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Baek, Seunghwa,Kang, Gumin,Shin, Dongheok,Bae, Kyuyoung,Kim, Yong Hyun,Kim, Kyoungsik American Chemical Society 2016 ACS APPLIED MATERIALS & INTERFACES Vol.8 No.1
<P>We demonstrate GaN-based flip-chip light emitting diodes (FC-LEDs) on SiC substrate achieving high extraction efficiency by simply attaching the optically transparent haze films consisting of collapsed alumina nanorods. Through controlled etching time of alumina nanorods, we obtain four types of films that have different morphologies with different optical transmittance and haze properties. We show that the light output power of the FC-LEDs with film, which has 95.6% transmittance and 62.7% haze, increases by 20.4% in comparison to the bare LEDs. The angular radiation pattern of the LEDs also follows the Lambertian emission pattern without deteriorating the electrical properties of the device. The improvement of light extraction is mainly attributed to the reduced total internal reflection (TIR) via efficient out-coupling of guided light from SiC substrate to air by collapsed alumina nanorod structures in the film. The high transparency of film and reduced Fresnel reflection via graded refractive index transition between the film and SiC substrate also contribute to the extraction enhancement of the device. We systematically investigate the influence of haze films geometrical or optical properties on the extraction efficiency of FC-LEDs, and this study will provide a novel approach to enhance the performance of various optoelectronic devices.</P>
경험적 열화 모델 기반 리튬이온 배터리의 용량 감소 예측
신승화(Seunghwa Sin),김건우(Gunwoo Kim),백종복(Jongbok Baek),김종훈(Jonghoon Kim) 전력전자학회 2021 전력전자학술대회 논문집 Vol.2021 No.7
배터리는 열화됨에 따라 배터리의 내부 전기화학적 특성 변화로 인해 용량이 감소하며 어플리케이션의 전체적인 성능 저하를 야기한다. 배터리의 열화에 영향을 미치는 온도, C-rate와 같은 다양한 요소들은 서로 영향을 미치며 복합적으로 작용한다. 배터리의 내부 전기화학적 특성 변화로 인해 용량 감소는 비선형적으로 나타나므로, 어플리케이션의 안정적인 운용을 보장하기 위해서 배터리의 감소하는 용량을 예측하는 것은 중요하다. 본 논문은 배터리의 열화 과정을 여러 가지 경험적 열화모델을 통해 나타내고, 외삽법을 통해 모델의 용량 감소 예측의 정확도를 확인한다.
리튬이온 배터리 용량 예측을 위한 랜덤 포레스트 기반 중요 인자 선정 연구
신승화(Seunghwa Sin),김재영(Jaeyoung Kim),이평연(Pyeongyeon Lee),백종복(Jongbok Baek),김종훈(Jonghoon Kim) 전력전자학회 2021 전력전자학술대회 논문집 Vol.2021 No.11
리튬이온 배터리는 사용함에 따라 열화가 발생하며 배터리의 내부 저항이 증가하고 용량이 감소한다. 배터리의 열화는 다양한 운용조건에 의해 영향을 받아 비선형적으로 나타난다. 배터리의 용량 예측을 위해서 배터리 열화를 효과적으로 나타낼 수 있는 인자 선정이 요구된다. 따라서 랜덤 포레스트를 통해 배터리의 잔여 용량 추정에 중요한 인자를 선정하고, 선정된 인자의 용량 예측 유효성을 LSTM을 통해 검증하였다.