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[A+]전기화학 셀 충방전 평가 및 CV 평가, 전지 구동 시 양극 구조 변화분석2025.01.241. 전기화학 셀 충방전 평가 및 CV 평가 실험 1에서는 전기화학 셀의 충전/방전 및 CV 평가를 수행하여 셀의 산화,환원 반응의 특징을 분석하고 이론용량과 실제용량을 비교하며 장기 cycle의 용량 유지율을 구하는 것을 목표로 합니다. 2. 전지 구동 시 양극 구조 변화분석 실험 2에서는 양극재의 결정구조를 분석하고 사이클이 진행됨에 따라 양극의 구조 변화를 분석하는 것을 목표로 합니다. 3. 분극 분극은 전극전위 값이 평행 상태에서 과하거나 부족하게 되는 현상으로, 전지에서 반응진행 시 전하의 이동과정이 같은 속도로 일어나지 ...2025.01.24
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텐서플로우 딥러닝 (CNN)2025.05.051. 데이터 세트 학습 데이터에 사용할 영상은 Google에서 이미지 검색으로 꽃을 검색하고, FatKun이라는 크롬 확장 프로그램을 사용하여 영상을 다운로드 받았다. 테스트 데이터에 사용할 영상은 꽃을 직접 구입하여 촬영한 영상 데이터를 사용했다. 학습 데이터는 총 234개, 테스트 데이터는 총 150개이며, 검증 데이터는 훈련데이터의 20%를 사용하여 총 57개이다. 2. 합성곱 신경망 (CNN) 기본적으로 이미지 분류를 하기 위해서는 합성 곱 신경망(CNN)이 필요하다. 2차원 CNN의 특징 추출 부분은 MaxPool2D층과 ...2025.05.05
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냉동사이클 실험: 구성요소 및 효율 분석2025.11.141. 냉동사이클의 기본 원리 냉동사이클 실험의 목적은 냉동사이클의 구성요소와 기능을 파악하고, 냉동사이클의 운전 효율을 계산하며 실제 사이클과 이상 사이클을 비교하는 것입니다. 이를 위해 열역학 제1법칙(에너지 보존 법칙)과 제2법칙(엔트로피 증가 법칙)을 이해해야 합니다. 제1법칙은 dH - Vdp로 표현되며 시스템 내 모든 에너지의 합이 항상 일정함을 의미합니다. 제2법칙은 켈빈-플랑크 설명을 통해 표현되며, 이상적 상황에서 엔트로피 변화는 발생한 열량을 절대온도로 나눈 값에 비례합니다. 2. 냉매의 종류 및 특성 냉동공학에서 ...2025.11.14
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TCP 혼잡 제어 알고리즘 변형 분석2025.11.141. TCP 혼잡 제어 알고리즘 인터넷 성능은 TCP의 혼잡 제어 알고리즘에 따라 크게 좌우된다. TCP Tahoe의 high-amplitude periodic phases 문제를 해결하기 위해 TCP DUAL은 queuing delay를 도입하여 RTT 값의 변화를 통해 혼잡 상태를 예측한다. TCP NewReno는 연속 패킷 손실 시 cwnd의 지수적 감소 문제를 개선하여 recovery 상태에서 모든 데이터 패킷이 수신될 때까지 머물도록 제한한다. TCP SACK은 수신기가 성공적으로 전송된 데이터 패킷 블록을 보고하는 기능을...2025.11.14
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AI 오디오 파일 학습을 통한 자동 검사 모델 개발2025.11.131. LSTM 신경망 모델 RNN 모델의 Vanishing Gradient 문제를 개선한 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델은 시계열 데이터 분석에 효과적입니다. 오디오 데이터는 시간에 따라 변하는 연속적인 신호로서 시계열 데이터이며, STFT_dB 데이터셋을 사용한 LSTM 모델이 99.0%의 정확도로 가장 우수한 성능을 보였습니다. 이 모델은 Precision 100.0%, Recall 93.3%, F1 Score 96.7%, AUC 99.6%의 평가 지표를 달성했습니다. 2. 오디오 신호 전처리 기법 원본...2025.11.13
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Tunnel-FET Based SRAM Bit Cell Design2025.05.101. TFET 디바이스 및 특성 TFET는 밴드-대-밴드 터널링 메커니즘을 사용하여 MOSFET의 60mV/decade 한계를 극복할 수 있는 초저전력 애플리케이션의 유망한 후보로 부상했다. TFET 디바이스의 단방향 전류 전도 특성과 낮은 온전류로 인해 SRAM 셀의 견고성이 저하되는 문제가 있다. 이 논문에서는 TFET 회로 스위칭/출력 특성/성능과 기본 물리학을 자세히 분석하고, SRAM의 평가 요소인 SNM을 조사하고 표현한다. 또한 TFET와 MOSFET을 함께 사용하는 하이브리드 GAA 6T SRAM을 제안한다. 2. S...2025.05.10
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효율적인 텍스트 분류를 위한 fastText 모델2025.01.261. 텍스트 분류 이 논문은 웹 검색, 정보 검색, 감정 분석과 같은 애플리케이션에서 자연어 처리의 필수 작업인 텍스트 분류 문제를 다룹니다. 저자들은 신경망 기반 모델은 정확하지만 훈련과 테스트 단계 모두에서 계산 비용이 많이 들고 느린 경향이 있기 때문에, 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있는 확장 가능하고 효율적인 모델이 필요하다고 지적합니다. 이 논문에 적용된 모델인 fastText는 높은 정확도를 유지하면서 텍스트 분류의 계산 비효율성 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 2. 데이터 세트 이 논문에서는 텍스트 분류 작업에 잘...2025.01.26
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국어 교과서와 한국어 교재의 차이점2025.01.131. 학습 대상 국어 교과서의 학습 대상은 모국어가 한국어인 사람들이며, 이들은 이미 한국어의 기본 지식을 습득한 상태이다. 반면 한국어 교재의 학습 대상은 모국어가 한국어가 아닌 외국인이나 재외동포로, 한국어에 대한 지식과 배경, 사용 능력이 부족한 사람들이다. 2. 목적과 기능 국어 교과서는 한국어 사용 능력, 사회적 소통 능력, 국어 문화의 계승과 발전 등을 목적으로 하지만, 한국어 교재는 한국어 의사소통 능력 향상과 한국 문화 이해에 초점을 맞추고 있다. 3. 제작 의도와 목표 국어 교과서는 국가 교육과정에 근거하여 하향식으...2025.01.13
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머신러닝 2024년 2학기 방송통신대 출석수업과제물 과제 슬라이드 1~7의 코드 및 설명을 참조하여 신경망 구성 및 test accuracy 출력2025.01.261. Fashion MNIST 데이터셋 Fashion MNIST 데이터셋은 옷 이미지 데이터셋으로, 10개의 클래스(T-shirt/top, Trouser, Pullover, Dress, Coat, Sandal, Shirt, Sneaker, Bag, Ankle boot)로 구성되어 있습니다. 이 데이터셋을 사용하여 신경망 모델을 구축하고 학습을 진행합니다. 2. 데이터 전처리 데이터 시각화를 통해 이미지 데이터를 확인하고, 픽셀 값을 0~1 사이의 실수로 정규화하여 모델 학습에 사용합니다. 이미지 데이터를 1차원 벡터로 변환하는 과정...2025.01.26
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A+ 광통신 - 비트 전송률 측면에서 NEP, SNR2025.01.041. NEP(Noise Equivalent Power) NEP(Noise Equivalent Power)는 수신기 감도를 나타내는 척도로, 광검출기 또는 검출기 시스템의 감도를 측정한 것입니다. 신호에 의한 신호전압과 잡음에 의한 잡음전압이 동일할 때의 입사 광 파워를 의미합니다. NEP는 주파수와 온도의 함수이며, 센서의 열적 반응시간과 주파수에 따른 센서잡음에 의해 결정됩니다. NEP가 낮을수록 저잡음 플로어에 대응하여 보다 민감한 검출기라고 할 수 있습니다. 2. SNR(Signal Noise Ratio) SNR(Signal ...2025.01.04
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