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손인준,손호상,Son, Injoon,Sohn, Ho-Sang 한국자원리싸이클링학회 2021 資源 리싸이클링 Vol.30 No.3
백금족 금속(Platinum Group Metals, PGMs)은 화학적 저항성은 물론 전기·열전도성이 뛰어나 촉매, 전자기기, 전극, 전기기기, 연료전지, 고온 소재 등 광범위한 응용 분야에 사용된다. 일반적으로 백금족 금속은 구리와 니켈의 황화광과 관련되어 있으므로 백금족 금속의 상대적인 농도에 따라 주산물로 생산되거나 니켈과 구리의 부산물로 생산된다. 특히 이러한 자원들은 남아프리카와 러시아 같은 나라들에 편재되어 있으며, 백금족 금속의 연간 공급량은 500톤 미만이다. 이와 같은 백금족 금속의 한정된 공급량을 고려하면 향후에 백금족 금속의 공급 리스크가 증가할 것이다. 따라서 폐촉매와 같은 2차 자원으로부터 백금족 금속을 회수하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 백금족 금속의 제련 기술과 리사이클링 기술에 대하여 고찰하였다.
경질양극산화를 실시한 Al5052합금의 내공식성에 미치는 ECAP의 영향
손인준(Injoon Son) 한국표면공학회 2015 한국표면공학회지 Vol.48 No.4
The effect of equal channel angular pressing (ECAP) on the pitting corrosion resistance of hard anodized Al5052 alloy was investigated. The degree of internal stress generated in anodic oxide films during hard anodization was also evaluated with a strain gauge method. The pitting corrosion resistance of hard anodized Al5052 alloy was greatly decreased by ECAP. Cracks occurred in the anodic oxide film during hard anodization and these cracks were larger and deeper in the alloy with ECAP than without. The pitting corrosion was accelerated by cracks. The internal stress present in the anodic oxide films was compressive and the stress was higher in the alloys with ECAP than without, resulting in an increased likelihood of cracks. The pitting corrosion resistance of hard anodized Al5052 alloy was improved by annealing at the range of 473-573K after ECAP processed at room temperature for four passes. The compressive internal stress gradually decreased with increasing annealing temperature. It is assumed that the improvement in the pitting corrosion resistance of hard anodized Al5052 alloy by annealing may be attributed to a decrease in the likelihood of cracks due to the decreased internal stresses in anodic oxide films.
손인준 ( In Joon Son ),손호상 ( Ho-sang Sohn ),김경태 ( Kyung Tae Kim ) 대한금속재료학회(구 대한금속학회) 2016 대한금속·재료학회지 Vol.54 No.9
In this study, the effect of potassium persulfate on current efficiency for gold plating was investigated using electrochemical techniques. The current efficiency in the low-current-density range greatly decreased when potassium persulfate was added to the gold plating solution. However, the current efficiency in the high-current-density range did not change with the addition of potassium persulfate. The measured contact resistances of the resulting gold-plated layers showed almost similar values, regardless of the addition of potassium persulfate, suggesting that potassium persulfate does not affect the property of the gold layers. Linear sweep voltammetry and partial polarization curves showed that the persulfate ion was reduced when the noble potential was more than that of the gold ion. Therefore, the current efficiency for gold plating decreased when potassium persulfate was added in the low-current-density range because at such a current-density the reduction of persulfate preferentially occurs. (Received November 18, 2015; Accepted April 5, 2016)
불균형 데이터 분류를 위한 딥러닝 기반 오버샘플링 기법
손민재,정승원,황인준 한국정보처리학회 2019 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.8 No.7
분류 문제는 주어진 입력 데이터에 대해 해당 데이터의 클래스를 예측하는 문제로, 자주 쓰이는 방법 중의 하나는 주어진 데이터셋을 사용하여 기계학습 알고리즘을 학습시키는 것이다. 이런 경우 분류하고자 하는 클래스에 따른 데이터의 분포가 균일한 데이터셋이 이상적이지만, 불균형한 분포를 가지고 경우 제대로 분류하지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Conditional Generative Adversarial Networks(CGAN)을 활용하여 데이터 수의 균형을 맞추는 오버샘플링 기법을 제안한다. CGAN은 Generative Adversarial Networks(GAN)에서 파생된 생성 모델로, 데이터의 특징을 학습하여 실제 데이터와 유사한 데이터를 생성할 수 있다. 따라서 CGAN이 데이터 수가 적은 클래스의 데이터를 학습하고 생성함으로써 불균형한 클래스 비율을 맞추어 줄 수 있으며, 그에 따라 분류 성능을 높일 수 있다. 실제 수집된 데이터를 이용한 실험을 통해 CGAN을 활용한 오버샘플링 기법이 효과가 있음을 보이고 기존 오버샘플링 기법들과 비교하여 기존 기법들보다 우수함을 입증하였다. Classification problem is to predict the class to which an input data belongs. One of the most popular methods to do this is training a machine learning algorithm using the given dataset. In this case, the dataset should have a well-balanced class distribution for the best performance. However, when the dataset has an imbalanced class distribution, its classification performance could be very poor. To overcome this problem, we propose an over-sampling scheme that balances the number of data by using Conditional Generative Adversarial Networks (CGAN). CGAN is a generative model developed from Generative Adversarial Networks (GAN), which can learn data characteristics and generate data that is similar to real data. Therefore, CGAN can generate data of a class which has a small number of data so that the problem induced by imbalanced class distribution can be mitigated, and classification performance can be improved. Experiments using actual collected data show that the over-sampling technique using CGAN is effective and that it is superior to existing over-sampling techniques.