For advanced drinking water treatment of high turbidity water, we used the hybrid process that was composed of photocatalyst packing in space of between outside of multi-channel ceramic microfiltration membrane and membrane module inside. Photocatalyst was polypropylene (PP) beads coated $TiO_2$ powder by CVD (chemical vapor deposition) process. Instead of natural organic matters (NOM) and fine inorganic particles in natural water source, standard NOM solution was prepared with humic acid and kaolin. Water-back-flushing of 10 sec was performed per every period of 10 min to minimize membrane fouling. Resistance of membrane fouling ($R_f$) increased and J decreased as concentration of humic acid changed from 2 mg/L to 10 mg/L, and finally the highest total permeate volume ($V_T$) could be obtained at 2 mg/L. Then, treatment efficiency of turbidity and $UV_{254}$ absorbance were above 96.4% and 78.9%, respectively. As results of treatment portions by membrane filtration, photocatalyst adsorption, and photo-oxidation in (MF), (MF + $TiO_2$), (MF + $TiO_2$ + UV) processes, turbidity was treated little by photocatalyst adsorption, and photo-oxidation. However, treatment portions of $UV_{254}$ absorbance by adsorption (MF + $TiO_2$) and photo-oxidation (MF + $TiO_2$ + UV) at humic acid of 4 mg/L and 6 mg/L were above 9.0, 9.5 and 8.1, 10.9%, respectively.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.11
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pp.2786-2791
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2014
This paper describes the smart illuminating system based on the obstacle environmental presetting to improve the user convenience to easy lighting and energy conservation. Obstacle environment has trouble controlling the illuminating equipment using manual buttons in certain circumstances, which requires a smart remote controller. The smart remote controller is operated by the smart phone, motion sensor and timer to turn on and off the lamps. The event sensor module transmits the signals of the event occurrence to equipment on the remote place when smart phone and motion sensor detect an event, and the illuminator received the event turn on or off the lamp. The system results in energy saving by simple on/off control and manipulating the operating time with controlling the illuminating system preset by user's obstacle or preference circumstances. The proposed system implementation is experimented to figure out the energy saving about13.5w/h and the optimized convenience control.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.15
no.3
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pp.86-93
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2011
Recently, development and application of condition monitoring and diagnostic system for improvement of durability and reliability and reduction of operating cost is generalized in the aircraft propulsion system. Expecially, for reliable operation of the high altitude and a long time and condition monitoring system to identify faults and degradations of its propulsion system should be needed. This work proposed a GUI-based On-line condition monitoring program using LabVIEW by PT6A-67 turboprop engine. The proposed on-line condition program can monitor the real engine performance as well as the trend through precise comparison between performance results calculated by the base performance simulation program and measuring engine performance signals. In the development phase of this monitoring system, a signal generation module is proposed to evaluate the proposed on-line monitoring system.
This paper describes the application of a wireless sensor network to a 31 meter-tall medieval tower located in the city of Trento, Italy. The effort is motivated by preservation of the integrity of a set of frescoes decorating the room on the second floor, representing one of most important International Gothic artworks in Europe. The specific application demanded development of customized hardware and software. The wireless module selected as the core platform allows reliable wireless communication at low cost with a long service life. Sensors include accelerometers, deformation gauges, and thermometers. A multi-hop data collection protocol was applied in the software to improve the system's flexibility and scalability. The system has been operating since September 2008, and in recent months the data loss ratio was estimated as less than 0.01%. The data acquired so far are in agreement with the prediction resulting a priori from the 3-dimensional FEM. Based on these data a Bayesian updating procedure is employed to real-time estimate the probability of abnormal condition states. This first period of operation demonstrated the stability and reliability of the system, and its ability to recognize any possible occurrence of abnormal conditions that could jeopardize the integrity of the frescos.
Since the AESA radar scans and tracks a distant targets or ground, it requires a test field which meets far-field condition before flight test. In order to test beam foaming, targeting, and availability from cluttering and jamming, it is general to build a outdoor roof-lab test site at tens of meters high. However, the site is affected by surrounding terrain, weather, and noise wave and is also requires time, space, and a lot of costs. In order to solve this problem, theoretical near-field beam foaming method has proposed. However, it requires modification of associated hardware in order to construct near-field test configuration. In this paper, we propose near-field beam foaming method which use single LUT in order to calibrate the variation of TRM(transmit-receive module) which consists AESA radar without modification of associated hardware and software. It requires less costs than far-field test and multiple LUT based near-field test, nevertheless it can derives similar experimental results.
Kim, Hong-Rak;Park, Seung-Wook;Woo, Seon-Keol;Kim, Youn-Jin
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.1
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pp.9-14
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2019
A small millimeter-wave tracking radar is a pulse-based radar that searches, detects, and tracks a target in real time through a TWS (Track While Scan) method for a traps target on the sea with a large RCS running at low speed. It is necessary to develop a board equipped with a high-speed CPU to acquire and track target information through LPRF, DBS, and HRR signal processing techniques for a trap target operating various kinds of dexterous objects such as chaff and decoy, We designed a signal processor structure including DFT (Discrete Fourier Transform) module design that can perform real - time FFT operation using FPGA (Field Programmable Gate Array) and verified the signal processor implemented through performance test.
Kim, Seokhyeon;Song, Jung-Hun;Hwang, Soonho;Kang, Moon Seong
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.63
no.2
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pp.1-10
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2021
Agricultural reservoirs have a great influence on the water circulation in the watershed. It is necessary to evaluate the impact on water circulation by the agricultural reservoir. Therefore, in this study, we simulated the agricultural watershed through linkage of Hydrological Simulation Program Fortran (HSPF) and Module-based hydrologic Analysis for Agricultural watershed (MASA) and evaluated the contribution of the agricultural reservoir to water circulation by watershed water circulation index. As a result of simulating the Idong reservoir watershed through the HSPF-MASA linkage model, the model performance during the validation period was R2 0.74 upstream, 0.78 downstream, and 0.76 reservoir water level, respectively. To evaluate the contribution of agricultural reservoirs, three scenarios (baseline, present state, and present state without reservoir) were simulated, and the water balance differences for each scenario were analyzed. In the evaluation through the agricultural water circulation rate in the watershed, it was found that the water circulation rate increased by 1.1%, and the direct flow rate decreased by 13.6 mm due to the agricultural reservoir. In the evaluation through the Budyko curve, the evaporation index increased by 0.01. Agricultural reservoirs reduce direct runoff and increase evapotranspiration, which has a positive effect on the water circulation.
Mammalian target of rapamycin (mTOR) is a serine-threonine kinase member of the cellular phosphatidylinositol 3-kinase (PI3K) pathway, which is involved in multiple biological functions by transcriptional and translational control. mTOR is a downstream mediator in the PI3K/Akt signaling pathway and plays a critical role in cell survival. In cancer, this pathway can be activated by membrane receptors, including the HER (or ErbB) family of growth factor receptors, the insulin-like growth factor receptor, and the estrogen receptor. In the present work, we congregated an electronic network of mTORC1 built on an assembly of data using natural language processing, consisting of 470 edges (activations/interactions and/or inhibitions) and 206 nodes representing genes/proteins, using the Cytoscape 3.6.0 editor and its plugins for analysis. The experimental design included the extraction of gene expression data related to five distinct types of cancers, namely, pancreatic ductal adenocarcinoma, hepatic cirrhosis, cervical cancer, glioblastoma, and anaplastic thyroid cancer from Gene Expression Omnibus (NCBI GEO) followed by pre-processing and normalization of the data using R & Bioconductor. ExprEssence plugin was used for network condensation to identify differentially expressed genes across the gene expression samples. Gene Ontology (GO) analysis was performed to find out the over-represented GO terms in the network. In addition, pathway enrichment and functional module analysis of the protein-protein interaction (PPI) network were also conducted. Our results indicated NOTCH1, NOTCH3, FLCN, SOD1, SOD2, NF1, and TLR4 as upregulated proteins in different cancer types highlighting their role in cancer progression. The MCODE analysis identified gene clusters for each cancer type with MYC, PCNA, PARP1, IDH1, FGF10, PTEN, and CCND1 as hub genes with high connectivity. MYC for cervical cancer, IDH1 for hepatic cirrhosis, MGMT for glioblastoma and CCND1 for anaplastic thyroid cancer were identified as genes with prognostic importance using survival analysis.
Kim, Hyo-Chul;Cho, Heung-Rae;Lee, Ju-Heun;Lee, Deok-Jae;An, Se-Hwan;Lee, Man-Hee;Joo, Ji-Han;Kim, Hong-Rak
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.2
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pp.35-42
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2022
In this paper, a method to increase the combining efficiency and isolation of the combiner, the core module of SSPA (solid state amplifier), was studied. Specifically, the isolation was secured by matching the common port and the isolation port in the waveguide combiner. The matching structure for matching is in the form of a circular disk and is engraved inside the waveguide combiner. The structure is very simple, so it is possible to secure stable performance. And this structure showed more than 60 times higher critical power performance compared to previous studies, confirming that it is suitable for high output. And by combining 1-stage T-junction and 2, 3 stage MagicT combiner, miniaturization was achieved and the combining efficiency was optimized by reducing the insertion loss. The fabricated waveguide coupler obtained an isolation of 16dB or more and a coupling efficiency of 86.2%.
Seo, JeongBeom;Lee, JinKoo;Lee, Woodong;Lee, SeokTae;Lee, HoJun;Jeon, Inchan;Park, NamRyoul
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.25
no.2
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pp.71-81
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2021
This paper presents a real-time, false-pick filter based on deep learning to reduce false alarms of an onsite Earthquake Early Warning (EEW) system. Most onsite EEW systems use P-wave to predict S-wave. Therefore, it is essential to properly distinguish P-waves from noises or other seismic phases to avoid false alarms. To reduce false-picks causing false alarms, this study made the EEWNet Part 1 'False-Pick Filter' model based on Convolutional Neural Network (CNN). Specifically, it modified the Pick_FP (Lomax et al.) to generate input data such as the amplitude, velocity, and displacement of three components from 2 seconds ahead and 2 seconds after the P-wave arrival following one-second time steps. This model extracts log-mel power spectrum features from this input data, then classifies P-waves and others using these features. The dataset consisted of 3,189,583 samples: 81,394 samples from event data (727 events in the Korean Peninsula, 103 teleseismic events, and 1,734 events in Taiwan) and 3,108,189 samples from continuous data (recorded by seismic stations in South Korea for 27 months from 2018 to 2020). This model was trained with 1,826,357 samples through balancing, then tested on continuous data samples of the year 2019, filtering more than 99% of strong false-picks that could trigger false alarms. This model was developed as a module for USGS Earthworm and is written in C language to operate with minimal computing resources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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