Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2011.08a
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pp.94-94
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2011
본 논문은 "차세대 반도체용 진공공정의 실시간 측정/진단/제어 기술개발"과제의 제 3 세부과제 "스마트형 진공 배기 진단 제어 시스템 개발"의 주요 연구 실적을 소개한다. 본 세부과제는 (1)진공펌프 및 배기 시스템의 다중 상태변수 측정 장치 개발, (2)공정별 펌프 상태 및 공정 조건 data base 구축 및 진단 알고리즘 개발(e-Diagnostics Level 2 FDC 수준), (3)공정별 펌프 상태 변수 측정을 통한 자기 진단 기술 개발(e-Diagnostics Level 2 FDC 수준), 그리고 (4)측정/통신 PMS (Pump Monitoring System) 개발(통신속도 56k bps 이상, e-Diagnostics Level 0~1)을 최종 목표로 추진되어 왔다. 첫 번째 주요실적은 진공배기시스템의 다중 상태변수 측정 및 평가 장치를 성공적으로 개발하였다. 본 장치는 현장에서 진공펌프의 배기속도를 3% 이내로 정밀하게 측정할 수 있는 소닉 노즐을 이용한 배기속도 측정 장치 및 기술을 성공적으로 개발 완료하였다. 그리고 측정 가능한 상태변수는 20종에 달하며 이들을 이용하여 진공펌프의 성능인자 15종과 특성치 9종을 종합적으로 평가할 수 있는 능력을 갖추었다. 두 번째 주요실적은 공정별 진공배기시스템의 자기진단 및 예지보수 기수 개발이다. 연구에서 개발된 적응형 인자모델을 이용한 상태진단 기술은 이미 학회 논문으로 소개되었으며 본 기법은 기존의 시계열 상태변수를 이용한 기존의 상태진단 기법보다 메모리 소요량을 100배로 줄였으며 그리고 연산양은 10% 이하로 줄인 획기적인 기법이라 할 수 있다. 세 번째 주요실적은 상태변수 측정, 통신, 제어 및 공정적응 기능 통합형(smart) PMS(pumper monitoring system) 개발이다. 본 장치는 CAN통신 기법을 새로이 채택하였으며 한 대의 PC로 64대의 단위 진공펌프들의 운전 상태변수를 실시간으로 수집할 수 있도록 하였다. 그리고 운전 중인 개별 진공펌프들의 운전 상태진단은 적응형 인자모델을 이용한 상태진단 기술을 응적용함으로써 매우 정확한 상태진단을 매 batch마다 수행할 수 있는 기능을 제공한다.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.12
no.3
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pp.447-455
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1999
An adaptive mesh generation scheme is developed for effective non-linear analysis of the shell structures under large deformation. In particular, based on a posteriori error estimation, remeshing method on each load step is of primary interest here. An advancing front method, called paving method, is adopted for remeshing. It can be known that the adaptive mesh generation using contours of spacing values obtained from stress errors has an advantage in the adaptive analysis of the shell structures.
In geographic forwarding algorithms, traditional route maintenance requires mobile nodes periodically exchange beacon messages with their neighbors. In beacon message based forwarding scheme, a longer interval reduces the number of beacons needed, but may result in significant location errors. Conversely, a shorter interval guarantees more accurate location information, but induces control overheads.Therefore, the fixed or dynamic interval scheme based forwarding schemes cannot adapt well to different mobility environments. Also, existing schemes result in the uncertainty of neighbor node's position in the forwarding table of mobile node. Therefore, this paper presents a self-adaptive location checking mechanism based proactive geo-routing algorithm for beacon-based geographic routing. Simulation results show that the proposed routing algorithm not only significantly increases the relay transmission rate but also guarantees the high end-to-end packet delivery in low and high mobility environments.
Jung, Jongwug;Kang, Minjae;Noh, Dong Kun;Cho, Sang Hoon
KIISE Transactions on Computing Practices
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v.23
no.2
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pp.122-127
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2017
The data link layer operates reliable internode communication in the OSI reference model. Generally, the forward error correction (FEC) method is used in the data link layer of the wireless sensor network (WSN) environment that has a high frequency of errors. However, the FEC method consumes a significant amount of energy due to its high error correction rate, which negatively affects the networks' lifespan. In contrast with battery-based technology, energy is regularly recharged in the solar-powered WSN to meet higher energy needs than required for basic operation of existing nodes. By efficiently utilizing this surplus energy, the proposed energy-aware FEC method can reduce the data loss rate with no decrement of the network lifetime. The method employs a trade-off relationship between the energy and data loss rate by adjusting the parity length in the FEC method to the energy state in each node. The performance of the proposed scheme was verified through a simulation.
Kim, In-Hwa;Kim, Jeong-Won;Lee, Seung-Won;Chung, Ki-Dong
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.12
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pp.3794-3803
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2000
In a Video-on-Demand system, admission control that is used to serve multimedia data efficiently has to be perfonned by an accurate grasp of the condition of surplus resources. Most of all. we need to adaptable admission control mechanism because the disk has irregular response time caused by external elements of disk, and also has high deviation of amount demanded. In previous admission control schemes, they determined whether a new user is granted or not through a theoretical value. Although they based on the measurement, they left much to be desired in dealing with the service state. Measurement ~based statistical admission control scheme, as we su~~ested in this research, perfonns 2 processes of off-line process and on-line process in real service environment. Through this processes, we can grasp the accurate resource state of system and adaptive!y detennine the admission according to circumstances. Therefore, it can guarantee both maximum resource utilization and QoS(Quality of Service). On performance evaluations, we show that the video server can utilize maximum resource utilization with QoS guarantee through precision of perfonnance by measurement and adaptable admission control according to the requested bandwidth.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.9
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pp.2021-2030
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2012
Premature ventricular contraction(PVC) is the most common disease among arrhythmia and it may cause serious situations such as ventricular fibrillation and ventricular tachycardia. Particularly, in the healthcare system that must continuously monitor patient's situation, it is necessary to process ECG (Electrocardiography) signal in realtime. In other words, the design of algorithm that exactly detects R wave using minimal computation and classifies PVC by analyzing the persons's physical condition and/or environment is needed. Thus, the patient adaptive pattern matching algorithm for the classification of PVC is presented in this paper. For this purpose, we detected R wave through the preprocessing method, adaptive threshold and window. Also, we applied pattern matching method to classify each patient's normal cardiac behavior through the Hash function. The performance of R wave detection and abnormal beat classification is evaluated by using MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate the average of 99.33% in R wave detection and the rate of 0.32% in abnormal beat classification error.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.3
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pp.55-62
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2014
This paper has proposed Hybrid QoS Routing Link State Update(LSU) Algorithm that has had a both advantage of LSU message control in periodic QoS routing LSU algorithm and QoS routing performance in adaptive LSU algorithm. Hybrid LSU algorithm can adapt the threshold based network traffic information and has the mechanism that calculate LSU message transmission priority using the flow of statistical request bandwidth and available bandwidth and determine the transmission of the message according to update rate per a unit of time. We have evaluated the performance of the proposed algorithm and the existing algorithms on MCI simulation network using the performance metric as the QoS routing blocking rate and the mean update rate per link, it thus appears that we have verified the performance of this algorithm that it can diminish to 10% of the LSU message count.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.11
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pp.21-27
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2013
This paper proposes an adaptive modulation based incremental hop selection scheme which improves network coverage in half-duplex multi-hop networks. The proposed scheme guarantees wide coverage through the operation of multi-hop network while preventing spectral efficiency loss due to the usage of multiple time phases in the half-duplex protocol. Also, we evaluate the average spectral efficiency performance over Nakagami-m fading channel. The simulation results show that the proposed scheme outperforms the existing schemes and the derived evaluation is valid.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.24
no.3
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pp.443-449
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2000
The performance of 2-frame PTV(particle tracking velocimetry) system was improved using an adaptive hybrid scheme. The original 2-frame PTV method based on the match probability concept employs global match parameters for the entire flow field. Since this does not reflect fully the detailed local velocity change, it sometimes reduces the recovery rate of velocity vectors and increases the number of erroneous vectors in the region where an extraordinary flow structure exists. In this study, the preliminary FFT-based PIV results are used as an input parameter to determine the local match parameters needed for the 2-frame particle tracking algorithm. A computer simulation using synthetic particle images was carried out to study the performance of the adaptive 2-frame PTV technique. The adaptive hybrid method shows the better performance with increasing the velocity vector recovery rate and decreasing the computation time, compared to the original 2-frame PTV method.
Traditional speech emotion recognition techniques recognize emotions using a general training model based on the voices of various people. These techniques can not consider personalized speech character exactly. Therefore, the recognized results are very different to each person. This paper proposes an adaptive speech emotion recognition framework made from user's' immediate feedback data using a prompted labeling technique for building a personal adaptive recognition model and applying it to each user in a mobile device environment. The proposed framework can recognize emotions from the building of a personalized recognition model. The proposed framework was evaluated to be better than the traditional research techniques from three comparative experiment. The proposed framework can be applied to healthcare, emotion monitoring and personalized service.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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