The nMCP (Neutron sensitive microchannel plate) combined with advanced readout electronics is widely used in energy selective neutron imaging because of its good spatial and timing resolution. Neutron detection efficiency is a crucial parameter for the nMCP. In this paper, a mathematical model based on the oblique cylindrical channel and elliptical pore was established to calculate the neutron absorption probability, the escape probability of charged particles and overall detection efficiency of nMCP and analyze the effects of neutron incident position, pore diameter, wall thickness and bias angle. It was shown that when the doping concentration of the nMCP was 10 mol%, the thickness of nMCP was 0.6 mm, the detection efficiency could reach maximum value, about 24% for thermal neutrons if the pore diameter was 6 ㎛, the wall thickness was 2 ㎛ and the bias angle was 3 or 6°. The calculated results are of great significance for evaluating the detection efficiency of the nMCP. In a subsequent companion paper, the mathematical model would be extended to the case of the spatial resolution and detection efficiency optimization of the coating nMCP.
Song, Jae Hyun;Park, Moon Hyung;Cha, Jun-Ho;Kim, Chi Young
Journal of Korea Water Resources Association
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v.52
no.1
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pp.83-96
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2019
In order to properly manage the river water use, it is necessary to collect reliable data of river water use. However, It is not easy to get credible river water use data in Korea because there are some difficultites in reporting and measuring river water use data. Thus, Han River Flood Control Office has installed and operated measuring facility using V-ADCP on the EOUBO intake open channel in the Gosan-Bongdong station section of the Mankyung river, where the use of agricultural water is large. In this study, the applicability of the V-ADCP velocity profile method was evaluated for real-time river water use. For this reason, the parameter sensitivity of Chiu's 2D velocity distribution equation was analyzed and the optimal parameters based on actual discharge data were calculated. In addition, the characteristics of the velocity profile method were analyzed by comparative evaluation of the rating curve method and the index velocity method.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.26
no.3
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pp.192-198
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2021
The battery's State of Health (SOH) is a critical parameter in the process of battery use, as it represents the Remaining Useful Life (RUL) of the battery. Electrochemical Impedance Spectroscopy (EIS) is a widely used technique in observing the state of the battery. The measured impedance at certain frequencies can be used to evaluate the state of the battery, as it is intimately tied to the underlying chemical reactions. In this work, a low-cost portable EIS instrument is developed on the basis of the ARM Cortex-M4 Microcontroller Unit (MCU) for measuring the impedance spectrum of Li-ion battery packs. The MCU uses a built-in DAC module to generate the sinusoidal sweep perturbation signal. Moreover, it performs the dual-channel acquisition of voltage and current signals, calculates impedance using a Digital Lock-in Amplifier (DLA), and transmits the result to a PC. By using LabVIEW, an interface was developed with the real-time display of the EIS information. The developed instrument was suitable for measuring the impedance spectrum of the battery pack up to 1000 V. The measurement frequency range of the instrument was from 1 hz to 1 Khz. Then, to prove the performance of the developed system, the impedance of a Samsung SM3 battery pack and a Bexel pouch module were measured and compared with those obtained by the commercial instrument.
The purpose of this study is to investigate the mediating effect of trust when a media broadcaster (such as a disc jockey [DJ]) acting as an information source and the content they provide during live commerce streaming affect acceptance intention. Live commerce is increasing rapidly, offering a new fashion distribution channel by supplementing possible shortcomings of existing online shopping. Data was collected for the empirical study from female consumers in their 20s who actively accepted fashion technology. Statistical analysis of the data was conducted using IBM SPSS Macro Process 3.5. First, the reliability and validity of the variables for information source characteristics, content informativeness, trust, and acceptance intention were verified, and each variable was confirmed as a single factor. Bootstrap analysis was performed using Macro Process Model 4 to reveal the effects of information source characteristics and content informativeness on acceptance intention. As a result of analyzing the mediating effect for each path model with trust as a parameter, it was found that both the direct and indirect effects of the mediating path were significant. This result means that the characteristics of information sources and content informativeness are partially mediated by trust. Therefore, to promote consumer behavior in a live commerce shopping environment, it is necessary to enhance trust. This can be achieved by a media broadcaster with fashion expertise to increase the perception of the attractiveness of the information source and to improve the usefulness of the fashion information being delivered.
In underwater signal processing, separating individual signals from mixed signals has long been a challenge due to low signal quality. The common method using Short-time Fourier transform for spectrogram analysis has faced criticism for its complex parameter optimization and loss of phase data. We propose a Triple-path Recurrent Neural Network, based on the Dual-path Recurrent Neural Network's success in long time series signal processing, to handle three-dimensional tensors from multi-channel sensor input signals. By dividing input signals into short chunks and creating a 3D tensor, the method accounts for relationships within and between chunks and channels, enabling local and global feature learning. The proposed technique demonstrates improved Root Mean Square Error and Scale Invariant Signal to Noise Ratio compared to the existing method.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.6B
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pp.623-631
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2006
A new model, the periodic transient storage zone model, is developed to describe solute transport mixing in natural streams and rivers with various bottom boundaries. To assess the effects of storage zones structure on transient storage exchange, we analyze data from salt and dye injection experiments in a recirculating laboratory flume with four spatially periodic pool-riffle sequences characteristic of natural river systems under low flow conditions. Dye injections show that solute transport mixing controlled by surface shapes of both the bed and the side in channels. As no existing transient storage model could represent these effects, we developed a new axially periodic transient storage zone model that better represent the effects of channel characteristics in natural river systems. The new model is also fitted to data from salt tracer injection experiments in four reaches of the upper Sabin River, Texas, USA. The proposed model is in good agreement with the field experimental data.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.205-208
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2022
Multi-exposure high dynamic range (HDR) image reconstruction, the task of reconstructing an HDR image from multiple low dynamic range (LDR) images in a dynamic scene, often produces ghosting artifacts caused by camera motion and moving objects and also cannot deal with washed-out regions due to over or under-exposures. While there has been many deep-learning-based methods with motion estimation to alleviate these problems, they still have limitations for severely moving scenes. They also require large parameter counts, especially in the case of state-of-the-art methods that employ attention modules. To address these issues, we propose a frequency domain approach based on the idea that the transform domain coefficients inherently involve the global information from whole image pixels to cope with large motions. Specifically we adopt Residual Fast Fourier Transform (RFFT) blocks, which allows for global interactions of pixels. Moreover, we also employ Depthwise Overparametrized convolution (DO-conv) blocks, a convolution in which each input channel is convolved with its own 2D kernel, for faster convergence and performance gains. We call this LFFNet (Lightweight Frequency Fusion Network), and experiments on the benchmarks show reduced ghosting artifacts and improved performance up to 0.6dB tonemapped PSNR compared to recent state-of-the-art methods. Our architecture also requires fewer parameters and converges faster in training.
Observation of hydrometeors' behavior in the atmosphere is important to understand weather and climate. By conventional observations, we can get the distribution of water vapor at limited number of points on the earth. In this study, the precipitable water has been estimated from the split window channel data on GMS-5 based upon the technique developed by Chesters et al.(1983). To retrieve the precipitable water, water vapor absorption parameter depending on filter function of sensor has been derived using the regression analysis between the split window channel data and the radiosonde data observed at Osan, Pohang, Kwangiu and Cheju staions for 4 months. The air temperature of 700 hPa from the Global Spectral Model of Korea Meteorological Administration (GSM/KMA) has been used as mean air temperature for single layer radiation model. The retrieved precipitable water for the period from August 1996 through December 1996 are compared to radiosonde data. It is shown that the root mean square differences between radiosonde observations and the GMS-5 retrievals range from 0.65 g/$cm^2$ to 1.09 g/$cm^2$ with correlation coefficient of 0.46 on hourly basis. The monthly distribution of precipitable water from GMS-5 shows almost good representation in large scale. Precipitable water is produced 4 times a day at Korea Meteorological Administration in the form of grid point data with 0.5 degree lat./lon. resolution. The data can be used in the objective analysis for numerical weather prediction and to increase the accuracy of humidity analysis especially under clear sky condition. And also, the data is a useful complement to existing data set for climatological research. But it is necessary to get higher correlation between radiosonde observations and the GMS-5 retrievals for operational applications.
As part of the next-generation Compact Advanced Satellite 500 (CAS500) project, CAS500-4 is scheduled to be launched in 2025 focusing on the remote sensing of agriculture and forestry. To obtain quantitative information on vegetation from satellite images, it is necessary to acquire surface reflectance through atmospheric correction. Thus, it is essential to develop an atmospheric correction method suitable for CAS500-4. Since the absorption and scattering characteristics in the atmosphere vary depending on the wavelength, it is needed to analyze the sensitivity of atmospheric correction parameters such as aerosol optical depth (AOD) and water vapor (WV) considering the wavelengths of CAS500-4. In addition, as CAS500-4 has only five channels (blue, green, red, red edge, and near-infrared), making it difficult to directly calculate key parameters for atmospheric correction, external parameter data should be used. Therefore, thisstudy performed a sensitivity analysis of the key parameters (AOD, WV, and O3) using the simulated images based on Sentinel-2 satellite data, which has similar wavelength specifications to CAS500-4, and examined the possibility of using the products of GEO-KOMPSAT-2A (GK2A) as atmospheric parameters. The sensitivity analysisshowed that AOD wasthe most important parameter with greater sensitivity in visible channels than in the near-infrared region. In particular, since AOD change of 20% causes about a 100% error rate in the blue channel surface reflectance in forests, a highly reliable AOD is needed to obtain accurate surface reflectance. The atmospherically corrected surface reflectance based on the GK2A AOD and WV was compared with the Sentinel-2 L2A reflectance data through the separability index of the known land cover pixels. The result showed that two corrected surface reflectance had similar Seperability index (SI) values, the atmospheric corrected surface reflectance based on the GK2A AOD showed higher SI than the Sentinel-2 L2A reflectance data in short-wavelength channels. Thus, it is judged that the parameters provided by GK2A can be fully utilized for atmospheric correction of the CAS500-4. The research findings will provide a basis for atmospheric correction of the CAS500-4 in the future.
To examine the causal relationship between geomagnetic storm and substorm, we investigate the correlation between dispersionless particle injection rate of proton flux observed from geosynchronous satellites, which is known to be a typical indicator of the substorm expansion activity, and Dst index during magnetic storms. We utilize geomagnetic storms occurred during the period of 1996 ~ 2000 and categorize them into three classes in terms of the minimum value of the Dst index ($Dst_{min}$); intense ($-200nT{$\leq$}Dst_{min}{$\leq$}-100nT$), moderate($-100nT{\leq}Dst_{min}{\leq}-50nT$), and small ($-50nT{\leq}Dst_{min}{\leq}-30nT$) -30nT)storms. We use the proton flux of the energy range from 50 keV to 670 keV, the major constituents of the ring current particles, observed from the LANL geosynchronous satellites located within the local time sector from 18:00 MLT to 04:00 MLT. We also examine the flux ratio ($f_{max}/f_{ave}$) to estimate particle energy injection rate into the inner magnetosphere, with $f_{ave}$ and $f_{max}$ being the flux levels during quiet and onset levels, respectively. The total energy injection rate into the inner magnetosphere can not be estimated from particle measurements by one or two satellites. However, the total energy injection rate should be at least proportional to the flux ratio and the injection frequency. Thus we propose a quantity, “total energy injection parameter (TEIP)”, defined by the product of the flux ratio and the injection frequency as an indicator of the injected energy into the inner magnetosphere. To investigate the phase dependence of the substorm contribution to the development of magnetic storm, we examine the correlations during the two intervals, main and recovery phase of storm separately. Several interesting tendencies are noted particularly during the main phase of storm. First, the average particle injection frequency tends to increase with the storm size with the correlation coefficient being 0.83. Second, the flux ratio ($f_{max}/f_{ave}$) tends to be higher during large storms. The correlation coefficient between $Dst_{min}$ and the flux ratio is generally high, for example, 0.74 for the 75~113 keV energy channel. Third, it is also worth mentioning that there is a high correlation between the TEIP and $Dst_{min}$ with the highest coefficient (0.80) being recorded for the energy channel of 75~113 keV, the typical particle energies of the ring current belt. Fourth, the particle injection during the recovery phase tends to make the storms longer. It is particularly the case for intense storms. These characteristics observed during the main phase of the magnetic storm indicate that substorm expansion activity is closely associated with the development of mangetic storm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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