Composition element of power-up reset circuit is consisted with many PMOS and by capacitors, reduce number of used element to improve power-up reset circuit to secure stable early action of memory chip, and size of element decreases and consumption area of circuit itself could reduce about 10%. In this paper, when rise slowly existing circuit and circuit that improve by comparison simulation result and power rise time 200㎳ to confirm stability of circuit action, output voltage waveform peak of improved power-up reset circuit secures more than 2Vt, and displayed stabler circuit action than change width few existing circuit by temperature.

This research considers the problem of scheduling Jobs on unrelated parallel machines with a common due date The objective is to minimize the total absolute deviation of Job completion times about the common due date. This problem is motivated by the fact

Defining the relationship between the quality of injection molded parts and the process condition is very complicate because of lots of factor are involved and each factor has a non-linearity. With the development of CAE(Computer Aided Engineering) technology, the estimation of volumetric shrinkage of injection mold parts is possible by computer simulation even though restricted application. In this research, the Taguchi method and Neural Network applied for finding optimal processing condition. The percent of volumetric shrinkage compared on each case and show neural network can be successfully applied.

본 연구에서는 복합재료 원통쉘의 정적 구조해석 결과를 신경회로망에 적용하여 원통쉘에 가해진 하중특성을 추론하였다. 신경회로망 알고리즘은 역전파 학습법의 학습율이 가변적으로 조정될 수 있도록 프로그램을 개발하였으며, 입력패턴은 원통쉘에 하중이 가해졌을 때, 원통쉘의 측면에서 발생하는 9지점의 변형률을 이용하였다 출력층은 가해진 하중특성으로 설정하였으며, 학습결과 원통쉘의 하중특성 추론 학습에 성공하였다. 은닉층의 층수를 1층에서 3층까지 학습결과를 비교분석하였으며, 하중특성은 0.5% 이내로 추론이 가능해졌다. 본 연구 결과 신경회로망을 이용한 복합재료 원통쉘의 역공학이 가능해졌다.

다분야 통합 시스템의 설계문제는 다량의 설계변수와 구속조건으로 구성되며 다수의 공학적 현상으로 연관되어 있다. 다분야 통합 최적설계 문제를 효과적으로 다루기 위해서는 다양한 해석분야의 공학적 설계원리를 동시에 고려하여 균형 있고 유기적인 방법으로 최적의 설계를 결정하는 체계적인 설계자동화기술이 요구된다. 다분야 통합 설계문제를 위한 효율적인 설계방법론으로 분리기반 최적화 기법이 적용되는데 이 방법은 한 단위의 대규모 설계문제를 여러 개의 하부시스템으로 분리하여 독립적으로 최적화를 수행하고 각 하부 시스템으로부터의 설계해 사이의 중재 및 통합화를 거쳐 최종적으로 수렴된 최적설계를 찾는 방법이다. 본 논문에서는 분리기반 최적화기법을 다분야 통합최적 설계문제에 적용하는데 필요한 시스템분리기법을 유전알고리즘 및 다층 역전 파 신경회로망을 이용하여 정립하였다. 시스템분리기법을 검증하기 위해 최근 미국 Boeing사에서 개발중인 고속 민간항공기인 HSCT의 시뮬레이션기반 설계문제를 이용하였다. 대규모 설계시스템의 분리결과는 전체 설계문제의 특성을 파악하기 위한 자료로 활용되며 향후, 분리기반 최적화과정에서 최종적으로 통합된 최적설계를 탐색하는데 필요한 기반구조를 제공한다.

This study was carried out to synthesis the zeolite using the bituminous coal fly ash emitted from power plant that occurs several environmental problems. In spite of fly ash has contained high content of SiO2 and Al2O3, it disposed mainly landfill. If the effective methods to recover the SiO2 and Al2O3 were developed, the fly ash could be utilized valuable raw materials. In this study, fly ash was used as raw material to synthesize the zeolite by pressurized hydrothermal reaction. Also, experimental parameters included temperature(70~110℃, and pressure(140~200 psi) of crystallization were investigated. The more crystallization pressure was increased, the more Zeolite 4A was synthesized at 70 and 90℃. Zeolite 4A of metastable phase tend to be transformed into sodalite of stable phase at 110℃.

The Blandford-Znajek process, which extracts the rotational energy of the supermassive black hole at the center of an active galactic nucleus, is now well explained and educated through the electronic circuit analysis established by Macdonald and Thorne. The Macdonald-Thorne circuits consist of the batteries and resistances of the central black hole and the astrophysical region around the accretion disk. In this letter we will consider the possibility whether we can connect coils and condensers in such circuits or not. If possible, that may explain a sudden corona-phenomenon in an active galactic nucleus. We conclude that a flash of order ~5×1040ergss−1 can occur around a \~109M⨀ \~109M⨀ black hole through this process.

인공 신경회로망은 인간의 뇌를 전산 모델로 구현한 것으로 상호 연결된 많은 정보 처리 유니트들로 구성되어 있으며, 이를 기초로 논리적인 추론을 수행할 수 있다. 특히, 신경망은 비선형 변수를 많이 포함하고 있는 복잡한 문제 해결에서 더욱 효과적이다. 신경망의 이러한 기능으로 인해 구조분야에서는 비선형적인 각종 구조실험의 결과예측이나 구조계획 그리고 최적 설계에 응용되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인공 신경 회로망의 기본 이론을 설명하고, 현재까지 정립되고 있지 않은 대형 콘크리트 판넬간 수직 접합부의 최대 전단 내력 예측에 기존의 제안식과 인공 신경 회로망의 예측 결과를 비교하여 신경망의 적용가능성을 검토하고자 한다.