국재료학회 1995 한국재료학회지 Vol.5 No.5
Rf 마그네트론 반응성 스퍼터링법을 이용하여 Si, SiO$_{2}$/Si 가판의에 전도성 RuO$_{2}$ 박막을 증착하고, 공정변수가 증착되는 박막의 특성에 미치는 영향을 고찰하였다. 대부분의증착조건에서 주상정 구조의 단일상 RuO$_{2}$ 박막이 증착되었으며, 부착원자들의 표면이동도가 낮은 영역에서는 (101) 우선배향성이 관찰되었고, 높은 영역에서는 (200) 우선배향성이 관찰되었다. 증착조건에 따른 박막의 우선배향성 변화는 박막의 결정구조와연관지어 논의되었다. 기판온도 35$0^{\circ}C$에서 증착된 박막은 치밀하고 표면이 평탄하며, 비저항이 90㏁-cm 정도로 낮아서 고유전율 박막의 전극물질로 이용하기에 적합하였다. 45$0^{\circ}C$ 이상의 기판온도에서 증착된 박막은 46㏁-cm 정도로 매우 낮은 비저항을 갖니만 표면이 거칠었다.
모바일 응용 SW 개발을 위한 화면 중심의 사용자 인터페이스 모델링 방법
양진석 ( Jin-seok Yang ),조호진 ( Ho-jin Jo ),강교철 한국정보처리학회 2007 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.14 No.2
모바일 단말기 컨텐츠 제공자에서 생산되는 대부분의 모바일 응용 SW는 짧은 개발 기간과 생명주기, 그리고 시장 선점이라는 특성을 가지고 있다. 또한 국내 모바일 응용 SW의 경우 다양한 모바일 단말기의 화면크기 그리고 다양한 모바일 플랫폼을 지원해야 하는 특성과 제약사항을 가지고 있다. 이러한 제약사항을 극복하기 위해서 본 논문에서는 모바일 응용 SW의 사용자 인터페이스 모델을 제시하고 있으며 이를 이용하여 모바일 응용 SW개발 방법을 제시한다. 모바일 플랫폼에 독립적인 인터페이스 모델을 사용함으로써 개발자는 사용자인터페이스 개발에 소모되는 시간을 최소화하고, 구현에 그 정보를 사용함으로써 기민하고 좀 더 빠르게 모바일 응용 SW를 개발할 수 있는 장점을 가진다.
김도현(Dohyun Kim),조호진(Ho Jin Jo),김명수(Myung Su Kim),노재형(Jae Hyung Roh),박종배(Jong-Bae Park) 대한전기학회 2019 전기학회논문지 Vol.68 No.9
This paper presents a Short-Term Long-short term memory Convolutional neural network(STLC) Model that is combined with Convolutional Neural Network(CNN) and Long-Short Term Memory(LSTM). CNN model predicts load pattern using past load profile, LSTM model forecasts load variation depending on temperature and time index. STLC model’s output is hourly load data to combine two model’s outputs. The input parameters of STLC model are composed of time index, weighted weather data, past load data. Weights are calculated based on electricity consumption by main region in South Korea and reflects in the weather data. STLC model is trained with data from 2013 through 2017 and is verified with data from 2018. The STLC model forecasts 1-day hourly load data. Simulation results obtained show the comparison of actual and forecasted load data and also compare with other methods in MAPE(Mean Absolute Percentage Error) to prove accuracy of the proposed model.
임남균(Nam-Kyun Im),조호진(Ho-Jin Jo) 한국항해항만학회 2008 한국항해항만학회지 Vol.32 No.1
최근 지구 환경 문제의 심각성이 대두되면서, 전과정 평가(Life Cycle Assessment)에 대한 선박 적용 연구가 국제적으로 활발하게 진행되고 있다. 이에 반하여 국내연구 수준은 아직 기초 연구수준에 그치고 있다. 본 논문에서는 선박 LCA의 개요를 살펴보고, 전과정평가의 선박 적용에 대한 연구를 다루었다. 특히 선박의 전생애 과정중에서 선박 운항 인벤토리 부분을 다루었다. 대상 선박은 목포해양대학교의 실습선 2척을 모델로 삼았으며 과거 수년간의 실적 데이터를 분석하여 운항인벤토리 중 배출 가스의 정략적 데이터를 분석하였다. 이 분석을 통하여 선박 총톤수 1톤을 운항 유지하는데 배출되는 배기 가스량을 분석하였고, 이와 함께 실습생 1명을 1년 교육시키는데 현재 어느 정도의 배기가스가 발생하고 있는지 살펴보았다. As the seriousness of the global environment is gaining our attention recently, studies on application of LCA(Life Cycle Assessment) to ship are being carried dynamically in various industry fields. However domestic study on LCA was not carried out in various fields. This study was carried out to examine the application of LCA to ship and was focused on the ship operation inventory analysis especially in life cycle assessment. Two training ships of Mokpo maritime university were adopted as ship models. Actual voyage data of at last several years was used to analysis the ship's exhaust gas inventory. The analysis shows how many weight of gas being exhaused per 1 gross tonnage and per 1 trainee in the training ships.