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전기문,신재수,임성규,박상현,강병구,윤진욱,윤주영,신용현,강상우,Jeon, Ki-Moon,Shin, Jae-Soo,Lim, Sung-Kyu,Park, Sang-Hyun,Kang, Byoung-Koo,Yune, Jin-Uk,Yun, Ju-Young,Shin, Yong-Hyeon,Kang, Sang-Woo 한국진공학회 2011 Applied Science and Convergence Technology Vol.20 No.2
본 연구에서는 새롭게 개발된 센서인 in-situ particle monitor (ISPM)와 기존센서의 기능을 업그레이드 한 센서인 self-plasma optical emission spectroscopy (SPOES)를 이용해 화학기상증착 진공공정을 진단하였다. 본 연구에서 사용된 증착공정 장비는 silane 가스를 이용한 silicon plasma enhanced chemical vapor deposition과 borophosphosilicate glass 증착장비이다. 두 장비의 증착 또는 클리닝 조건에서의 배출되는 오염입자와 배기가스를 개발된 센서를 이용해 공정상태를 실시간으로 진단하는 것과 개발된 센서의 센싱 능력을 검증하고자 하는 목적으로 연구가 진행되었다. 개발된 센서는 장비 배기구 설치되었으며, 공정압력, 유량, 플라즈마 파워 등의 공정변수 변화에 따른 오염입자 크기 및 분포와 배기 부산물의 변화를 측정하고, 측정 결과의 상호 연관성을 분석하였다. The diagnosis studies of the process of chemical vapor deposition were carried out by using in-situ particle monitor (ISPM) and self-plasma optical emission spectroscopy (SPOES). We used the two kinds of equipments such as the silicon plasma enhanced chemical vapor deposition system with silane gas and the borophosphosilicate glass depositon system for monitoring. Using two sensors, we tried to verify the diagnostic and in-situ sensing ability of by-product gases and contaminant particles at the deposition and cleaning steps. The processes were controlled as a function of precess temperature, operating pressure, plasma power, etc. and two sensors were installed at the exhaust line and contiguous with each other. the correlation of data (by-product species and particles) measured by sensors were also investigated.
서버리스 플랫폼에서 GPU 지원 및 인공지능 모델 추론에 적합한 함수 구조에 관한 연구
황동현 ( Dong-hyun Hwang ),김동민 ( Dongmin Kim ),최영윤 ( Young-yoon Choi ),한승호 ( Seung-ho Han ),전기만 ( Gi-man Jeon ),손재기 ( Jae-gi Son ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.2
서버리스 프레임워크(Serverless Framework)는 마이크로서비스 아키텍처의 이론을 클라우드와 컨테이너를 기반으로 구현한 것으로 아마존의 AWS(Amazon Web Service)와 같은 퍼블릭 클라우드 플랫폼이 서비스됨에 따라 활용도 높아지고 있다. 하지만 현재까지의 플랫폼들은 GPU 와 같은 하드웨어의 의존성을 가진 인공지능 모델의 서비스에는 지원이 부족하다. 이에 본 논문에서는 컨테이너 기반의 오픈소스 서버리스 플랫폼을 대상으로 엔비디어-도커와 k8s-device-plugin 을 적용하여 GPU 활용이 가능한 서버리스 플랫폼을 구현하였다. 또한 인공지능 모델이 컨테이너에서 구동될 때 반복되는 가중치 로드를 줄이기 위한 구조를 제안한다. 본 논문에서 구현된 서버리스 플랫폼은 객체 검출모델인 SSD(Single Shot Multibox Detector) 모델을 이용하여 성능 비교 실험을 진행하였으며, 그 결과 인공지능 모델이 적용된 서버리스 플랫폼의 함수 응답 시간이 개선되었음을 확인하였다.
신병우,현전기,Shin, Byung Woo,Hyun, Jeon Ki 대한자원환경지질학회 1985 자원환경지질 Vol.18 No.3
Building stones can be divided into two groups: raw stone and stone product. In Korea, they consist of granite, diorite, gabbro, andesite, tuff, slate and marble, of which granite is main product. The disribution area is approximately $31,753km^2$. The enterprises of building stone are about 1,500 at present. The granites for building stone are biotite granite, hornblende granite. granodiorite and porphyritic granite, of different colors (white, pink, grey, green and black). The compressive strength of granite ranges from 813 to $1,338kg/cm^2$, hardness from 78 to 101 and water absorption ratio from 0.09 to 0.40%. The weight reduction ratio of granite for 14 hours in aqua regia+$KMnO_4$solution is 0.3~4.5wt.%. There are eighty granite quarries in Korea. Marbles can also be extensively used for building but only a few mines are operated at present.
산사태지의 식생 회복과정에 관한 기초적 연구 - 용인 · 화성군지역을 대상으로
우보명(Bo Myeong Woo),전기성(Gi Seong Jeon),최형태(Hyeong Tae Choi),정도현(Do Hyun Jeong) 한국산림과학회 1995 한국산림과학회지 Vol.84 No.1
The purpose of this study was to analyze the process of natural plant establishment and revegetation on the slopes of landslide scars, both untreated(l4 plots) and treated plots (14 plots) with rehabilitation measures in 1993 and 1994 at Yongin·Hwaseong-gun region. While total of 61 species were identified at surveyed sites. in the region, the pioneer species on landslide scars were Lespedeza cyrtobotrya, Arundinella hirta, Artemisia princeps, Pteridium acquilinum, Erigeron canadensis. Rubus crataegifolius, Stephanandra incisa etc. The species diversity (H`) and evenness(E`) of the untreated scars were greater than those of the treated scars. Similarity indices in the untreated scars were higher than those in the treated scars, and succession indices showed similar value in both areas. As a conclusion, this study shows that the untreated scars were more influenced by the around-vegetation, and the native vegetations(plants) like Lespedeza cyrtobotrya, Arundinella hirta. Miscanthus sinensis, Artemisia princeps, Pteridium acqutlinum, Erigeron canadensis. Rubus crataegifolius, Stephanandra incisa ete. could be more effectively used as plant vegetation for rehabilitation of landslide scars.