I performed a semi-analytical numerical analysis of the effects of core size and electric field intensity on the light emission wavelength of CdSe/ZnS quantum dots (QDs). The analysis used a quantum mechanical approach; I solved the Schrödinger equation describing the electron-hole pairs of QDs. The numerical solutions are described using a basis set composed of the eigenstates of the Schrödinger equation; they are thus equivalent to analytical solutions. This semi-analytical numerical method made it simple and reliable to evaluate the dependency of QD characteristics on the QD core size and electric field intensity. As the QD core diameter changed from 9.9 to 2.5 nm, the light emission wavelength of CdSe core-only QDs varied from 262.9 to 643.8 nm, and that of CdSe/ZnS core/shell QDs from 279.9 to 697.2 nm. On application of an electric field of 8 × 105 V/cm, the emission wavelengths of green-emitting CdSe and CdSe/ZnS QDs increased by 7.7 and 3.8 nm, respectively. This semi-analytical numerical analysis will aid the choice of QD size and material, and promote the development of improved QD light-emitting devices.
For estimating discharge and pollution loads into the Yeongsan lake, a conceptual watershed model HSPF(Hydrological Simulation Program - Fortran) was applied to the Yeongsan River Basin. Various spatial data set including DEM, watershed boundaries and land uses were used to set up the model for the Yeongsan River Basin that was divided into 45 sub-basins. The model was calibrated and validated for the river discharges, SS, BOD, TN and TP concentrations against the data observed in 2011 at several monitoring stations. The simulation results show good agreement with the observed water flows($R^2$ = 0.46 - 0.97, NSE = 0.70 - 0.96). The simulated concentrations of SS, BOD, TN and TP are also in good agreement with the observed. The total freshwater discharge to the Yeongsan lake is estimated $2,406{\times}10^6m^3/year$ which the Jiseok and Hwangryoung stream contribute as much as 19%, 17% respectively. It is estimated that the total discharges to the Youngsan lake is SS 152,327 ton/year, BOD 15,721 ton/year, TN 10,071 ton/year, TP 563 ton/year. Both water and pollution loads are high in summer, particularly in July, when the monsoon season arrives at the Korean peninsula.
Recently, the construction and plan of super-tall building is attention link of new town development or urban core regeneration. Super-tall Buildings have many advantages and a lot of affects in urban contexts. Also, construction of super-tall building is will be able to social problem like urban core's decline, loss of openspace, incompatible urban scape, traffic congestion of urban core. But, compares to super-tall buildings affects in urban contexts, there was not extra ordinary study about super-tall building by the urban scale approaches. Therefore, need about study materplan planning of the site which is made to meet super-tall building and urban contexts. There are two main processes in this study. First, to analyze the factors affect to masterplan planning of the super-tall building's site. Through the analyzed factors, classify type of super-tall buildings and identify the type's state. Second, to classify and set the elements of masterplan planning factor in the site. Identify the masterplan planning factor's state by deployment materplan planning factor set the current applied to the constructed super-tall buildings. Through this process, identified the recent trend and providied the basic elements of materplan planning of super-tall building's site.
Knowing more about the Local Power Density (LPD) at the hottest part of a nuclear reactor core can provide more important information than knowledge of the LPD at any other position. The LPD at the hottest part needs to be estimated accurately in order to prevent the fuel rod from melting in a nuclear reactor. Support Vector Machines (SVMs) have successfully been applied in classification and regression problems. Therefore, in this paper, the power peaking factor, which is defined as the highest LPD to the average power density in a reactor core, was estimated by SVMs which use numerous measured signals of the reactor coolant system. The SVM models were developed by using a training data set and validated by an independent test data set. The SVM models' uncertainty was analyzed by using 100 sampled training data sets and verification data sets. The prediction intervals were very small, which means that the predicted values were very accurate. The predicted values were then applied to the first fuel cycle of the Yonggwang Nuclear Power Plant Unit 3. The root mean squared error was approximately 0.15%, which is accurate enough for use in LPD monitoring and for core protection that uses LPD estimation.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.25
no.6_1
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pp.927-939
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2022
This study was conducted to develop a Web-GIS based monitoring module of smart city that can effectively respond, manage and improve situation in all stages of illegal dumping management on a city scale. First, five technologies were set for the core technical elements of the module configuration. Five core technical elements are as follows; video screening technology based on motion vector analysis, human behavior detection based on intelligent video analytics technology, mobile app for receiving civil complaints about illegal dumping, illegal dumping risk model and street cleanliness map, Web-GIS based situation monitoring technology. The development contents and results for each set of core technical elements were evaluated. Finally, a Web-GIS based 'illegal dumping monitoring module' was proposed. It is possible to collect and analyze city data at the local government level through operating the proposed module. Based on this, it is able to effectively detect illegal dumpers at relatively low cost and identify the tendency of illegal dumping by systematically managing habitual occurrence areas. In the future, it is expected to be developed in the form of an add-on module of the smart city integration platform operated by local governments to ensure interoperability and scalability.
This paper deals with the rule generation from data for control system and data mining using rough set. If the cores and reducts are searched for without consideration of the frequency of data belonging to the same equivalent class, the unnecessary attributes may not be discarded, and the resultant rules don't represent well the characteristics of the data. To improve this, we handle the inconsistent data with a probability measure defined by support, As a result the effect of uncertainty in knowledge reduction can be reduced to some extent. Also we construct the rule base in a hierarchical structure by applying core as the classification criteria at each level. If more than one core exist, the coverage degree is used to select an appropriate one among then to increase the classification rate. The proposed method gives more proper and effective rule base in compatibility and size. For some data mining example the simulations are performed to show the effectiveness of the proposed method.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.4
no.2
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pp.205-210
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2004
This paper deals with rule extraction from data using rough set theory. We construct the rule base in a hierarchical granulation structure by applying core as a classification criteria at each level. When more than one core exist, the coverage is used for the selection of an appropriate one among them to increase the classification rate and accuracy. In Addition, a probabilistic approach is suggested so that the partially useful information included in inconsistent data can be contributed to knowledge reduction in order to decrease the effect of the uncertainty or vagueness of data. As a result, the proposed method yields more proper and efficient rule base in compatability and size. The simulation result shows that it gives a good performance in spite of very simple rules and short conditionals.
Journal of electromagnetic engineering and science
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v.3
no.2
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pp.91-98
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2003
Software Communication Architecture(SCA) has been made to reduce the development period of new waveform applications by reusing design modules. Software Defined Radio(SDR) forum adopted SCA specification and follows its design concept. However, SCA specification does not describe interfaces and deployments of resources in details, which are software components, and how to implement them as well as how to communicate each other are another missing points in specification. In this paper, we propose a resource design methodology and details of adapter implementation for Core Framework(CF) that is a core set of open interface and services providing an abstraction of the underlying software and hardware layer. We also present SDR prototype system which communicates with resources implemented in different programming languages and processors in legacy environment through our design methodology.
In this paper, we describe implementation of 32-Bit RISC Core for portable communication/information equipment, such as cellular telephones and personal digital assistants, notebook, etc. The RISC core implements the ARM$\^$R/V4 instruction set on the basis of low power techniques in architecture level and logic level. It operates with 5-stage pipeline, and has harvard architecture to increase execution speed. The processor is modeled and simulated in RTL level using VHDL. Behavioral Cache and MMU are added to the VHDL model for instruction level verification of the processor. The core is implemented using Mentor P'||'&'||'R tools with IDEC C-631 Cell library of 0.6$\mu\textrm{m}$ CMOS 1-poly 3-metal CMOS technology.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.9
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pp.17-24
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2017
Core citation recognition is to identify influential ones among the prior articles that a scholarly article cite. Previous approaches have employed citing-text occurrence information, textual similarities between citing and cited article, etc. This study proposes a term-based approach to core citation recognition, which exploits the importance of individual terms appearing in in-text citation to calculate influence-strength for each cited article. Term importance is computed using various frequency information such as term frequency(tf) in in-text citation, tf in the citing article, inverse sentence frequency in the citing article, inverse document frequency in a collection of articles. Experiments using a previous test set consisting of computational linguistics articles show that the term-based approach performs comparably with the previous approaches. The proposed technique could be easily extended by employing other term units such as n-grams and phrases, or by using new term-importance formulae.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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