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elisha0904
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retrieval_152

add_info dict	context stringlengths 135 14.6k	question stringlengths 11 514	answer stringlengths 1 404
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "82ea89fe-2643-4929-9797-95483af6fe4e", "field": "인공물", "question_id": "f02ede73-3e1d-4901-b9a4-7658d06542f1" }	<h1>III. 모의실험</h1><p>앞에서 제안한 방법을 다른 닭 영상에 적용하여 모의 실험을 수행하였다. 그림 19 (a)는 동일한 알고리즘을 새로운 닭의 형광영상에 적용하여 얻은 결과영상이다. 그림 19 (b)는 반사영상으로부터 얻은 분류결과이다. 그림 19 (c)는 그림 19 (a)의 형광영상의 분류결과와 그림 19 (b)의 반사영상의 분류결과를 융합한 결과이며, 그림 19 (d)는 종양부위를 표시한 실제 닭 사진이다. 그림 19 (d)와 그림 19 (a)\(\sim\)(c) 사이에 닭의 윤곽에 발생하는 차이는 측정위치가 일치하지 않기 때문이다. 위에서 사용된...	어떻게 오인식이 발생하는거야?	정상을 종양으로 오인식한 경우
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "412fcc3a-5eb7-4b92-ac20-06da0f0b55a3", "field": "인공물", "question_id": "d988f0ff-8f34-45af-a815-e8ea59d0d0a4" }	<h3>나. 밴드 선택</h3> <p>본 논문에서는 초분광 반사영상에서 종양인식에 적합한 밴드를 선택하여 주성분 분석의 입력으로 함으로써 종양인식에 효과적인 특징을 추출한다.</p> <p>종양인식에 적합한 밴드는 다음과 같은 조건을 고려한다. 112 개의 밴드를 갖고 있는 반사영상에서 k 번째 밴드를 제외시킴으로써 111개의 밴드를 갖게 되는 새로운 초분광 영상을 생성한다. 원 데이터와 새로운 데이터에 각각 주성분 분석을 적용하여 \( 2 \sim 8 \) 번째 주성분 영상이 확보하는 정보량의 비중을 계산한다. 이때 새로운 데이터로부터 구한 정보량의 비중이 원 데이터...	전체 밴드 선택을 볼 때 4번째 주성분의 값은 얼마인가?	0.95
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "5cbfe06b-8202-483a-a8e4-63e5647b682e", "field": "인공물", "question_id": "69bbe5ac-93fb-4a8a-b4e1-5fb63d44fcac" }	<p>편파식별도 값이 낮은 안테나는 편파가 수시로 변하는 이동무선 통신환경에서 편파 다이버시티 수신법을 사용하였을 때 효율적인 수신이 가능하다. 따라서 본 제안된 안테나는 편파 다이버시티의 효과를 개선하고, 수신 성능을 향상시키는 데에 활용될 수 있다.</p> <p>위와 같은 파라미터 분석을 각각 수행한 결과, 최적화된 안테나의 설계변수의 값들이 표 1 과 같이 도출되었다. 그림 7은 표 1과 같이 최적화 된 설계변수를 바탕으로 제작된 안테나 시제품 사진이다. 캐비티 구조를 포함하는 도체 위로 두 개의 유전체를 적층하였다. 첫 번째 유전체는 FR4기판 \( (1 \m...	논문에서 제안된 안테나의 \( L_{c} \) 값은 몇인가?	19
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "fa4f42d2-e037-498e-a0a6-f9174c19ba63", "field": "인공물", "question_id": "ec517416-923c-46e6-a670-093fae83a00d" }	<h1>Ⅱ. 안테나 설계</h1> <h2>2-1 톱날형 평면 모노폴 안테나 구조</h2> <p>매우 간단한 구조와 제작의 용이성으로 인해 현재도 많이 사용되고 있는 모노폴 안테나는 전체적인 길이가 공진 주파수 파장의 약 \( \lambda / 4 \)인 공진형 안테나이다. 따라서 크기는 1/2 파장의 다이폴 안테나보다는 작지만 임피던스 대역폭어 매우 좁다는 단점을 가지고 있다. 이러한 기존의 모노폴의 단점을 개선하기 위해 선형 모노폴 안테나인 경우는 안테나에 사용된 도체의 지름을 증가시키는 방법, 안테나 선단에 스파이럴 또는 원판과 같은 부하를 장착하는 방법과 안테나...	표 1. 제안한 안테나에 대한 파라미터 수치에서 \( w_{3} \) 은 어떤 Value\( (\mathrm{mm}) \) 값을 갖는가?	\( 20 \)
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "165c177c-c063-4e63-952e-8fbd927fac18", "field": "인공물", "question_id": "3872d754-adce-4f58-b301-c8ba92d818b4" }	<h1>IV. 실 험</h1><p>다음의 표 1은 ISCAS85 C17 benchmark 예제에 대해 repair를 수행한 결과이다. C17의 NAND2 6개중 2개의 셀에서 오류가 발생했다고 가정하고 같은 배선 수정 방법으로 repair를 수행한 결과 이며, programmable한 Via Patterned Gate Array (VPGA)에 비해 \( 1 / 4 \)의 면적으로 repair가 가능하다.</p><table border><caption>표 1. 면적 결과 : VPGA vs. SCMR</caption><tbody><tr><td rowspan="2">항목<...	C17은 어떠한 가정을 통해 repair를 수행한 결과인가?	NAND2 6개중 2개의 셀에서 오류가 발생했다고 가정하고 같은 배선 수정 방법으로 repair를 수행
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "1a891102-0de8-4e65-8b57-02627e39f05e", "field": "인공물", "question_id": "fd5b378e-7299-4f66-9a14-38208ee7f1c9" }	<h1>II. 근사3차원 커패시턴스 추출</h1> <p>다층 IC 배선 구조는 본질적으로 불규칙한 구조를 갖는다. 즉, 그림 1에서 보듯이 회로 블록 사이를 연결하는 배선은 동일한 층 내에서조차 직선의 형태를 띠지 않으며 배선 사이의 거리도 불규칙하다. 또한 다층 배선 구조의 경우 비아 등과 같은 불연속 구간을 가지거나 층간 커플링을 최소화하기 위해 서로 직교하는 배선 구조를 갖으므로 본질적으로 2차원 방법을 적용하여 커패시턴스를 추출하는 것은 불가능하다. 그러나 배선이 불연속한 구간을 만날 때마다 구간을 나누어서 각 구간의 커패시턴스를 구하고 이들 각 부분의 커패시...	단일 층에서의 불규칙 배선구조에서 파라미터는 어떻게 추출하는가?	불연속하는 곳이 나타날 때마다 그 부분을 나누고 나누어진 부분의 커패시턴스는 MOM(method of moment)을 사용한 2D 시뮬레이션을 사용하여 파라미터를 추출
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "a4cf8986-55c2-4f8f-9c31-a16df5e3b079", "field": "인공물", "question_id": "f4b545cd-1a20-46d2-abcc-5d7405a718d9" }	<h1>IV. 실험 결과</h1> <p>실험을 위해 MPEG 영상 중 FHD(Full HD) 해상도의 Cactus, Toys and calendar, Traffic, Flag shoot, Park Scene, BQ terrace 와 HD 해상도의 Big Ship, City, Night, Stockholm 영상에서 30 프레임만을 사용하였다. 그리고 FHD 해상도의 촬영 영상으로 15 프레임의 City_inha, Leaf_inha, Night_inha1, Night_inha2 영상을 사용하였다. 촬영 영상은 삼성 카메라 NX 1의 연사기능 \( (15 \mathrm{~...	본 논문은 건의한 방법의 자의적인 시각의 동영상 압축 효율을 검토하기 위해서 어떻게 하였는가?	주관적 시각 테스트 중 하나인 \( \mathrm{ACJ} \) (Adjectival Categorical Judgment) 기반의 테스트를 진행
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "0f36233b-5c07-4b74-95ba-c32bb9ecb295", "field": "인공물", "question_id": "d119fcce-9f42-462c-a676-85d89ddeec17" }	<h2>3. 외란관측기 설계</h2> <p>식 (1)로부터 출력의 전달함수 식을 구해보면 다음과 같이 쓸 수 있다.</p> <p>\( V_{c}=\frac{1}{s^{2} L C+1} V_{a}+\frac{-s L}{s^{2} L C+1} I_{L} \)<caption>(5)</caption></p> <p>따라서 그림 2에서와 같은 외란 관측기 설계 기법을 적용하기 위해 본 논문에서는 \( -s L \cdot I_{L} \)을 그림 2의 외란 \( d \)로 생각하고 외란 관측기를 설계한다. 식 (5)에서 부하전류 \( I_{L} \)의 변화량과 외란 \( d \)가...	표 1. 모의실험 파라미터에서 LC필터의 L 값은 뭐야?	\( \mathrm{L}=2 \mathrm{mH} \)
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "cbf5530a-395e-42fb-9eec-cccd8bbf95a6", "field": "인공물", "question_id": "33b2e822-b08f-4ee4-8928-40c003909401" }	<h1>요 약</h1><p>본 논문은 전류 센싱 FET가 내장되어 있고 온-저항이 낮으며 고전류 구동이 가능한 트렌치 게이트 고 전력 MOSFET를 제안하고 전기적 특성을 분석하였다. 트렌치 게이트 전력 소자는 트렌치 폭 \( 0.6 \mu \mathrm{mm} \), 셀 피치 \( 3.0 \mu \mathrm{mm} \)로 제작하였으며 내장된 전류 센싱 FET는 주 전력 MOSFET와 같은 구조이다. 트렌치 게이트 MOSFET의 집적도와 신뢰성을 향상시키기 위하여 자체 정렬 트렌치 식각 기술과 수소 어닐링 기술을 적용하였다. 또한, 문턱전압을 낮게 유지하고 게이트 ...	내장된 전류 센싱 FET는 어떤 것과 같은 구조야?	주 전력 MOSFET
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "6e486f94-b89f-4b4e-b987-9555c12a0f73", "field": "인공물", "question_id": "0ff10255-7ed3-4604-8e25-9b9d3526bd8c" }	<h1>IV. 결 론</h1><p>본 논문은 전류 센싱 FET가 내장된 모터 구동용 \( 100 \mathrm{~V} / 200 \mathrm{~A} \) 급 고 전력 트렌치 게이트 MOSFET를 제작하고 전기적 특성을 분석하였다. 트렌치 게이트 MOSFET의 셀 피치를 줄여 집적도를 높이기 위하여 TEOS 스페이서를 이용한 자체 정렬 트렌치 식각 기술을 적용하였고, 트렌치 모서리 부분의 전계분포의 과밀화에 의한 소자 특성 열화를 완화시키고 소자의 신뢰성을 증가시키기 위하여 수소 어닐링공정을 진행하여 트렌치 모서리 부분을 라운딩하였다. 또한, 게이트 산화막의 누설전류...	MOSFET는 셀 피치가 증가하면 집적도가 낮아져?	YES
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "b85010c1-a1d1-457c-86a4-986af747ca3a", "field": "인공물", "question_id": "d29ce37b-7f7e-46c7-a7ee-a2a61c3df68f" }	<h1>II. 소자 구조 및 제작</h1><p>대 전류 트렌치 게이트 MOSFET를 제작하기 위하여 고 농도로 도핑된 \( \mathrm{n}+ \) 웨이퍼 위에 \( 10~ \mu \mathrm{m} \) 두께의 \( \mathrm{n}^{-}\)형 에피층 (epi layer)이 성장된 기판을 사용하였다. 그림 1과 같이 \( \mathrm{n}^{+}/ \mathrm{n}^{-}\mathrm{epi} \) 기판에 \( \mathrm{p} \)-body 영역을 형성하기 위하여 붕소 이온(\( 2.5 \mathrm{E} 13 / \mathrm{cm}^{2} \))을 ...	트렌치 식각 후 소자 파괴 및 신뢰성 저하는 왜 일어나는가?	트렌치 모서리 부분의 전장과밀 (field crowding) 현상
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "32335a71-eb84-4b36-af10-cb2d00bbad4c", "field": "인공물", "question_id": "f03d4893-1ffa-45a8-b5b2-ab32574f91a1" }	<h1>I. 서론</h1><p>최근 트렌치 게이트 MOSFET는 낮은 온-저항 특성을 장점으로 저 전력소모와 높은 에너지 변환 효율이 요구되는 DC-DC 변환기, 자동차 제어 장치 및 각종 전원장치 등의 고 전력 시스템에 광범위하게 응용되고 있는 반도체 전력소자이다. 특히, 전류 센싱 트렌치 게이트 MOSFET는 전력전자 회로에서 부가적인 저항 없이 부하 전류를 효과적으로 감지할 수 있는 전력반도체 소자이다. 부하 전류 센싱 기능은 모터 제어, 통신회로 및 전력 관리 회로 등 정밀한 closed-loop 제어가 요구되는 시스템에서 매우 중요한 요소이다. 정밀한 전류 ...	트렌치 게이트 MOSFET은 무슨 특성이 장점이야?	낮은 온-저항 특성
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "bc33226e-2aed-4473-9fd9-e044f096a890", "field": "인공물", "question_id": "50aa55ab-f319-4f6e-8422-bbdedae23266" }	<h1>II. 저온유동성 시험장치 구현</h1><h2>1. 통합형 연료히터</h2><p>디젤엔진 시동에 있어 경유의 유동성을 향상 시키기 위한 역할을 수행하는 것이 블록히터이며, 핵심부품으로 플라스틱 몸체(Plastic Body), 하측 플레이트(Lower plate), 상측플레이트(Upper plate), 정지기(Stopper), PTC 및 고정나사, 바이메탈 등으로 구성된다. 그림 1은 블록히터 구성도를 나타낸다.</p><p>상용디젤 차량 및 S.U.V(Sport Utility Vehicle) 차량용에는 65Watt정도의 발열량을 지닌 P.T.C 4개를주로 사용하...	디젤엔진 시동에서 경유의 유동성을 향상시키는 역할을 하는 것은 뭐야?	블록히터
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "d8c881a5-8e83-404f-bd95-90a6815eeeae", "field": "인공물", "question_id": "3abc9d99-26f0-4243-9e4b-42109e5cf666" }	<h1>III. 실험결과</h1><p>A. 저온유동성 시혐장치의 유동성 평가</p><p>저온유동성시험 장치의 히터성능은 상온, \( -20 \) 및 -\( 30^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 시험한다. 시험에 사용한 연료필터의 유효면적은 \( 52,54,56,58,60, 61 \) 을 사용하고, 분리형과 통합형 연료필터를 26회 시험한다. 이를 통해 저온시동성 및 주행성평가 결과의 상관성을 확인하고,연료필터 유효면적 변화에 따른 저온유동성을 평가한다. 이때 측정점 선정, 안정화 절차를 통해 그림 5처럼 시험방법 알고리즘을 개발한다.</p><p>그림 11...	본문에 소개된 시험 결과에 따르면, 유효면적이 작을수록 유동성이 감소돼?	NO
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "41faa98e-7039-4b2f-87db-f51eae665f2b", "field": "인공물", "question_id": "0673c02c-6725-4a8d-a0db-32d18ac9f3c9" }	<h1>요 약</h1><p>본 연구에서는 저온유동성 성능검사 시스템 구현을 통해 디젤 차량용 통합형 연료히터의 성능을 평가한다. 저온유동성 시험장치에서 \( +20^{\sim}-30^{\circ} \mathrm{C} \) 은 온도범위에 따라 분리형과 통합형 연료히터 성능을 비교하고, 필터 전후에따라 유압과 시동시간, 히터의 소모전력을 측정한다. 이때 다양한 종류의 필터면적을 사용함으로써 통합형 연료히터와 분리형을 비교한 결과 시동 시간이 \( 23 \% \) 향상되었고, 저온시동성능은 \( 19 \% \) 정도 항상된다.</p><h1>I. 서론</h1><p>디젤엔진은...	디젤엔진에서 엔진의 냉각이 발생할 경우 왜 시동성이 감소해?	최초 시동점화가 원만하지 못한 관계로
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "cb10b32c-c2e3-437a-8ae5-d4c3fcd7b082", "field": "인공물", "question_id": "9c6338af-2238-4cfa-b1cf-10bc5086e326" }	<h1>Ⅳ. 결론</h1><p>통합형 연료히터의 저온유동성 시험장치를 구현하였다.이때 경유를 설정압력과 설정유량으로 통과시켜 챔버의 탱크와 필터에 채운 후 유체 흐름을 차단하고, 설정시간 동안설정온도로 냉각한 후, \( +20-30^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 조건에 따른 정압 및 부정압 시험을 실시하였다.</p><ul><li>연료필터의 유효면적은 52, 54, 56, 58, 60 및 61을 사용하고, 통합연료히터를 On/Off시키며, 분리형과통합형 연료필터의 유효면적별 공급유량(Q)을 26회 시험한 결과 통합형이 분리형에 비해 유동성이향상되고, 히터...	구현된 통합형 연료히터 시험장치는 고온유동성인가?	NO
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "b20ce352-fb38-4bc6-9fa1-2dcb3fc792e2", "field": "인공물", "question_id": "dd54433e-f5fd-4d1e-8016-7e7ca23d8344" }	<h1>Ⅳ. 실험 및 고찰</h1> <h2>1. 실험</h2> <p>본 논문-에서 제안하는 방법에 대한 검증으로 Pentium-III, \( 256 \mathrm{Mb} \) 환경에서 \( 320(240 \) 크기를 갖는 영상의 100 프레임을 프로그램 Visual C++6.0 을 이용하여 실험하였다.</p> <p> <그림 6 >은 실험에 사용된 \( 320 \times 240 \) 크기를 갖는 영상을 보여주고 있다. (a)는 입력 컬러 영상이며, (b)는 그레이 영상으로 변환된 영상이다.</p> <p>움직임 추정할 때, 기존의 방법에는 \( 16 \times 16 ...	실험 결과의 비교의 표에서 전체 영상수가 많은 것의 영상의 변화는 무엇일까요?	변이
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "63b7f8d6-d480-4e50-bcb1-04b0babcfcf1", "field": "인공물", "question_id": "21b478d6-2695-4d1b-9d4c-20f740d27881" }	<h2>4. 멀티 블록 방식의 딥러닝 구조</h2><p>제안하는 멀티 블록 방식의 딥러닝 구조는 전체얼굴 이미지용 모델, 4등분 이미지용 모델, 2등분이미지용 모델 총 3가지로 구성되어있다. 여기서 2등분 이미지용 모델은 앞서 설명한 2개의 블록이 같이 특징 수치가 임계값을 넘게 되는 경우에 이어진 2개의 블록을 합칠 때 사용되는 모델이다.</p><p>각 모델은 기본적으로 Convolution 층, Sub sampling 층, Fully-connected 및 Drop out층, Softmax층의 조합이며 각기 다른 조합으로 구성되어 있다. 전체 얼굴 이미지용 모델은 ...	각 모델의 층 중에서 입력 영상 혹은 그 전의 층의 특징 영상을 특징 필터와 Convolution 연산하여 특징 영상을 얻어내는 층은 무엇인가?	Convolution 층
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "5b38d126-b55e-4b50-bf9f-ddd51d6caa95", "field": "인공물", "question_id": "746f72b0-f8f6-49e0-b799-ad496026e175" }	<h2>4. 실험</h2><h3>가. 실험 방법</h3><p>본 실험에 사용된 하드웨어는 Intel(R) Core(TM)i5-3570 \( 3.40 \mathrm{GHz} \) CPU 프로세서, RAM \( 16 \mathrm{GB} \), NVIDIA GeForce GTX 1080 (V-RAM \( 8 \mathrm{GB} \)) GPU등으로 구성 되어있다. 또한 Windows 10 Pro \( 64 \mathrm{bit} \) 운영체제와 PyCham 개발도구 환경에서 수행하였고, Python 및 Tensorflow 라이브러리를 사용하여 실험하였다.</p><p>본 ...	액세서리 subset은 66명의 클래스로 구성되어 있나요?	NO
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "bf155585-5123-4b42-9103-df15aeafa6c7", "field": "인공물", "question_id": "d5e5910b-071c-4aae-80c2-96b022e2d07f" }	<h2>2. 입력된 이미지의 멀티 블록화</h2><p>기존의 얼굴 인식은 입력된 얼굴 이미지의 전체를 활용하게 된다. 얼굴 이미지 전체를 얼굴 인식에 활용할 경우 조명, 액세서리 등의 얼굴 인식을 방해하는 요소가 포함되기 때문에 간혹 미흡한 인식 결과를 나타내게 된다. 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 얼굴 이미지를 멀티 블록화하여 얼굴 인식에 방해가 되는 요소를 제거한 효율적인 블록만을 얼굴인식에 활용하게 된다.</p><p>멀티 블록화는 여러 경우의 수로 블록화 할 수있다. 블록이 너무 작을 경우는 블록에 대한 특징이 적어 학습 및 인식에 오류가 생기게 된...	본 논문에서는 얼굴 이미지를 단일 블록으로 인식하여 전체 이미지를 받아들이는 방식을 추구하고 있지?	NO
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "172eb0bc-1d06-4310-bc6a-ff2200b57b0b", "field": "인공물", "question_id": "782ae58f-f7b7-42e1-928f-0dfa3fbb9807" }	<h1>Ⅱ. 본론</h1><h2>1. 제안하는 멀티 블록 방식의 딥러닝 구조의 개요</h2><p>그림 2와 같이 기존의 얼굴인식에 사용되는 CNN의 기본 구조는 얼굴 이미지 전체를 입력으로 넣게된다. Convolution 층은 입력 영상 또는 이전 층의 특징 영상을 여러 특징 필터와 Convolution 연산하여 특징 영상을 얻어 내는 층이다. Sub sampling층은 Convolution 층을 통해 추출된 특징 영상의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 특징 영상의 크기를 감소시키는 과정이다. Fully connected층은 Convolution 층과 Sub ...	기존의 얼굴인식에 사용되는 CNN의 기본구조는 어떤 방식으로 작동해?	얼굴 이미지 전체를 입력으로 넣게된다
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "3e1f6af6-8b41-4bf2-8f31-1dcaca364e04", "field": "인공물", "question_id": "6202f719-ea53-42c1-9b23-230e92718374" }	<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 얼굴 인식률 향상을 위한 멀티 블록 방식의 딥러닝 구조를 제안한다. 제안하는 딥러닝의 인식 구조는 입력된 이미지의 멀티 블록화, 특징 수치 분석을 통한 멀티 블록 선정, 선정된 멀티 블록의 딥러닝 수행 등의 3가지 과정으로 구성된다. 첫 번째로 입력된 이미지의 멀티 블록화는 입력된 이미지를 4등분하여 멀티 블록화 시킨다. 두 번째로 특징 수치분석을 통한 멀티 블록 선정에서는 4등분된 멀티 블록들의 특징 수치를 확인하고 특징이 많이 부각되는 블록만을 선정하여 얼굴 인식에 방해가 되는 요소를 사전에 제거한 블록들을 선정한다. 세 ...	멀티 블록 방식의 딥러닝 구조는 어떻게 구성 되어 있는가?	입력된 이미지의 멀티 블록화, 특징 수치 분석을 통한 멀티 블록 선정, 선정된 멀티 블록의 딥러닝 수행
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "e61f7f23-ca21-41cc-a2d6-ad6af03e788b", "field": "인공물", "question_id": "05a51400-81fd-43f6-a304-423bb6b6ab82" }	<h1>Ⅲ. 결론</h1><p>본 논문에서는 얼굴 인식률 향상을 위한 멀티 블록 방식의 딥러닝 구조를 제안하였다. 멀티 블록방식의 딥러닝 구조는 특징 수치 분석을 통해 특징이 없는 블록은 버리고 특징이 많이 부각되는 블록만을 선정하여 얼굴 인식에 방해가 되는 요소를 사전에 제거하는 역할을 하게 되어 얼굴 인식률 향상에 기여하는 요소로 작용하였다. 제안된 멀티 블록방식의 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 CAS-PEAL 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험하였다. 실험 결과, 평균 약 \(2.3 \%\)의 얼굴 인식률이 향상됨을 확인하였다.</p>	멀티 블록 방식의 딥러닝 구조를 통해 어떻게 하고자 하였는가?	얼굴 인식률 향상
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "ea39628c-c319-45ae-95bc-b0360f4ea794", "field": "인공물", "question_id": "2bb2a61d-cab4-4315-92ac-5712a4356ef3" }	<h1>I. 서론</h1><p>기존의 기계학습 모델은 간단한 문제에는 좋은 성능을 보이지만 복잡한 문제에 대해서는 성능이 급격하게 저하되는 문제점이 있었다. 따라서 이러한 기술적 한계를 극복할 수 있는 모델 및 학습방법론이 개발되었는데, 딥러닝(deep learning)이 대표적인 예이다.</p><p>현재 딥러닝 기법은 여러 분야에서 활용되고 있으며, 특히 얼굴 인식 분야에서 CNN(ConvolutionNeural Network) 기법이 대표적으로 많이 사용되고 있다. CNN 기법은 얼굴 이미지를 학습할 경우에, 얼굴 이미지 전체를 학습에 사용한다. 즉, 학습되는 사...	CNN 기법이 학습할 때 사용하는 전체적인 얼굴 특징들이 함축된 이것은 무엇일까?	특징벡터
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "c7a4c1dc-3922-4901-9598-9dbbf4408174", "field": "인공물", "question_id": "97ed631a-594a-400f-ad63-f0083f64acc6" }	<p>이동물체는 주기적으로 특수하게 코드화 된 신호를 인공위성으로부터 받아, 이를 처리하여 시각과 위치 정보를 추출한다. 인공위성 신호는 미국 국방부로부터 무료로 제공되어 브로드캐스트 되기 때문에 모든 GPS 수신기가 동시에 수신할 수 있다. 따라서, 현재의 실제 위치를 파악한 이동물체는 무선통신 에이전트를 통하여 데이터베이스 관리시스템 (DBMS)에 이를 전송할 수 있다.</p> <p>시스템이 사용하는 에이전트의 수가 r이라면 한 순간에 동시에 통신 할 수 있는 이동물체의 수는 r로 제한 된다. 그리고 DBMS에 도착한 정보는 저장장치에 트랜잭션으로 보관되며, DB...	데이터베이스 관리시스템에 실시간 위치가 파악된 이동물체를 어떻게 전송할 수 있는가?	무선통신 에이전트를 통하여
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "73157899-e395-4dfc-806e-e04e2660efd0", "field": "인공물", "question_id": "0f9f641e-c0c8-417c-b485-235668c756cc" }	<h1>Ⅲ. 안테나 제작 및 측정</h1><p>표 1 에서 보이고 있는 최적의 안테나 설계 변수값에 따라 안테나를 제작하였으며, 그림 8 은 제작된 안테나를 나타낸다.</p><p>안테나는 유전율이 4.4이고, 높이가 \( 0.8 \mathrm{~mm} \) 인 FR-4 기판을 사용하였고, 전체 크기는 상용 단말기의 그라운드 크기와 비슷한 \( 45 \times 90 \mathrm{~mm} \) 로 제작되었다. 급전은 마이크로스트립 선로에 \( 50 ~ \mathrm{ohm} \) SMA 커넥터를 이용하였다. 제작된 안테나의 반사 손실 시뮬레이션 결과와 함께 측정 결과...	제작한 안테나의 유전율은 어떤 값을 갖나요?	4.4
{ "answer_type": "다지선다형", "context_id": "86fe4aad-e521-49fe-bfed-0777771c8f1d", "field": "인공물", "question_id": "7b5229c9-3b86-4ed5-8825-83b4a4ae5d55" }	<h1>II. 안테나 구성 및 설계</h1><p>제안된 안테나의 구조는 그림 1 과 같다. 안테나 설계에 사용된 기판은 유전율 4.4를 가지고 두께가 \( 0.8 \mathrm{~mm} \) 인 FR-4 기판이며, 실제 단말기 사이즈를 고려하여 \( 45 \mathrm{~mm} \times 90 \mathrm{~mm} \) 크기의 기판을 이용하여 설계하였다. 급전은 마이크로스트립 선로를 이용하여 급전하였다. 그림 1 는 제안된 안테나의 전체 구조를 보여주고, 그림 1(b)와 1 (c)는 각각 제안된 안테나의 윗 면과 아랫 면을 보여준다. 그림 1(b)와 1 (c)에서...	50 ohm 마이크로스트립 선로를 통해서 안테나 급전이 될 때 선로폭은 얼마이지?	\( 1.5 \mathrm{~mm} \)
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "a8cfe0c2-078d-4c07-9c3e-7f8373f98c50", "field": "인공물", "question_id": "266b87cd-0885-420f-a1e7-99cf01f1deb1" }	<h1>II. 안드로이드 부팅 및 CPU주파수 정책 분석</h1><h2>1. 안드로이드 부팅 분석</h2><h3>가. 부트 프로세스 분석 방안</h3><p>멀티코어 환경에서의 성능 향상 방법은 어떠한 작업단위에 병렬 기법을 적용하는 것이 대표적으로 쓰레드, fork()함수를 통한 프로세스 복사 등이 있다. 병렬기법은 프로세스 내의 연산 영역을 독립적으로 분할하여 각 코어에서 동시연산을 수행하는 것으로, 반복된 연산 영역이 많은 프로그램에 적용할 경우에 효율성이 높다. 만약 부팅 과정 중 특정 프로세스에 연산이 많아지게 되면 전체 부팅 시간에 영향을 주게 된다. 이러한...	그림2와 같은 차트 및 그래프에서 3가지 구성요소로 표현이 되는데 ③이 나타내는 것은 무엇인가?	부팅 시 모든 활성 프로세스의 관련 정보와 해당 프로세스의 사용량
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "b11b5651-37d6-4adc-90af-f7f7b8850ad3", "field": "인공물", "question_id": "98310124-58a9-41c4-997e-7cc72ead764e" }	<h2>2. CPU주파수 정책 분석</h2><h3>가. 임베디드 기기의 성능과 저 전력 기법</h3><p>임베디드 기기나 데스크 탑 프로세서의 클럭 주파수는 시스템의 성능에 매우 많은 영향을 차지하고 있다. 주파수가 높을수록 성능이 증가하지만 전력소모 또한 증가하기 때문에 임베디드 기기에서는 항상 높은 성능만을 내기엔 어려움이 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위한 대표적인 저 전력 기법으로 DVFS(Dynamic Voltage and Frequency Scaling)가 있다. 이 기법은 프로세서의 클럭 주파수와 전압을 조정함으로써 열과 에너지 사용량을 줄이는 방...	리눅스에서는 DVFS가 적용된 모듈인 무엇이 쓰이는가?	CPUfreq governor
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "71f392d8-512b-4beb-bea0-0ba6eb455f1e", "field": "인공물", "question_id": "02a44427-e887-4cc1-a734-29a10bec5bff" }	<h1>Ⅳ. 실험 및 고찰</h1><h2>1. 실험 환경</h2><p>실험 환경은 (주)삼성전자 듀얼 코어 S5PV310과 (주)삼성전자 쿼드 코어 Exynos4412를 탑재한 보드를 사용하였다.</p><h2>2. 부팅 시간 측정</h2><p>실험에 사용한 두 보드에 충 4 가지 방법(기본 부팅, Zygote프로세스만 병렬처리 했을 경우, CPU 주파수 정책만 변경했을 경우, 두 가지 방법을 모두 사용했을 경우)을 5 번에 걸쳐 부팅 시간을 측정하였다.</p><p>듀얼 코어의 경우 Zygote 병렬 처리만 적용하였을 경우 약 \( 17.65 \%, \) CPU 주파수...	듀얼코어에서 Zygote 병렬처리만 적용했을 때 약 몇 %의 성능 향상을 보였나요?	약 \( 17.65 \%, \)
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "5f107ccd-05f4-4c44-9822-bf1605878356", "field": "인공물", "question_id": "d99fadcc-d17f-4f31-83df-91626abe2404" }	<h1>III. 본 논문의 병렬 기법 적용 및 CPU주파수 정책</h1><h2>1. 병렬 기법 적용</h2><p>Preload함수의 앞서 설명한 대로 preloadClasses() 함수와 preloadResource() 함수를 차례대로 호출하는 구조를 가지고 있다. 이 두 가지의 함수 흐름에 병렬 기법을 적용하는 방법으로 fork()와 thread가 있다. Zygote는 자바 언어로 만들어져 있기 때문에 사용하기엔 간편하나 자바 특성상 가상 머신에서 동작을 하기 때문에 실행 환경이 가볍지 않다는 단점이 있다. 따라서 오버혜드를 줄이기 위해 JNI를 사용하여 fork(...	preload의 preloadResource()는 무엇을 가지고 있나요?	pid
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "07d83315-edd1-4b63-82c2-89641ab6a83c", "field": "인공물", "question_id": "569ed7ab-b88d-4925-83fe-b4e92d274156" }	<h1>요 약</h1><p>현재 임베디드 기기는 멀티코어로 급성장하고 있으며 빠른 부팅 속도를 요구하고 있다. 하지만 기존의 부팅 기술은 하나의 코어만을 사용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 분석 도구를 통해 안드로이드 부트 프로세스를 분석 후, CPU 연산이 많은 곳에 병렬 기법을 적용하는 방법과 멀티 코어의 성능을 최대로 끌어내기 위해 CPU 주파수 정책을 변경함으로써 멀티코어 기반에서 안드로이드 부팅 속도 향상 방법에 대해 제안한다. 본 논문의 제안 방법을 듀얼 코어 S5PV310과 쿼드 코어 Exynos4412에 각각 적용시킨 뒤 부팅 완료 시간을 측정하였으며...	임베디드는 느린 속도를 요구하고 있나요?	NO
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "af046bac-f40b-4eba-b38d-3ea0a0ec3f39", "field": "인공물", "question_id": "baa3a840-489a-4581-96db-7b7344f6ff83" }	<h1>I. 서론</h1><p>스마트 폰과 스마트 TV, 디지털 카메라, 내비게이션, 차량용 블랙박스 등과 같은 다양한 임베디드기기는 우리의 실생활에서 흔히 접할 수 있을 정도로 범용화 되어있고 생활하는데 없어서는 안될 만큼 현대인의 필수품으로 자리 잡고 있다. 이렿게 매년 임베디드기기 시장이 증가 될수록 기기 안에 탑재되는 소프트웨어는 요구사항이 많아짐에 따라 규모가 점점 커지고 있으며 이에 따라 프로세서가 처리할 내용도 많아지고 있다. 이 때문에 처음 시스템을 초기화 하는 과정인 부팅작업 또한 늘어나고 있는 실정이다. 이러한 임베디드기기의 부팅 속도의 지연현상은 ...	본 논문에서는 스마트 폰과 스마트 TV, 디지털 카메라, 내비게이션, 차량용 블랙박스 등과 같은 어떤 기기에 대해 연구하고자 하는가?	임베디드기기
{ "answer_type": "다지선다형", "context_id": "7347ec00-825e-4f5a-b270-5d056a140db8", "field": "인공물", "question_id": "d7af5447-5bae-4974-b2d2-0fcc19f53286" }	<h1>3. 실험 및 고찰</h1><h2>3.1 실험</h2><p>구현한 시스템은 다양한 액화가스 저장탱크 중에서도 \( \mathrm{LCO}_{2} \) 탱크에 적용하여 가능성(feasibility)을 검증하였다. 실험에 사용한 저장탱크는 용량 \( 16,179 l \) 및 내경 \( 1,920 \mathrm{mm} \)이고, 의 밀도는 \( 1.03 \mathrm{g} / l \) 이다. Table 1은 수주밀리미터 단위의 \( \mathrm{LCO}_{2} \) 액면 높이 대비 기존 저장 탱크 공급업체에서 제공하는 참조 데이터와 측정 데이터를 비고한 것이다. ...	높은 정확도와 신뢰성을 가짐을 확인한 오차 범위는 몇 퍼센트지?	\( 0.03 \% \)
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "7847cb9f-5bbc-48c2-90d8-4e7a83189576", "field": "인공물", "question_id": "ac787ac4-1fd2-4c6b-aba9-3169f20cc26a" }	<h1>1. 서 론</h1><p>IoT기술, 유·무선 통신 및 데이터처리 기술 등의 발달은 온라인 정보통신 기술이 오프라인 산업 현장에 적용되는 혁신적 변화를 가져왔다. 오프라인 산업 생산 시설에 통신 기술을 적용하고 스마트 플랫폼을 기반으로 IoT 융합 기술을 산업현장에 적용하면서 산업인터넷 (Industrial Internet)이란 기술 분야가 등장였으며, 산업인터넷 컨소시엄이 구축되면서 적용 범위가 점차 확대되고 있다. 또한, 스마트 공장과 예측수리가 가능한 스마트 시스템은 제조 라인의 생산력 및 편의성, 안전성을 극대화 할 수 있는데 관련 스마트 융합 기술들을...	산업인터넷 (Industrial Internet)의 적용 범위는 무엇이 구축되면서 확대되었지?	산업인터넷 컨소시엄
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "97ac7ce3-6582-4c48-8b1b-f000f45b896d", "field": "인공물", "question_id": "7ea22c32-9c54-4c71-a986-431338dd564d" }	<h1>4. 결 론</h1><p>오늘날 IoT기술, 유·무선 통신 및 데이터처리 기술 등의 발달은 오프라인 산업 현장에도 혁신적 변화를 가져왔다. 특히 스마트 공장과 예측수리가 가능한 스마트시스템은 제조 라인의 생산력 및 편의성, 안전성을 극대화하고 관련 스마트 융합 기술들을 제조공장에 적용하면서 다양한 장치산업에 변화와 혁신을 가져왔다.</p><p>본 논문 내용은 최근까지 반도체 산업 및 디스플레이 산업, ICT 융합 전자 산업 등 관련 분야의 지속적인 성장에 의해 수요가 증가하고 있는 특수가스 분야에서 액화가스 저장 탱크를 모니터링 하기 위한 기술에 관한 것이다....	오늘날 IoT기술, 유·무선 통신 및 데이터처리 기술 등의 발달은 오프라인 산업 현장에도 혁신적 변화를 가져왔습니까?	YES
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "e3211bf5-d482-4b04-9efe-b2bbd9d17fb2", "field": "인공물", "question_id": "8e1ae942-a5c5-4161-b198-ef61c656e3a6" }	<h1>Ⅲ. 실험 및 고찰</h1> <h2>1. Verilog-HDL 시뮬레이션</h2> <p>이 절에서는 제안된 구조를 HDL로 시뮬레이션하여 구조의 효과를 검증한다. H.264의 디블로킹 필터에 들어오는 입력데이터는 integer transform과 quantization 블록을 거쳐서 들어오게 된다. \( \mathrm{bS}=4 \)모드에서의 필터링 실험을 위하여 식 (1)조건식의 파라미터 \( \alpha \)와 \( \beta \)를 알아야한다. \( \alpha \)와 \( \beta \)는 표준안에서 정의된 임계값으로서, 다음과 같이 결정된다.</p> ...	본문의 표 8에서 기존 구조 Sice Fip Flops의 Used값은 얼마야?	529
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "2cdcefa4-1757-40ef-9a43-146ca62b3cc6", "field": "인공물", "question_id": "6fe2a484-9cb3-418d-84ce-f170e77a381c" }	<h1>요 약</h1><p>전기 임피던스 단층촬영 기법은 대상체 표면의 전극들을 통해 주입시킨 전류 데이터와 이에 유기되는 측정 전압 데이터를 기반으로 내부의 도전율 분포를 가시화하는 기법이다. 이 논문에서는 완전전극 모델을 사용한 해석적방법의 해법을 유도하고 전압을 계산하였다. 그리고 기존의 수치적 해법인 유한 요소법과 경계 요소법을 사용하여 전압 데이터를 또한 계산하였다. 배경이 균질한 경우와 비균질한 경우에 대해 각 정문제 해법의 해를 실험 데이터와 비교하였다. 그리고 평균 제곱근 오차를 계산하여 정문제 해법들의 오차를 비교분석하였다.</p><h1>I. 서론</...	EIT의 약자의 뜻은 무엇인가?	electrical impedancetomography
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "26dc89a7-9c5b-4c60-ab57-3089f4de745f", "field": "인공물", "question_id": "351f773a-d435-4a18-85f1-c1083b94e26d" }	<h1>III. 실험 및 비교분석</h1><h2>1. EIT 실험</h2><p>그림 4는 실험에서 사용된 EIT 측정 시스템이다.그림 4(a)는 반지름이 \( 4 \mathrm{~cm} \)인 테스트용 팬텀으로, 높이가 \( 20 \mathrm{~cm} \)이고 폭이 \( 0.6 \mathrm{~cm} \)인 32 개의 전극이 팬텀 주위에 일정한 간격으로 부착되어 있다. 이 실험에서는 편의상 32개의 전극에서 하나씩 걸러 16개의 전극만을 EIT 시스템에 연결하여 사용한다. 그림 4(b)는 Agilent \( 4284 \mathrm{~A} \) LCR 미터로 전류를 ...	그림 4는 실험에서 측정 시스템은 뭐야?	EIT 측정 시스템
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "062831ad-b682-4588-b01d-b48d4563b464", "field": "인공물", "question_id": "ae5882c0-4279-437f-a2ed-0b9b4f8e1b5d" }	<h1>II. 정문제 해법</h1><h2>1. 정문제</h2><p>EIT 정문제에서 내부의 도전율 분포와 전압과의 물리적 관계는 적절한 경계조건을 갖는 편미분방정식으로 기술되는데, 수학적으로 다음과 같이 표현된다. 즉, 관심 대상체 \( \Omega \) 의 내부에 임의의 도전율 분포 \( \sigma \)가 주어지고 도메인의 표면 \( S \) 에 부착된 전극 \( \epsilon_{l} \) 을 통해 전류 \( I_{l} \) 을 주입시키면, 내부에 유기되는 전기 퍼텐셜 (potential) \( u \) 를 계산활 수 있다. 이는 다음과 같이완전전극 모델의 노이...	본문에서 \( L \)이 의미하는 것은 뭐지?	전체 전극의 수
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "78ef6614-b076-4a2c-91aa-71e610ad6438", "field": "인공물", "question_id": "6e0d65bd-0c00-4564-8baf-d838c149d4a8" }	<h1>2. 광 전류센서 설계 및 제작</h1><h2>2.1 광 전류센서 원리</h2><p>광 전류센서는 Faraday 자기광학효과를 이용한 것으로 전류에 의해 발생된 자계 중에서 Faraday 소자를 선형편광 된 레이저 광이 통과할 때 자계세기에 따라 회전된 각도를 검출하여 전류를 측정하는 원리이다. 측정 전류의 크기에 비례하는 편광 회전각은 출력 단에 검광기(analyzer)를 설치하여 이를 통과한 레이저 광신호의 크기변화로부터 측정할 수 있다. 전류의 크기는 Faraday 효과에 의하여 Faraday 회전각 형태로 변환되므로 \( \rho \)를 측정하여 전류 ...	Faraday 자기광학효과를 이용한 것으로 전류에 의해 발생된 자계 중에서 Faraday 소자를 선형편광 된 레이저 광이 통과할 때 자계세기에 따라 회전된 각도를 검출하여 전류를 측정하는 원리는 무엇인가요?	광 전류센서
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "48b70ede-1f21-49f3-9caf-1cb9b09cffd3", "field": "인공물", "question_id": "817ec8ba-33e4-4b55-bfa0-a0a4c184cd81" }	<h1>1. 서 론</h1><p>특고압 직류전송(HVDC)방식은 1998년도에 국내에서 제주도와 내륙간 \( 300 \mathrm{MW} \)용량으로 \( 100 \mathrm{km} \) 구간에 해저케이블 형태로 최초로 상업운전이 시작된 이후에 최근에 HVDC 송전 케이블의 유전체 손실이 거의 없고, 부하전류추종 특성이 우수한 장점을 살려 국내외 도서지역의 전력전송 수단으로 많은 관심과 연구가 진행되고 있으며, 전력전송에 따른 시스템 보호와 운영을 위해 필수적으로 수반되는 전류/전압 측정을 위한 센서의 특고압 직류(HVDC) 전력전송에서 적용을 위해서는 특고압 교류...	본 논문에서는 어떤 방식으로 전류를 산출하는가?	광 검출기 출력의 차이를 증폭하는 방식
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "d636a1e9-2906-4715-8f59-67ef9e306ca0", "field": "인공물", "question_id": "c4d03e6d-3ab6-4fa7-b4fe-ac21963805c0" }	<h1>Ⅳ. 결론 및 향후 과제</h1><p>이 논문에서는, 2차원 원형 도메인에서 완전전극모델을 이용한 해석적 방법의 정문제 해법을 유도하였다. 그리고 배경이 균질인 경우와 비균질인 경우에 대해 해석적 방법과 유한 요소법과 경계 요소법의 전압 데이터와 팬텀 실험의 전압 데이터를 비교분석하였다. RMSE(root mean square error)의 비교 결과,완전전극 모델의 해석적 방법과 경계 요소법이 가장 우수하였고 유한 요소법은 다소 정확도가 떨어졌다. 그리고 실험 데이터의 오차가 다소 크게 나타났다.이는 팬텀의 노화와 EIT 시스템의 측정오차가 비교적 높게 측정...	RMSE(root mean square error)의 비교 결과 유한 요소법의 정확도가 다소 떨어진 원인은 무엇인가?	팬텀의 노화와 EIT 시스템의 측정오차가 비교적 높게 측정된 것으로 사료
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "d4398144-373d-4054-9512-a5e26ae8f803", "field": "인공물", "question_id": "e489d917-8457-4196-92d7-cb95164c0cc1" }	<h1>3. 결과 및 고찰</h1><h2>3.1 CR-39 및 몬테칼로 시뮬레이션에서 결정된 선형에너지스펙트럼</h2><p>Fig. 4는 \( 500 \mathrm{MeV} / \mathrm{u} \) \( \mathrm{Fe} \) 이온을 조사한 후 화학적인 에칭을 거친 다음 확대 촬영된 CR-39 고체비적검출기의 디지털 영상과 이를 Image J로 분석한 것이다. 화학적으로 확대 에칭된 트랙의 크기와 수는 Image J에서 자동적으로 분류하여 계수하였다. LET가 높은 방사선일수로 검출기 표면에 손상을 크게 주게 되므로 촬영된 디지털 영상에서 직경이 큰 트랙으로 ...	화학적으로 확대 에칭된 트랙의 크기와 수는 어떤것에서 자동적으로 분류하여 계수하였니?	Image J
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "2dc1a046-983f-457f-b600-fbc1c9139e65", "field": "인공물", "question_id": "182e735e-51f5-44b9-8efe-126676a9c448" }	<h1>2. 연구 방법</h1><h2>2.1 고체비적검출기와 화학적 에칭조건</h2><p>수동형 검출기로 CR-39 \( \left(\mathrm{C}_{12} \mathrm{H}_{18} \mathrm{O}_{7}\right. \), Baryotrak Lot. 130131-25) 고체비적 검출기를 사용하였다. 실험에 사용된 CR-39 검출기의 크기는 가로 \( 7 \mathrm{ cm} \), 세로 \( 2 \mathrm{~cm} \), 두께 \( 0.9 \mathrm{~cm} \) 이었으며, 선정된 CR-39검출기에 대하여 일본 중입자가속기연구소(HIMAC; He...	선정된 CR-39검출기에 대하여 일본 어떤곳에서 500MEV/u Fe 이온을 조사 한 후 측정된 파고스펙트럼으로 부터 입사 방사선에 대한 LET 교정을 시행하였니?	중입자가속기연구소

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