• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.18 no.2
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• pp.65-71
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• 2024

To achieve high resolution and sensitivity of positron emission tomography (PET) for small animals, the detector is constructed using very thin and long scintillation pixels. Due to the structure of these scintillation pixels, spatial resolution deterioration occurs outside the system's field of view. To solve this problem, we designed a detector that could improve spatial resolution by measuring the interaction depth and improve sensitivity by using a quasi-block scintillator. A quasi-block scintillator size of 12.6 mm x 12.6 mm x 3 mm was arranged in four layers, and optical sensors were placed on all sides to collect light generated by the interaction between gamma rays and the scintillator. DETECT2000 simulation was performed to evaluate the performance of the designed detector. Flood images were acquired by generating gamma-ray events at 1 mm intervals from 1.3 mm to 11.3 mm within the scintillator of each layer. The spatial resolution and peak-to-peak distance for each location were measured in an 11 x 11 array of flood images. The average measured spatial resolution was 0.25 mm, and the average distance between peaks was 1.0 mm. Through this, it was confirmed that all locations were separated from each other. In addition, because the light signals of all layers were measured separately from each other, the layer of the scintillator that interacted with the gamma rays could be completely separated. When the designed detector is used as a detector in a PET system for small animals, it is considered that excellent spatial resolution and sensitivity can be achieved and image quality can be improved.

• Journal of Platform Technology
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• v.12 no.2
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• pp.34-44
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• 2024

This paper proposes a dynamic clock supply control algorithm and a system load power stabilization algorithm that minimizes the power consumption of the sensing system, which accounts for the largest percentage of power consumption in mobile devices, to extend the usage time of the rechargeable battery mounted on the mobile device. The dynamic clock supply control algorithm can reduce the power consumed by the sensing system by configuring a circuit to cut off the power of the sensing system and by recognizing the state of low sensor change and adjusting the measurement cycle. The system load power stabilization algorithm is an algorithm that controls the power of the surrounding module according to the power consumption state, and when it requires a lot of power, it controls the clock supply to stabilize the operation. The experimental results confirmed that applying only the dynamic clock supply control algorithm reduces the power consumed by the sensing system by 17%, and applying only the system load power stabilization algorithm reduces power consumption by 9.3%, enabling it to operate stably in situations that require a lot of power such as image processing. When both algorithms were applied, the power consumption of the battery was reduced by 67% compared to before applying the algorithm. Through this, the reliability of the proposed method was confirmed.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.540-543
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• 2007

최근의 그리드 컴퓨팅 시스템 환경은 단일 환경에서 작게는 2~4CPU, 많게는 수백 CPU 이상의 시스템으로 구축되고 있고, 더욱이 지역적으로도 멀리 떨어져 있다. 따라서 이를 운용하는 기업에서는 시스템의 사용 현황을 신속하게 분석할 필요가 있다. 그러나 이렇게 혼재된 이 기종 및 컴퓨팅 환경하에서의 각 지역별 시스템 사용현황을 효과적으로 분석 한다는 것은 매우 어려운 일이다. 기존에 사용되어 온 그리드 컴퓨팅 시스템 환경에서의 사용율 관리 방법들은 Queueing 시스템이 가지고 있는 Accounting 분석 명령어로 text 형태의 Accounting raw data 의 결과를 추출하여 가공 처리하므로 데이터 증가 시 반응 속도가 현격하게 느려지는 상황이 발생한다. 또한 원격지 그리드 컴퓨팅 시스템 군의 사용율 분석은 데이터 분석 시 매번 원격지접근 절차를 사용하여 그리드 컴퓨팅 시스템 군에 접근한 후 해당 로컬 시스템 분석을 해야 하고 각 원격지시스템군별로 추출 된 데이터를 통합 관리해야 하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 이러한 문제점을 해결하고자 하는 것이 본 논문에서 제안하는 3-tier 구조의 GSA(Grid System Account)이다. 제안한 GSA 는 각 원격지 별 데이터를 객체화하여 Database 에 저장 함으로써 데이터 분석 시 효과적으로 처리할 수 있으며, 다수의 원격지 그리드 컴퓨팅 시스템 군에 대한 복합적인 분석이 필요할 때 효율적으로 대처할 수 있다. 본 논문에서는 GSA 의 설계방법을 제안하고 구현하여 실 성능을 시험함으로써 보다 효율적인 그리드 컴퓨팅 시스템의 사용율 분석 관리가 가능함을 보였다.포는 감수성을 보이지 않았다. 따라서 위의 결과로부터 SLT-I에 감수성을 보이지 않은 Raw264.7세포를 대상으로 Gb3 발현 정도와 SLT-I의 세포독성의 관계를 규명하고자 Gb3의 발현을 증가시킨 후 SLT-I의 세포독성을 재차 평가하였다. 이 결과 $TNF-{\alpha}$의 처리에 의하여 6 hrs에 Gb3의 발현이 정점(43.5%)에 이르렀으며 36 hrs에 정상 수준(25.0%)으로 환원되었다. 그러나, Gb3의 발현이 증가함에도 불구하고 SLT-I의 세포독성에는 변화가 관찰되지 않았다. 따라서, SLT-I에 의한 세포독성은 세포의 종류에 따라서 다르며 또한, Gb3의 발현정도에만 의존적이지는 않을 것으로 생각된다. 이와 같은 결과는 E. coli 0157의 감염증 병인 연구에 있어 SLT-I과 Gb3의 발현의 상관관계에 대한 보다 심도 있는 연구가 필요함을 시사한다.만 분할률, 배반포 형성률 및 배반포의 세포수를 증가시키는 것으로 사료된다.수의 유출입 지점에 온도센서를 부착하여 냉각수의 온도를 측정하고 냉각수의 공급량과 대기의 온도 등을 측정하여 대사열의 발생을 추정할 수 있었다. 동시에 이를 이용하여 유가배양시 기질을 공급하는 공정변수로 사용하였다 [8]. 생물학적인 폐수처리장치인 활성 슬러지법에서 미생물의 활성을 측정하는 방법은 아직 그다지 개발되어있지 않다. 본 연구에서는 슬러지의 주 구성원이 미생물인 점에 착안하여 침전시 슬러지층과 상등액의 온도차를 측정하여 대사열량의 발생량을 측정하고 슬러지의 활성을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다.enin과 Rhaponticin의 작용(作用)에 의(依)한 것이며, 이

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.29 no.4
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• pp.1-11
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• 2024

Bridges crack and become damaged due to age and external factors such as earthquakes, lack of maintenance, and weather conditions. With the number of aging bridge on the rise, lack of maintenance can lead to a decrease in safety, resulting in structural defects and collapse. To prevent these problems and reduce maintenance costs, a system that can monitor the condition of bridge and respond quickly is needed. To this end, existing research has proposed artificial intelligence model that use sensor data to identify the location and extent of cracks. However, existing research does not use data from actual bridge to determine the performance of the model, but rather creates the shape of the bridge through simulation to acquire data and use it for training, which does not reflect the actual bridge environment. In this paper, we propose a bridge safety determination edge AI model that detects bridge abnormalities based on artificial intelligence by utilizing acceleration data from bridge occurring in the field. To this end, we newly defined filtering rules for extracting valid data from acceleration data and constructed a model to apply them. We also evaluated the performance of the proposed bridge safety determination edge AI model based on data collected in the field. The results showed that the F1-Score was up to 0.9565, confirming that it is possible to determine safety using data from real bridge, and that rules that generate similar data patterns to real impact data perform better.

• Journal of Practical Engineering Education
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• v.16 no.4
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• pp.449-457
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• 2024

AIoT, the intelligent Internet of Things, refers to a technology that collects data measured by IoT devices and applies machine learning technology to create and utilize predictive models. Existing research on AIoT technology education focused on building an educational AIoT platform and teaching how to use it. However, there was a lack of case studies that taught the process of automatically creating and utilizing machine learning models from data measured by IoT devices. In this paper, we developed a case study using a machine learning model for AIoT technology education. The case developed in this paper consists of the following steps: data collection from AIoT devices, data preprocessing, automatic creation of machine learning models, calculation of accuracy for each model, determination of valid models, and data prediction using the valid models. In this paper, we considered that sensors in AIoT devices measure different ranges of values, and presented an example of data preprocessing accordingly. In addition, we developed a case where AIoT devices automatically determine what information they can predict by automatically generating several machine learning models and determining effective models with high accuracy among these models. By applying the developed cases, a variety of educational contents using AIoT, such as prediction-based object control using AIoT, can be developed.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2014.02a
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• pp.476-476
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• 2014

서론: 저 전력 소모를 필요로 하는 무선 센서 네트워크 관련 기술의 급격한 발달과 함께 자체 전력 수급을 위한 진동 에너지 수확 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 다양한 구조와 소재를 압전 외팔보에 적용하여 제안하고 있다. 그 중에서도 진동 기반의 에너지 수확 소자는 주변 환경에서 쉽게 진동을 얻을 수 있고, 높은 에너지 밀도와 제작 방법이 간단하다는 장점을 가지고 있어 많은 분야에 응용 및 적용 가능하다. 기존 연구에서는 2차원적으로 진동 에너지 수확을 위한 휜 구조의 압전 외팔보를 제안 하였다. 휜 구조를 갖는 압전 외팔보는 각각의 짧은 두 개의 평평한 외팔보가 일렬로 연결된 것으로 볼 수 있다. 하나의 짧고 평평한 외팔보는 진동이 가해지면 접선 방향으로 응력이 생겨 최대 휨 모멘텀을 갖게 된다. 그러므로 휜 구조를 갖는 외팔보는 진동이 인가됨에 따라 길이 방향과 수직 방향으로 진동한다. 하지만, 이 구조는 수평 방향으로 가해지는 진동에 대한 에너지를 수확하기에는 한계점을 가진다. 즉, 3축 방향에서 임의의 방향에서 진동 에너지를 수확하기는 어렵다. 본 연구에서는 3축 방향에서 에너지를 효율적으로 수확할 수 있도록 헤어-셀 구조의 압전 외팔보 에너지 수확소자를 제안한다. 제안된 소자는 길이 방향과 수직 방향뿐만 아니라 수평 방향으로도 진동하여 임의의 방향에서 진동 에너지를 수확할 수 있다. 구성 및 공정: 제안하는 소자는 3축 방향에서 임의의 진동을 수확하기 위해서 길이를 길게 늘이고 길이 방향을 따라 휘어지는 구조의 헤어-셀 구조로 제작하였다. 외팔보의 구조는 외팔보의 폭 대비 길이의 비가 충분히 클 때, 추가적인 자유도를 얻을 수 있다. 그러므로 헤어-셀 구조의 에너지 수확 소자는 기본적인 길이 방향, 수직방향 그리고 수평방향에 더불어 추가적으로 뒤틀리는 방향을 통해서 3차원적으로 임의의 주변 진동 에너지를 수확하여 전기적인 에너지로 생성시킬 수 있다. 제작된 소자는 높은 종횡비를 갖는 무게 추($500{\times}15{\times}22{\mu}m3$)와 길이 방향으로 길게 휜 압전 외팔보($1000{\times}15{\times}1.7{\mu}m3$)로 구성되어있다. 공정 과정은 다음과 같다. 먼저, 실리콘 웨이퍼 위에 탄성층을 형성하기 위해 LPCVD SiNx를 $0.8{\mu}m$와 LTO $0.2{\mu}m$를 증착 후, 각각 $0.03{\mu}m$과 $0.12{\mu}m$의 두께를 갖는 Ti와 Pt을 하부 전극으로 스퍼터링한다. 그리고 Pb(Zr0.52Ti0.48)O3 박막을 $0.35{\mu}m$ 두께로 졸겔법을 이용하여 증착하고 상부 Pt층을 두께 $0.1{\mu}m$로 순차적으로 스퍼터링하여 형성한다. 상/하부 전극은 ICP(Inductively Coupled Plasma)를 이용해 건식 식각으로 패턴을 형성한다. PZT 층과 무게 추 사이의 보호막을 씌우기 위해 $0.2{\mu}m$의 Si3N4 박막이 PECVD 공정법으로 증착되고, RIE로 패턴을 형성된다. Ti/Au ($0.03/0.35{\mu}m$)이 E-beam으로 증착되고 lift-off를 통해서 패턴을 형성함으로써 전극 본딩을 위한 패드를 만든다. 초반에 형성한 실리콘 웨이퍼 위의 SiNx/LTO 층은 RIE로 외팔보 구조를 형성한다. 이후에 진행될 도금 공정을 위해서 희생층으로는 감광액이 사용되고, 씨드층으로는 Ti/Cu ($0.03/0.15{\mu}m$) 박막이 스퍼터링 된다. 도금 형성층을 위해 감광액을 패턴화하고, Ni0.8Fe0.2 ($22{\mu}m$)층으로 도금함으로써 외팔보 끝에 무게 추를 만든다. 마지막으로, 압전 외팔보 소자는 XeF2 식각법을 통해 제작된다. 제작된 소자는 소자의 여러 층 사이의 고유한 응력 차에 의해 휨 변형이 생긴다. 실험 방법 및 측정 결과: 제작된 소자의 성능을 확인하기 위하여 일정한 가속도 50 m/s2로 3축 방향에 따라 입력 주파수를 변화시키면서 출력 전압을 측정하였다. 먼저, 소자의 기본적인 공진 주파수를 얻기 위하여 수직 방향으로 진동을 인가하여 주파수를 변화시켰다. 그 때에 공진 주파수는 116 Hz를 가지며, 최대 출력 전압은 15 mV로 측정되었다. 3축 방향에서 진동 에너지 수확이 가능하다는 것을 확인하기 위하여 제작된 소자를 길이 방향과 수평 방향으로 가진기에 장착한 후, 기본 공진 주파수에서의 출력 전압을 측정하였다. 진동이 길이방향으로 가해졌을 때에는 33 mV, 수평방향으로 진동이 인가되는 경우에는 10 mV의 최대 출력 전압을 갖는다. 제안하는 소자가 수 mV의 적은 전압은 출력해내더라도 소자는 진동이 인가되는 각도에 영향 받지 않고, 3축 방향에서 진동 에너지를 수확하여 전기에너지로 얻을 수 있다. 결론: 제안된 소자는 3축 방향에서 진동 에너지를 수확할 수 있는 에너지 수확 소자를 제안하였다. 외팔보의 구조를 헤어-셀 구조로 길고 휘어지게 제작함으로써 기본적인 길이 방향, 수직방향 그리고 수평방향에 더불어 추가적으로 뒤틀리는 방향에서 출력 전압을 얻을 수 있다. 미소 전력원으로 실용적인 사용을 위해서 무게추가 더 무거워지고, PZT 박막이 더 두꺼워진다면 소자의 성능이 향상되어 높은 출력 전압을 얻을 수 있을 것이라 기대한다.

• Journal of Oral Medicine and Pain
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• v.30 no.1
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• pp.69-77
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• 2005

The purposes of this study were to develop and introduce a novel intraoral appliance for bruxism composed of power switch and biofeedback device and further to examine inter- and intra-reliability of the appliance prior to clinical tests. The newly-developed appliance consisted of detection sensors, a central processing unit (CPU), a reactor and a storage unit and a displayer. Compact-sized, waterproof switches were selected as bruxism detection sensor and any sensor activation by clenching or grinding event was processed at the CPU and transmitted, by radio wave, to the reactor and storage unit and triggered auditory or vibratory signal, subsequently producing biofeedback to the patient with bruxism. The data on bruxing event in the storage unit can be displayed on the computer, making it possible analyzing frequency, duration and nature of bruxism. Cast models were obtained from ten volunteers with normal occlusion to evaluate reliability of the appliances. For inter-operator reliability on the intraoral appliances, each operator of the two fabricated the appliance for the same subject and compared the minimal contact forces provoking auditory biofeedback reaction in vertical, lateral and central directions. Intra-operator reliability was also investigated on the appliances made by a single operator at two separate times with an interval of two days. Conclusively, the newly-developed appliance is compact and safe to use in oral circumstance and easy to make. Furthermore, it had to be proven reliability excellent enough to apply in clinical settings. Thus, it is assumed that this appliance with the processor and the storage of data and auditory or vibratory biofeedback function is available and useful to analyze and control bruxism.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.42 no.3
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• pp.247-263
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• 2021

Climate change has been accelerating in coastal waters recently; therefore, the importance of coastal environmental monitoring is also increasing. Chlorophyll-a concentration, an important marine variable, in the surface layer of the global ocean has been retrieved for decades through various ocean color satellites and utilized in various research fields. However, the commonly used chlorophyll-a concentration algorithm is only suitable for application in clear water and cannot be applied to turbid waters because significant errors are caused by differences in their distinct components and optical properties. In addition, designing a standard algorithm for coastal waters is difficult because of differences in various optical characteristics depending on the coastal area. To overcome this problem, various algorithms have been developed and used considering the components and the variations in the optical properties of coastal waters with high turbidity. Chlorophyll-a concentration retrieval algorithms can be categorized into empirical algorithms, semi-analytic algorithms, and machine learning algorithms. These algorithms mainly use the blue-green band ratio based on the reflective spectrum of sea water as the basic form. In constrast, algorithms developed for turbid water utilizes the green-red band ratio, the red-near-infrared band ratio, and the inherent optical properties to compensate for the effect of dissolved organisms and suspended sediments in coastal area. Reliable retrieval of satellite chlorophyll-a concentration from turbid waters is essential for monitoring the coastal environment and understanding changes in the marine ecosystem. Therefore, this study summarizes the pre-existing algorithms that have been utilized for monitoring turbid Case 2 water and presents the problems associated with the mornitoring and study of seas around the Korean Peninsula. We also summarize the prospective for future ocean color satellites, which can yield more accurate and diverse results regarding the ecological environment with the development of multi-spectral and hyperspectral sensors.

• Maritime Security
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• v.1 no.1
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• pp.215-240
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• 2020

In 2017, the U.S. DARPA coined 'mosaic warfare' as a new way of warfighting. According to the Timothy Grayson, director of DARPA's Strategic Technologies Office, mosaic warfare is a "system of system" approach to warfghting designed around compatible "tiles" of capabilities, rather than uniquely shaped "puzzle pieces" that must be fitted into a specific slot in a battle plan in order for it to work. Prior to cover mosaic warfare theory and recent development, it deals analyze its background and several premises for better understanding. The U.S. DoD officials might acknowledge the current its forces vulnerability to the China's A2/AD assets. Furthermore, the U.S. seeks to complete military superiority even in other nation's territorial domains including sea and air. Given its rapid combat restoration capability and less manpower casualty, the U.S. would be able to ready to endure war of attrition that requires massive resources. The core concept of mosaic warfare is a "decision centric warfare". To embody this idea, it create adaptability for U.S. forces and complexity or uncertainty for the enemy through the rapid composition and recomposition of a more disag g reg ated U.S. military force using human command and machine control. This allows providing more options to friendly forces and collapse adversary's OODA loop eventually. Adaptable kill web, composable force packages, A.I., and context-centric C3 architecture are crucial elements to implement and carry out mosaic warfare. Recently, CSBA showed an compelling assessment of mosaic warfare simulation. In this wargame, there was a significant differences between traditional and mosaic teams. Mosaic team was able to mount more simultaneous actions, creating additional complexity to adversaries and overwhelming their decision-making with less friendly force's human casualty. It increase the speed of the U.S. force's decision-making, enabling commanders to better employ tempo. Consequently, this article finds out and suggests implications for Korea armed forces. First of all, it needs to examine and develop 'mosaic warfare' in terms of our security circumstance. In response to future warfare, reviewing overall force structure and architecture is required which is able to compose force element regardless domain. In regards to insufficient defense resources and budget, "choice" and "concentration" are also essential. It needs to have eyes on the neighboring countries' development of future war concept carefully.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.23 no.5
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• pp.145-154
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• 2022

Automatic Target Recognition (ATR) technology is emerging as a core technology of Future Combat Systems (FCS). Conventional ATR is performed based on IMINT (image information) collected from the SAR sensor, and various image-based deep learning models are used. However, with the development of IT and sensing technology, even though data/information related to ATR is expanding to HUMINT (human information) and SIGINT (signal information), ATR still contains image oriented IMINT data only is being used. In complex and diversified battlefield situations, it is difficult to guarantee high-level ATR accuracy and generalization performance with image data alone. Therefore, we propose a knowledge graph-based ATR method that can utilize image and text data simultaneously in this paper. The main idea of the knowledge graph and deep model-based ATR method is to convert the ATR image and text into graphs according to the characteristics of each data, align it to the knowledge graph, and connect the heterogeneous ATR data through the knowledge graph. In order to convert the ATR image into a graph, an object-tag graph consisting of object tags as nodes is generated from the image by using the pre-trained image object recognition model and the vocabulary of the knowledge graph. On the other hand, the ATR text uses the pre-trained language model, TF-IDF, co-occurrence word graph, and the vocabulary of knowledge graph to generate a word graph composed of nodes with key vocabulary for the ATR. The generated two types of graphs are connected to the knowledge graph using the entity alignment model for improvement of the ATR performance from images and texts. To prove the superiority of the proposed method, 227 documents from web documents and 61,714 RDF triples from dbpedia were collected, and comparison experiments were performed on precision, recall, and f1-score in a perspective of the entity alignment..