Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.2
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pp.743-750
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2017
It is important to ensure a uniform temperature distribution in greenhouses for the mushroom cultivation. The air temperature of the mushroom cultivation greenhouse is made uniform by supplying a constant air temperature with the underground air. The mushroom cultivation array in a greenhouse in seven columns and four rows can make smooth air flows between the rows and prevent air differences between the top and bottom. The buoyancy effect in the entering air of 0.5m/s based on following density difference depending on initial internal temperature needs to be considered. The locations of the Fan Coil Unit (FCU) and fan were defined through flow analysis in a greenhouse to distribute the optimal uniform temperature. In this study, the air conditioning system of a greenhouse with a sandwich heat insulting panel shape which is composed of a FCU and fan was designed by flow analysis. A relatively uniform temperature distribution can be formed because the circulation path of air becomes longer in the different locations of the FCU (inlet) and fan (outlet) through the internal temperature and flow analysis. The cultivation and quality uniformity of the mushrooms could be promoted through these environmental improvements.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2013.08a
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pp.249-249
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2013
Surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) is a sensitive approach to detect and to identify a variety of molecules. To enhance the Raman signal, optimization of the gap between nanostructures is quite important. One-dimensional materials such as nanowires, nanotubes, and nanograsses have great potential to be used in SERS due to their unique sizes and shape dependent characteristics. In this study we investigate a simple way to fabricate SERS substrates based on randomly grown copper oxide (CuO) nanowires. CuO nanograss is fabricated on pre-cleaned Cu foils. Cu oxidized in an ammonium ambient solution of 2.5 M NaOH and 0.1 M $(NH_4)_2S_2O_8$ at $4^{\circ}C$ for 10, 30, and 60 minutes. Then, Cu(OH)2 nanostructures are formed and dried at $180^{\circ}C$ for 2 h. With the drying process, the Cu(OH)2 nanostructure is transformed to CuO nanograss by dehydration reaction. CuO nanograss are grown randomly on Cu foil with the average length of 10 ${\mu}m$ and the average diameter of a 100 nm. CuO nanograsses are covered by Ag with various thicknesses from 10 to 30 nm using a thermal evaporator. Then, we immerse uncoated and Ag coated CuO nanowire samples of various oxidation times in a 0.001M methanol-based 4-mercaptopyridine (4-Mpy) in order to evaluate SERS enhancement. Raman shift and SERS enhancement are measured using a Raman spectrometer (Horiba, LabRAM ARAMIS Spectrometer) with the laser wavelength of 532 nm. Raman scattering is believed to be enhanced by the interaction between CuO nanograss and Ag island film. The gaps between Ag covered CuO nanograsses are diverse from <10 nm at the bottom to ~200 nm at the top of nanograsses. SERS signal are improved where the gaps are minimized to near 10s of nanometers. There are many spots that provide sufficiently narrow gap between the structures on randomly grown CuO nanograss surface. Then we may find optimal enhancement of Raman signal using the mapping data of average results. Fabrication of CuO nanograss based on a solution method is relatively simple and fast so this result can potentially provide a path toward cost effective fabrication of SERS substrate for sensing applications.
Wireless sensor network is based on an event driven system. Sensor nodes collect the events in surrounding environment and the sensing data are relayed into a sink node. In particular, when events are detected, the data sensing periods are likely to be shorter to get the more correct information. However, this operation causes the traffic congestion on the sensor nodes located in a routing path. Since the traffic congestion generates the data queue overflows in sensor nodes, the important information about events could be missed. In addition, since the battery energy of sensor nodes exhausts quickly for treating the traffic congestion, the entire lifetime of wireless sensor networks would be abbreviated. In this paper, a new congestion control method is proposed on the basis of genetic algorithm. To apply genetic algorithm, the data traffic rate of each sensor node is utilized as a chromosome structure. The fitness function of genetic algorithm is designed from both the average and the standard deviation of the traffic rates of sensor nodes. Based on dominant gene sets, the proposed method selects the optimal data forwarding sensor nodes for relieving the traffic congestion. In experiments, when compared with other methods to handle the traffic congestion, the proposed method shows the efficient data transmissions due to much less queue overflows and supports the fair data transmission between all sensor nodes as possible. This result not only enhances the reliability of data transmission but also distributes the energy consumptions across the network. It contributes directly to the extension of total lifetime of wireless sensor networks.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.10
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pp.1845-1852
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2008
The key elements of inter prediction are motion estimation(ME) and motion compensation(MC). Motion estimation is to find the optimum motion vectors, not only by using a distance criteria like the SAD, but also by taking into account the resulting number of 비트s in the 비트 stream. Motion compensation is compensate for movement of blocks of current frame. Inter-prediction Encoding is always the main bottleneck in high-quality streaming applications. Therefore, in real-time streaming applications, dedicated hardware for executing Inter-prediction is required. In this paper, we studied a motion estimator(ME) for H.264/AVC. The designed motion estimator is based on 2-D systolic array and it connects processing elements for fast SAD(Sum of Absolute Difference) calculation in parallel. By providing different path for the upper and lower lesion of each reference data and adjusting the input sequence, consecutive calculation for motion estimation is executed without pipeline stall. With data reuse technique, it reduces memory access, and there is no extra delay for finding optimal partitions and motion vectors. The motion estimator supports variable-block size and takes 328 cycles for macro-block calculation. The proposed architecture is local memory-free different from paper [6] using local memory. This motion estimation encoder can be applicable to real-time video processing.
Choi, Si Jung;Kang, Seong Kyu;Lee, Dong-Ryul;Kang, Shin-Uk
Journal of Korea Water Resources Association
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v.51
no.spc
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pp.1105-1115
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2018
In Korea, there are only a few cases that quantitative evaluate the impacts of climate change on water supply. Therefore, to ensure stable water supply in the future, a water resources plan is needed to establish by analyzing the scenarios that take into consideration the various situations in the future. In this study, we analyzed the changes of various situations for the Nakdong River basin, and constructed it for the future scenario. The stability of the water supply was analyzed through the analysis of water supply and demand prospect for each scenario path. We selected the areas expected to experience difficulty in supplying water supply and analyzed the scenarios of future water shortage by region and water sector. Also, the effect of increasing water supply capacity through optimal integrated operation of water supply facilities was analyzed and presented. Analysis of the results shows that there is a difficulty in supplying water due to future climate change experienced in the Nakdong River basin. Therefore it is necessary to prepare various countermeasures in order to mitigate or solve this problem.
Kim, Gyeong-Ok;Kim, Ki-Won;Cho, Kwon-Koo;Ryu, Kwang-Sun
Applied Chemistry for Engineering
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v.22
no.2
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pp.190-195
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2011
To investigate the photon-trapping effect and scattering layer effect of $TiO_2$ multi-layer in dye-sensitized solar cell (DSSC) and the degree of recombination of electrons at the electrode treated $TiCl_4$, we formed electrodes of different conditions and obtained the most optimal electrode conditions. To estimate characteristics of the cell, IV curve, UV-Vis spectrophotometer, electrochemical impedance spectroscopy (EIS) and incident photon-to-current conversion efficiency (IPCE) were measured. As a result, we confirmed that the multi-layer's efficiency was higher than that of monolayer in the IV curve and the performance of $TiCl_4$ treated electrode was increased according to decreasing the impedance of EIS. Among several conditions, the efficiency of the cell with scattering layer is higher than that of a layer with the base electrode about 19%. Because the light scattering layer enhances the efficiency of the transmission wavelength and has long electron transfer path. Therefore, the value of the short circuit current increases approximately 10% and IPCE in the maximum peak also increases about 12%.
Recently, deep learning-based automated systems for identifying and detecting landmarks have been proposed. In order to train such a deep learning-based model without overfitting, a large amount of image and labeling data is required. Conventionally, an experienced reader manually identifies and labels landmarks in a patient's image. However, such measurement is not only expensive, but also has poor reproducibility, so the need for an automated labeling method has been raised. In addition, in the X-ray image, since various human tissues on the path through which the photons pass are displayed, it is difficult to identify the landmark compared to a general natural image or a 3D image modality image. In this study, we propose a geometric data augmentation technique that enables the generation of a large amount of labeling data in X-ray images. In addition, the optimal attention mechanism for landmark detection was presented through the implementation and application of various attention techniques to improve the detection performance of 16 major landmarks in the skull. Finally, among the major cranial landmarks, markers that ensure stable detection are derived, and these markers are expected to have high clinical application potential.
Although market stabilization measures have been triggered in the K-ETS, carbon price is still under uncertainty. Considering Korea's 2030 enhanced reduction target announced in October 2021, it is crucial to have practical stabilization measures to appropriately deal with price uncertainty. This study examines the quantitative effects of a price collar, which is considered as a means of alleviating price uncertainty, on expected cumulative emissions and abatement costs. There are three main scenarios: carbon tax, emissions trading system, and emissions trading system with a price collar. Monte Carlo simulation was conducted to reflect uncertainty in emission. There are several results as follows: 1) In a price collar, domestic emission target is likely to be achieved with a lower expected abatement cost than other scenarios. In addition, there is a small amount of excess emissions in this research and it would be not critical(0.1% excess than target); 2) Prohibiting banking increases the expected abatement cost. This is because firms can not intertemporally reallocate allowances to match the firm's optimal emissions path; 3) With the adoption of a price collar, government's net revenue can be positive even if the government's purchase volume of emissions allowances is more than sales volume. This is because the government sells them at price ceiling and purchases them at price floor.
Je-Seung WOO;Sun-Gi HONG;Sang-Kyoung YOO;Hoe Kyoung KIM
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.26
no.3
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pp.85-96
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2023
This study developed and evaluated a safe route guidance service for electric personal assistive mobility device used mainly by the mobility impaired people to improve their mobility. Thirteen underlying factors affecting the mobility of electric personal assistive mobility device have been derived through a survey with the mobility impaired people and employees in related organizations in Busan Metropolitan City. After assigning safety scores to individual factors and identifying the relevant factors along routes of interest with an object detection AI model, the safe route for electric personal assistive mobility device was provided through an optimal path-finding algorithm. As a result of comparing the general route of T-map and the recommended route of this study for the identical routes, the latter had relatively fewer obstacles and the gentler slope than the former, implicating that the recommended route is safer than the general one. As future works, it is necessary to enhance the function of a route guidance service based on the real-time location of users and to conduct spot investigations to evaluate and verify its social acceptability.
Statistical optimization of the production medium was carried out in order to find an optimal medium composition in itaconic acid fermentation process. Itaconic acid utilized in the manufacture of various synthetic resins is a dicarboxylic acid biosynthesized by fungal cells of Aspergillus terreus in a branch of the TCA cycle via decarboxylation of cis-aconitate. Through OFAT (one factor at a time) experiments, six components (glucose, fructose, sucrose, soluble starch, soybean meal and cottonseed flour) were found to have significant effects on itaconic production among various carbon- and nitrogen-sources. Hence, using these six factors, interactive effects were investigated via fractional factorial design, showing that the initial concentrations of sucrose and cottonseed flour should be high for enhanced production of itaconic acid. Furthermore, through full factorial design (FFD) experiments, negative effects of $KH_2PO_4$ and $MgSO_4$ on itaconic acid biosynthesis were demonstrated, when excess amounts of the each component were initially added. Based on the FFD analysis, further statistical experiments were conducted along the steepest ascent path, followed by response surface method (RSM) in order to obtain optimal concentrations of the constituent nutrients. As a result, optimized concentrations of sucrose and cottonseed flour were found to be 90.4g/L and 53.8g/L respectively, with the corresponding production level of itaconic acid to be 4.36 g/L (about 7 fold higher productivity as compared to the previous production medium). From these experimental results, it was assumed that optimum ratio of the constituent carbon (sucrose) and nitrogen (cottonseed flour) sources was one of the most important factors for the enhanced production of itaconic acid.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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