Extrinsicな光キャリア生成が起こる積層感光体の電荷発生層(CGL)/電荷輸送層(CTL)界面をマイクロスコピックな観点から調べた．積層感光体のCGLの断面電子顕微鏡写真から，キャリア発生サイトはCTLの塗工時に電荷輸送材料(CTM)がCGLにしみ込んで形成されることが明らかになった．この現象は，フィックの法則に基づく拡散現象として説明できた．CTMによる電荷発生材料(CGM)のフォトルミネッセンス消光実験より，CGM粒子に最接近したCTM分子だけが光キャリア発生に関与することが分かった．また，キャリア発生に関与する光誘起電子移動反応が断熱的であることも分かった．

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コロナ帯電器の放電時に発生するオゾンの低減を目的として，電気的に各々独立している鋸歯状の放電電極を持ち，それぞれの放電電極に対応する抵抗を介して高電圧を印加するコロナ帯電器の放電特性を検討した．この帯電器は，ワイヤまたは一体構造の鋸歯状電極を放電電極とするコロナ帯電器と比べて，微少な放電でも非常に安定しており，放電電極の長手方向の放電ばらつきが少なく，また温湿度や電極の状態（汚れ・損傷）など放電環境の影響を受けにくい．このためコロナ帯電器が必要とする放電の安定化，帯電の均一化のための多量の放電電流を最低限に抑えることができ，少ない放電電流で均一な安定した帯電性が得られる．その結果，放電に伴って発生するオゾン量を低減することができる．

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An accurate color printer model for nonlinear printer is required to apply flexible gray component replacement (GCR). Conventional method to create color printer model, such as Neugebauer-Yule, high order polynomial, or ordinary neural network do not have enough capability to meet the quality which flexible GCR needs, and as a result, color transformation quality was poor. So, we modified ordinary neural network and successed to make more accurate color printer model. In this paper, the detail of this modification is described.
The effects on predictability by the size of neural network and the number of training patterns (number of printed colors) are also discussed. Our experiment shows the fact that larger network has worse predictability than smaller network when small size of patterns is used.

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