삼차원 집적화기술의 현황과 과제 및 향후에 요구되어질 새로운 삼차원 집적화기술의 필요성에 대해 논의를 하였다. Super-chip 기술이라 불리우는 자기조직화 웨이퍼집적화 기술 및 삼차원 헤테로집적화 기술에 대해 소개를 하였다. 액체의 표면장력을 이용하여지지 기반위에 다수의 KGD를 일괄 실장하는 새로운 집적화 기술을 적용하여, KGD만으로 구성된 자기조직화 웨이퍼를 다층으로 적층함으로써 크기가 다른 칩들을 적층하는 것에 성공을 하였다. 또한 삼차원 헤테로집적화 기술을 이용하여 CMOS LSI, MEMS 센서들의 전기소자들과 PD, VC-SEL등의 광학소자 및 micro-fluidic 등의 이종소자들을 삼차원으로 집적하여 시스템화하는데 성공하였다. 이러한 기술은 향후 TSV의 실용화 및 궁극의 3-D IC인 super-chip을 구현하는데 필요한 핵심기술이다.
연구의 목적은 BIM과 다양한 이기종 솔류션 데이터 통합을 고려한 시설물 관리 시스템 아키텍처를 개발하는 것이다. 이기종 솔류션 데이터는 시설물 관리 시스템, 자산 관리 시스템, 시설물 센서 데이터베이스 시스템 뿐 아니라 모델러로 부터 생성된 파일이 될 수도 있다. 본 연구에서 이기종 솔류션 데이터 통합을 위한 고려사항을 도출하고 이를 구현하기 위해 ETL (Extract, Transform and Load)을 사용한 BIM기반 데이터 통합 방법을 제안한다. 이와 관련된 연구동향을 조사하고, BIM기반 이기종 솔류션 데이터 통합 지원 아키텍처 개발을 위한 유스케이스를 도출하였다. 이를 통해 BIM기반으로 시설물 객체와 관련된 데이터를 확인할 수 있도록 FM 데이터베이스 스키마를 개발하였다. 마지막으로 아키텍처 적용 가능성을 확인하기 위해 제안된 방법을 이용하여 프로토타입을 구현하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권2호
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pp.550-565
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2018
Cognitive radio technology is still the key technology of future mobile communication systems. Previous studies have focused on improving spectrum utilization and less energy consumption. In this paper, we propose an Overhead Reduced Scheme (ORS) for green cooperative spectrum sensing. Compared to traditional cooperative sensing scheme, ORS scheme divides the sensing time into three time slots and selects the best multi-mode user to report decisions. In consideration of reporting channel deviation, we derive closed-form expressions for detection probability and false alarm probability of ORS scheme based on Rayleigh fading channel. Simulation results show that ORS scheme can improve the perception accuracy while reducing the perceived delay and energy consumption in the process of perception, so as to realize the green communication.
Face recognition has received a great deal of attention for the wide range of applications in real-world scenario. In this scenario, mismatches (so called heterogeneity) in terms of resolution and illumination between gallery and test face images are inevitable due to the different capturing conditions. In order to deal with the mismatch problem, we propose a local feature learning method using deep canonical correlation analysis (DCCA) for heterogeneous face recognition. By the DCCA, we can effectively reduce the mismatch between the gallery and the test face images. Furthermore, the proposed local feature learned by the DCCA is able to enhance the discriminative power by using facial local structure information. Through the experiments on two different scenarios (i.e., matching near-infrared to visible face images and matching low-resolution to high-resolution face images), we could validate the effectiveness of the proposed method in terms of recognition accuracy using publicly available databases.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권11호
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pp.5446-5463
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2019
Parallel computing system components should be harmonized, and this harmonization is kept existent using synchronization time. Synchronization time affects the system in two ways. First, if we have too little synchronization time, some tasks face the problem of harmonization, as they need appropriate time to update and synchronize with the system. Second, if we allocate a large amount of time, stall system created. Random allocation of synchronization time for parallel systems slows down not only the booting time of the system but also the execution time of each application involved in the system. This paper presents a simulator used to test and allocate appropriate synchronization time for distributed and parallel heterogeneous systems. The simulator creates the parallel and heterogeneous system to be evaluated, and lets the user vary the synchronization time to optimize the booting time. NS3-cGEM5 simulator in this paper is formed by HLA-RTI federation integration of the two independent architecture and network simulators - NS3 and cGEM5. Therefore, nodes created on these simulators need synchronizations for harmonized system performance. We tested and allocated the appropriate synchronization time for our sample parallel system composed of one x86 server and three ARM clients.
Mayani, Suranjana V.;Mayani, Vishal J.;Kim, Sang Wook
Bulletin of the Korean Chemical Society
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제35권12호
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pp.3535-3541
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2014
Bisphenol A is considered as pollutant, because it is toxic and hazardous to living organisms even at very low concentrations. Biological oxidation used for removing this organic from waste water is not suitable and consequently application of catalytic wet oxidation has been considered as one of the best options for treating bisphenol A. We have developed Fe/SBA-15, Ni/SBA-15 and Fe-Ni/SBA-15 as heterogeneous catalysts using the advanced impregnation method for oxidation of bisphenol A in water. The catalysts were characterized with physico-chemical characterization methods such as, powder X-ray diffraction (PXRD), FT-IR measurements, N2 adsorption-desorption isotherm, thermo-gravimetric analysis (TGA), scanning electron microscopy (SEM), transmission electron microscopy (TEM) and inductively coupled plasma optical emission spectroscopy (ICP-OES) analysis. This work illustrates activity of the catalysts for heterogeneous catalytic degradation reaction revealed with excellent conversion and recyclability. The degradation products identified were not persistent pollutants. GC-MS analysis identified the products: 2,4-hexadienedioic acid, 2,4-pentadienic acid and isopropanol or acetic acid. The leachability study indicated that the catalysts release very little metals to water. Therefore, the possibility of water contamination through metal leaching was almost negligible.
This study presents a comparison of different protocols for the synthesis of iron-loaded zeolites, and the results of their application, as well as that of zeolite-A (Z-A), to the removal of ammonium and phosphate from aqueous media. Zeolites prepared by three methods were evaluated: iron-incorporated zeolites (IIZ), iron-exchanged zeolites (IEZ), and iron-calcined zeolites (ICZ). The optimal iron content for preparing of IIZ, as determined via scanning electron microscopy and X-ray photoelectron spectroscopy analyses, expressed as molar ratio of $SiO_2:Al_2O_3:Fe$, was below 0.05. Ammonia removal revealed that the iron-loaded zeolites have a higher removal capacity than that of Z-A due, not only to ion-exchange phenomena, but also via adsorption. Greater phosphate removal was achieved with IEZ than with ICZ; additionally, no sludge production was observed in this heterogeneous reaction, even though the coagulation process is generally accompanied by the production of a large amount of undesired chemical sludge. This study demonstrates that the developed synthetic iron-loaded zeolites can be applied as a heterogeneous nutrient-removal materials with no sludge production.
In this paper, solute transport in heterogeneous aquifers using a modified Fokker-Planck equation (MFPE) is investigated. This newly developed mathematical model is characterised with a time-, scale-dependent dispersivity. A two-dimensional finite volume quadrilateral mesh method (FVQMM) based on a quadrilateral background interpolation mesh is developed for analysing the model. The FVQMM transforms the coupled non-linear partial differential equations into a system of differential equations, which is solved using backward differentiation formulae of order one through five in order to advance the solution in time. Three examples are presented to demonstrate the model verification and utility. Henry's classic benchmark problem is used to show that the MFPE captures significant features of transport phenomena in heterogeneous porous media including enhanced transport of salt in the upper layer due to its parameters that represent the dependence of transport processes on scale and time. The time and scale effects are investigated. Numerical results are compared with published results on the some problems.
Lee, Ji Soo;Oh, Yuree;Kim, Heejin;Park, Hyun-Seol;Yoon, Sam S.;Lee, Min Wook
Composites Research
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제35권3호
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pp.216-221
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2022
Recently, the worldwide demand for disposable masks has increased due to COVID-19 infections and severe air pollution. Personal masks should reduce breathe resistance while maintaining filtering performance. In this study, a solution blowing process is used to produce composite nanofiber filters to co-spin two polymers at once. The manufacture process of the various fiber diameter filter was designed, and the filtration performance and differential pressure of the prepared filter was investigated. Poly vinylidene fluoride-hexafluoropropylene (PVDF-HFP) and Polylactic acid (PLA) fibers were chosen to be entangled together in a layer with a diameter of 1.05 ㎛ and 0.33 ㎛. Composite nanofilters showed up to 87% filtration efficiency and 32 Pa differential pressure.
Jia, Xibin;Lu, Zijia;Mi, Qing;An, Zhefeng;Li, Xiaoyong;Hong, Min
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권12호
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pp.3836-3854
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2022
The student group division is benefit for universities to do the student management based on the group profile. With the widespread use of student smart cards on campus, especially where students living in campus residence halls, students' daily activities on campus are recorded with information such as smart card swiping time and location. Therefore, it is feasible to depict the students with the daily activity data and accordingly group students based on objective measuring from their campus behavior with some regular student attributions collected in the management system. However, it is challenge in feature representation due to diverse forms of the student data. To effectively and comprehensively represent students' behaviors for further student group division, we proposed to adopt activity data from student smart cards and student attributes as input data with taking account of activity and attribution relationship types from different perspective. Specially, we propose a novel student group division method based on a multi-view student attribute heterogeneous information network (MSA-HIN). The network nodes in our proposed MSA-HIN represent students with their multi-dimensional attribute information. Meanwhile, the edges are constructed to characterize student different relationships, such as co-major, co-occurrence, and co-borrowing books. Based on the MSA-HIN, embedded representations of students are learned and a deep graph cluster algorithm is applied to divide students into groups. Comparative experiments have been done on a real-life campus dataset collected from a university. The experimental results demonstrate that our method can effectively reveal the variability of student attributes and relationships and accordingly achieves the best clustering results for group division.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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