Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.44
no.8
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pp.52-59
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2007
In this paper, we analyzed and measured implant isolation characteristics for a 1.25 Gbps monolithic integrated hi-directional (M-BiDi) optoelectronic system-on-a-chip, which is a key component to constitute gigabit passive optical networks (PONs) for a fiber-to-the-home (FTTH). Also, we derived an equivalent circuit of the implant structure under various DC bias conditions. The 1.25 Gbps M-BiDi transmit-receive SoC consists of a laser diode with a monitor photodiode as a transmitter and a digital photodiode as a digital data receiver on the same InP wafer According to IEEE 802.3ah and ITU-T G.983.3 standards, a receiver sensitivity of the digital receiver has to satisfy under -24 dBm @ BER=10-12. Therefore, the electrical crosstalk levels have to maintain less than -86 dB from DC to 3 GHz. From analysed and measured results of the implant structure, the M-BiDi SoC with the implant area of 20 mm width and more than 200 mm distance between the laser diode and monitor photodiode, and between the monitor photodiode and digital photodiode, satisfies the electrical crosstalk level. These implant characteristics can be used for the design and fabrication of an optoelectronic SoC design, and expended to a mixed-mode SoC field.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2006.11a
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pp.279-282
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2006
IP망을 이용한 IPTV 방송 서비스가 새로운 수익 모델로 인정받고 현재 국내의 KT, SKT 등이 IPTV 시범서비스를 준비하거나 진행 중에 있다 이 IPTV 서비스는 이전의 단방향 방송과는 달리 사용자와의 인터렉션을 중시하는 양방향 방송을 표방하기 때문에 지금까지의 방송과는 다른 혁신적인 방송서비스가 기대된다. 하지만 IPTV 서비스에 있어서 여러 통신사와 방송사가 참여할 수 있을 것으로 보여지는 것과는 달리 실상은 몇몇 거대 통신기업이 자신들의 망을 이용하는 가입자들을 상대로 한정된 사업을 벌이고 있다. 이는 IPTV 서비스를 위한 인프라가 구축되어 있지 않고 방통융합망의 개념을 만족시키기 위해 서비스 개발자가 알아야 할 프로토콜들이 너무나 많기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 상황을 타개할 수 있는 수단을 Open API로 제안한다. 맞춤형 방송을 위한 시나리오를 TV-Anytime의 벤치마킹과 유저 시나리오를 참고하여 재구성하고 이 시나리오로부터 IPTV 방송 서비스를 위한 방통융합망의 기본적이고 강력한 기능들을 Open API 함수로 정의하였다. 여기에서의 방송 서비스는 NDR, EPG, 개인 맞춤형 광고 서비스를 말하며 각 서비스를 위한 서버는 통합망 위에 존재하고 이 서버들이 개방하는 API들은 다른 응용프로그램에 의해 사용되는 것이기 때문에 가장 기본적인 기능을 정의하게 된다. 또한, 제안한 Open API 함수를 이용하여 개인 맞춤형 방송 응용 서비스를 구현함으로써 서비스 검증을 하였다. Open API는 웹서비스를 통해 공개된 기능들로써 게이트웨이를 통해 다른 망에서 사용할 수 있게 된다. Open API 함수의 정의는 함수 이름, 기능, 입 출력 파라메터로 이루어져 있다. 사용자 맞춤 서비스를 위해 전달되는 사용자 상세 정보와 콘텐츠 상세 정보는 TV-Anytime 포럼에서 정의한 메타데이터 스키마를 이용하여 정의하였다.가능하게 한다. 제안된 방법은 프레임 간 모드 결정을 고속화함으로써 스케일러블 비디오 부호화기의 연산량과 복잡도를 최대 57%감소시킨다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가나 화질의 열화는 최대 1.74% 비트율 증가 및 0.08dB PSNR 감소로 무시할 정도로 작다., 반드시 이에 대한 검증이 필요함을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발 및 활용할 수 있으며, 특히, 한국주식시장에 적합한 거래전략은 반전거래전략이고, 이 전략의 유용성은 투자자가 설정한 투자기간보다
In this study, Economic analysis of supercritical coal-fired power plant with $CO_2$ capture process was performed. For this purpose, chemical absorption method using amine solvent, which is commercially available and most suitable for existing thermal power plant, was studied. For the evaluation of the economic analysis of coal-fired power plant with post-combustion $CO_2$ capture process in Korea, energy penalty after $CO_2$ capture was calculated using the power equivalent factor suggested by Bolland et al. And the overnight cost of power plant (or cost of plant construction) and the operation cost reported by the IEA (International Energy Agency) were used. Based on chemical absorption method using a amine solvent and 3.31 GJ/$tonCO_2$ as a regeneration energy in the stripper, the net power efficiency was reduced from 41.0% (without $CO_2$ capture) to 31.6% (with $CO_2$ capture) and the levelized cost of electricity was increased from 45.5 USD/MWh (Reference case, without $CO_2$ capture) to 73.9 USD/MWh (With $CO_2$ capture) and the cost of $CO_2$ avoided was estimated as 41.3 USD/$tonCO_2$.
Purpose The aims of this study were to evaluate micro-tensile bond strength of composite resin bonded to dentin following high-speed rotary handpiece preparation or Er:YAG laser preparation with two different adhesive systems and to assess the influence of different Er:YAG laser energies on the micro-tensile bond strength. Materials and Methods In this study, 40 third morlars were used. Flat dentin specimans were obtained and randomly assigned to eight groups. Dentin surfaces were prepared with one of four cutting types: carbide bur, Er:YAG laser (2 W, 3 W and 4 W) and conditioned with two bonding systems, Scotchbond Multipurpose Plus (SM), Clearfil SE bond (SE) and composite resin-build ups were created. After storage for 24 hours, each specimen was serially sectioned perpendicular to the bonded surface to produce more than thirty slabs in each group. Micro-tensile bond strength test was performed at a crosshead speed of 1.0 mm/min. Micro-tensile bond strengths (${\mu}TBS$) were expressed as means$\pm$SD. Data were submitted to statistical analysis using two-way ANOVA, one-way ANOVA, Student-Newman-Keuls' multiple comparison test and t-test. Results and Conclusion 1. Regardless of bonding systems, the ${\mu}TBS$ according to cutting types were from highest to lowest : 3 W, 2 W, Bur, and 4 W. In addition, there was no significant difference between Bur and 4 W (p<0.001). 2. Regardless of cutting types, SM showed significantly higher ${\mu}TBS$ than SE (p<0.001). 3. Bonding to dentin conditioned with SM resulted in higher ${\mu}TBS$ for 3 W compared to Bur, 2 W, and 4 W. There was no significant difference between 2 W and Bur (p<0.001). 4. Bonding to dentin conditioned with SE resulted in higher ${\mu}TBS$ for 3 W compared to 2 W, 4 W, and Bur. Bur exhibited significant lower ${\mu}TBS$ than all other cutting types. There were no significant differences between 3 W, 2 W and between 4 W and Bur (p<0.001). 5. The ${\mu}TBS$ of laser cutting groups were shown in order from highest to lowest: 3 W, 2 W and 4 W in two bonding systems. There was no significant difference between 2 W and 3 W in SE (p<0.001). : The ${\mu}TBS$ of composite resin bonded dentin was significantly affected by interaction between the cutting type and bonding system. In the range of 2 W-3 W, cavity preparation of the Er:YAG laser seems to supply good adhesion of composite resin restoration no less than bur preparation. In particular, if you want to use the self-etching system, including Clearfil SE bond for the purpose of a simplification of the bonding procedures and prevention of adverse effects by excessive etching, an Er:YAG laser may offer better adhesion than a bur.
Background: Replacing the ascending aorta is a standard surgical option for treating acute type A aortic dissection. But replacing the aortic arch has recently been reported as an acceptable procedure for this disease. We compared the effects of aortic arch replacement for treating acute type A aortic dissection with the effects of ascending aortic replacement. Material and Method: From 2002 to 2006, 25 patients undewent surgical treatment for acute type A aortic dissection, 12 patients undewent ascending aortic replacement and 13 patients underwent aortic arch replacement. Among the aortic arch group, an additional distal stent-graft was inserted during the operation in 5 patients. 19 patients (11 arch replaced patients and 8 ascending aortic replaced patients) were followed up at the out patient clinic for an average of $756{\pm}373$ days. All the patients undewent CT scanning and we analyzed their distal aortic segments. Result: 4 patients who underwent ascending aortic replacement died, so the overall mortality rate was 16%. Among the 11 long term followed-up arch replacement patients, 2 patients (18.1 %) developed distal aortic dilatation and one of them underwent thoracoabdominal aortic replacement later on. However, among the 8 the ascending aortic replaced patients, 5 patients (62.5%) developed distal aortic dilatation. Conclusion: Aortic arch replacement is one of the safe options for treating acute type A aortic dissection. Aortic arch replacement for treating acute type A aortic dissection could contribute to a reduced distal aortic dilatation rate and fewer secondary aortic procedures.
Background: Postpneumonectomy empyema (PPE) due to bronchopleural fistula (BPF) can be a surgical challenge for surgeons. We analyzed the follow-up outcomes after performing omentopexy and thoracoplasty for the treatment of PPE with BPF after pneumonectomy. Material and Mehod: Between December 1991 and January 2006, 9 patients underwent BPF closure using an omental pedicled flap for the treatment of PPE with BPF after pneumonectomy. There were 7 males and 2 females (mean age: $45.9{\pm}9$ years). The patients were followed up for a mean of 58 months (median: 28 months, range: $6{\sim}169$). When we performed omentopexy, the surgical procedures for empyema were thoracoplasy for 8 patients and the Clagett procedure for 1 patient. Thoracoplasty was performed for the latter patient due to recurrence of empyema, Result: For the 8 patients who were treated by omentopexy and thoracoplasty, there was 1 operation-related death due to sepsis. During follow up, 1 patient, who was treated by omentopexy and a Clagett procedure, died of acute hepatitis 40 months postoperatively. The early mortality was 11.1% (8/9). Of the 8 patients, including the 1 late death patient, successful closure of the BPF were achieved in all patients (8/9) and the empyema was cured in 7 patients (7/8). Conclusion: The BPF closure using an omental pedicled flap was an effective method for treating PPE with BPF due to 75-destroyed lung, and thoracoplasty with simultaneous omentopexy was effective and safe for removing dead space if the patient was young and in a good general condition.
Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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2014.10a
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pp.1-24
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2014
This study uses geo-spatial crop modeling to quantify the biophysical impact of weather extremes. More specifically, the study analyzes the weather extreme which affected maize production in the USA in 2012; it also estimates the effect of a similar weather extreme in 2050, using future climate scenarios. The secondary impact of the weather extreme on food security in the developing world is also assessed using trend analysis. Many studies have reported on the significant reduction in maize production in the USA due to the extreme weather event (combined heat wave and drought) that occurred in 2012. However, most of these studies focused on yield and did not assess the potential effect of weather extremes on food prices and security. The overall goal of this study was to use geo-spatial crop modeling and trend analysis to quantify the impact of weather extremes on both yield and, followed food security in the developing world. We used historical weather data for severe extreme events that have occurred in the USA. The data were obtained from the National Climatic Data Center (NCDC) of the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). In addition we used five climate scenarios: the baseline climate which is typical of the late 20th century (2000s) and four future climate scenarios which involve a combination of two emission scenarios (A1B and B1) and two global circulation models (CSIRO-Mk3.0 and MIROC 3.2). DSSAT 4.5 was combined with GRASS GIS for geo-spatial crop modeling. Simulated maize grain yield across all affected regions in the USA indicates that average grain yield across the USA Corn Belt would decrease by 29% when the weather extremes occur using the baseline climate. If the weather extreme were to occur under the A1B emission scenario in the 2050s, average grain yields would decrease by 38% and 57%, under the CSIRO-Mk3.0 and MIROC 3.2 global climate models, respectively. The weather extremes that occurred in the USA in 2012 resulted in a sharp increase in the world maize price. In addition, it likely played a role in the reduction in world maize consumption and trade in 2012/13, compared to 2011/12. The most vulnerable countries to the weather extremes are poor countries with high maize import dependency ratios including those countries in the Caribbean, northern Africa and western Asia. Other vulnerable countries include low-income countries with low import dependency ratios but which cannot afford highly-priced maize. The study also highlighted the pathways through which a weather extreme would affect food security, were it to occur in 2050 under climate change. Some of the policies which could help vulnerable countries counter the negative effects of weather extremes consist of social protection and safety net programs. Medium- to long-term adaptation strategies include increasing world food reserves to a level where they can be used to cover the production losses brought by weather extremes.
In this paper, we propose the development of deep learning structure to improve quality of polygonal containers. The deep learning structure consists of a convolution layer, a bottleneck layer, a fully connect layer, and a softmax layer. The convolution layer is a layer that obtains a feature image by performing a convolution 3x3 operation on the input image or the feature image of the previous layer with several feature filters. The bottleneck layer selects only the optimal features among the features on the feature image extracted through the convolution layer, reduces the channel to a convolution 1x1 ReLU, and performs a convolution 3x3 ReLU. The global average pooling operation performed after going through the bottleneck layer reduces the size of the feature image by selecting only the optimal features among the features of the feature image extracted through the convolution layer. The fully connect layer outputs the output data through 6 fully connect layers. The softmax layer multiplies and multiplies the value between the value of the input layer node and the target node to be calculated, and converts it into a value between 0 and 1 through an activation function. After the learning is completed, the recognition process classifies non-circular glass bottles by performing image acquisition using a camera, measuring position detection, and non-circular glass bottle classification using deep learning as in the learning process. In order to evaluate the performance of the deep learning structure to improve quality of polygonal containers, as a result of an experiment at an authorized testing institute, it was calculated to be at the same level as the world's highest level with 99% good/defective discrimination accuracy. Inspection time averaged 1.7 seconds, which was calculated within the operating time standards of production processes using non-circular machine vision systems. Therefore, the effectiveness of the performance of the deep learning structure to improve quality of polygonal containers proposed in this paper was proven.
Taeyoon Eom;Kwangnyun Kim;Yonghan Jo;Keunyong Song;Yunjeong Lee;Yun Gon Lee
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.2
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pp.207-221
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2023
This study suggests deep neural network models for estimating air temperature with Level 1B (L1B) datasets of GEO-KOMPSAT-2A (GK-2A). The temperature at 1.5 m above the ground impact not only daily life but also weather warnings such as cold and heat waves. There are many studies to assume the air temperature from the land surface temperature (LST) retrieved from satellites because the air temperature has a strong relationship with the LST. However, an algorithm of the LST, Level 2 output of GK-2A, works only clear sky pixels. To overcome the cloud effects, we apply a deep neural network (DNN) model to assume the air temperature with L1B calibrated for radiometric and geometrics from raw satellite data and compare the model with a linear regression model between LST and air temperature. The root mean square errors (RMSE) of the air temperature for model outputs are used to evaluate the model. The number of 95 in-situ air temperature data was 2,496,634 and the ratio of datasets paired with LST and L1B show 42.1% and 98.4%. The training years are 2020 and 2021 and 2022 is used to validate. The DNN model is designed with an input layer taking 16 channels and four hidden fully connected layers to assume an air temperature. As a result of the model using 16 bands of L1B, the DNN with RMSE 2.22℃ showed great performance than the baseline model with RMSE 3.55℃ on clear sky conditions and the total RMSE including overcast samples was 3.33℃. It is suggested that the DNN is able to overcome cloud effects. However, it showed different characteristics in seasonal and hourly analysis and needed to append solar information as inputs to make a general DNN model because the summer and winter seasons showed a low coefficient of determinations with high standard deviations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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