Jeon, Youngeun;Jin, Han Byul;Jung, Sungchul;Go, Heungseok;Lee, Innam;Lee, Choonhyop;Joo, Young Kuil;Park, Kibog
Journal of the Optical Society of Korea
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v.19
no.5
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pp.508-513
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2015
A capacitive-type touch screen panel (TSP) composed of silver nanowire (AgNW) crossing electrodes and transparent bridge structures was fabricated on a polycarbonate film. The transparent bridge structure was formed with a stack of Al-doped ZnO (AZO) electrodes and SU-8 insulator. The stable and robust continuity of the bridge electrode over the bridge insulator was achieved by making the side-wall slope of the bridge insulator low and depositing the conformal AZO film with atomic layer deposition. With an extended exposure time of photolithography, the lower part of the SU-8 layer around the region uncovered by the photomask can be exposed enough to the UV light scattered from the substrate. This leads to the low side-wall slope of the bridge insulator. The fabricated TSP sample showed a large capacitance change of 22.71% between with and without touching. Our work supplies the technological clue for ensuring long-term reliability to the highly flexible and transparent TSP made by using conventional fabrication processes.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.14
no.4
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pp.495-502
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2014
Fast recovery diodes (FRDs) were developed using the $p^{{+}{+}}/n^-/n^{{+}{+}}$ epitaxial layers grown by low temperature epitaxy technology. We investigated the effect of electrostatic discharge (ESD) stresses on their electrical and switching properties using current-voltage (I-V) and reverse recovery time analyses. The FRDs presented a high breakdown voltage, >450 V, and a low reverse leakage current, < $10^{-9}$ A. From the temperature dependence of thermal activation energy, the reverse leakage current was dominated by thermal generation-recombination and diffusion, respectively, at low and high temperature regions. By virtue of the abrupt junction and the Pt drive-in for the controlling of carrier lifetime, the soft reverse recovery behavior could be obtained along with a well-controlled reverse recovery time of 21.12 ns. The FRDs exhibited excellent ESD robustness with negligible degradations in the I-V and the reverse recovery characteristics up to ${\pm}5.5$ kV of HBM and ${\pm}3.5$ kV of IEC61000-4-2 shocks. Likewise, transmission line pulse (TLP) analysis reveals that the FRDs can handle the maximum peak pulse current, $I_{pp,max}$, up to 30 A in the forward mode and down to - 24 A in the reverse mode. The robust ESD property can improve the long term reliability of various power applications such as automobile and switching mode power supply.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.9
no.1
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pp.83-88
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2011
Abstract. Image segmentation is always a challenging task in computer vision as well as in pattern recognition. Nowadays, this method has great importance in the field of stereo vision. The disparity information extracting from the binocular image pairs has essential relevance in the fields like Stereoscopic (3D) Imaging Systems, Virtual Reality and 3D Graphics. The term 'disparity' represents the horizontal shift between left camera image and right camera image. Till now, many methods are proposed to visualize or estimate the disparity. In this paper, we present a new technique to visualize the horizontal disparity between two stereo images based on image segmentation method. The process of comparing left camera image with right camera image is popularly known as 'Stereo-Matching'. This method is used in the field of stereo vision for many years and it has large contribution in generating depth and disparity maps. Correlation based stereo-matching are used most of the times to visualize the disparity. Although, for few stereo image pairs it is easy to estimate the horizontal disparity but in case of some other stereo images it becomes quite difficult to distinguish the disparity. Therefore, in order to visualize the horizontal disparity between any stereo image pairs in more robust way, a novel stereo-matching algorithm is proposed which is named as "Quadtree Segmentation of Pixels Disparity Estimation (QSPDE)".
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.27
no.9
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pp.1562-1570
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2003
The prediction of the inelastic behavior of the structure is an essential part of reliability assessment procedure, because most of the failures are induced by the inelastic deformation, such as creep and plastic deformation. During decades, there has been much progress in understanding of the inelastic behavior of the materials and a lot of inelastic constitutive equations have been developed. The complexity of these constitutive equations generally requires a stable and accurate numerical method. The radial return mapping is one of the most robust integration scheme currently used. Nonlinear kinematic hardening model of Armstrong-Fredrick type has recovery term and the direction of kinematic hardening increment is not parallel to that of plastic strain increment. In this case, The conventional radial return mapping method cannot be applied directly. In this investigation, we expanded the radial return mapping method to consider the nonlinear kinematic hardening model and implemented this integration scheme into ABAQUS by means of UMAT subroutine. The solution of the non-linear system of algebraic equations arising from time discretization with the generalized midpoint rule is determined using Newton method and bisection method. Using dynamic yield condition derived from linearization of flow rule, the integration scheme for elastoplastic and viscoplastic constitutive model was unified. Several numerical examples are considered to demonstrate the efficiency and applicability of the present method.
In this paper, solar-powered, multi-scale, vibration-impedance sensor node on Imote2 platform is presented for hybrid structural health monitoring (SHM) in cable-stayed bridge. In order to achieve the objective, the following approaches are proposed. Firstly, vibration- and impedance-based hybrid SHM methods are briefly described. Secondly, the multi-scale vibration and impedance sensor node on Imote2-platform is presented on the design of hardware components and embedded software for vibration- and impedance-based SHM. In this approach, a solar-powered energy harvesting is implemented for autonomous operation of the smart sensor nodes. Finally, the feasibility and practicality of the smart sensor-based SHM system is evaluated on a full-scale cable-stayed bridge, Hwamyung Bridge in Korea. Successful level of wireless communication and solar-power supply for smart sensor nodes are verified. Also, vibration and impedance responses measured from the target bridge which experiences various weather conditions are examined for the robust long-term monitoring capability of the smart sensor system.
In the past two decades, structural health monitoring (SHM) systems have been widely installed on various civil infrastructures for the tracking of the state of their structural health and the detection of structural damage or abnormality, through long-term monitoring of environmental conditions as well as structural loadings and responses. In an SHM system, there are plenty of sensors to acquire a huge number of monitoring data, which can factually reflect the in-service condition of the target structure. In order to bridge the gap between SHM and structural maintenance and management (SMM), it is necessary to employ advanced data processing methods to convert the original multi-source heterogeneous field monitoring data into different types of specific physical indicators in order to make effective decisions regarding inspection, maintenance and management. Conventional approaches to data analysis are confronted with challenges from environmental noise, the volume of measurement data, the complexity of computation, etc., and they severely constrain the pervasive application of SHM technology. In recent years, with the rapid progress of computing hardware and image acquisition equipment, the deep learning-based data processing approach offers a new channel for excavating the massive data from an SHM system, towards autonomous, accurate and robust processing of the monitoring data. Many researchers from the SHM community have made efforts to explore the applications of deep learning-based approaches for structural damage detection and structural condition assessment. This paper gives a review on the deep learning-based SHM of civil infrastructures with the main content, including a brief summary of the history of the development of deep learning, the applications of deep learning-based data processing approaches in the SHM of many kinds of civil infrastructures, and the key challenges and future trends of the strategy of deep learning-based SHM.
Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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2013.11a
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pp.28-29
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2013
We have been measuring $CH_4$ flux in a rice paddy in Gimje using the eddy covariance method since July 2011. In order to measure the fast fluctuations of $CH_4$ concentration, an innovative LI-7700 open-path laser spectrometer is used. This high-precision, low power, light weight, low maintenance sensor enables us to operate it on a continuous and long-term basis. One particular feature, among other things, is the self-cleaning lower mirror which decreases maintenance requirements while ensuring more robust, continuous, high-quality dataset. Its cleaning is initiated at user-specified time intervals or a signal strength threshold, and its status is recorded as a diagnostic index. We have noticed that the operation of LI-7700 at Gimje site is quite challenging particularly due to its frequent mirror cleaning requirement and the associated sensitivity of the instrument. In this presentation, we present some field observation data regarding the mirror cleaning and their analysis, thereby suggesting the pertinent operation options for high-quality, maximum data retrieval in the field.
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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v.22
no.2
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pp.65-74
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2011
The Scarites aterrimus (Coleoptera: Carabidae), is one of the carabid beetles dwelling exclusively on coastal sandy dunes. Habitat deterioration and equivalent activity have greatly concerned population declines in several species dwelling on the coastal sandy dunes. As a first step to establish long-term conservation strategy, we investigated the nation-wide magnitude and nature of genetic diversity of the species. As a first step, we sequenced a portion of mitochondrial COI gene, corresponding to "DNA Barcode" region (658 bp) from a total of 24 S. aterrimus individuals collected over nine sandy dunes belonging to four Korean provinces. The sequence analysis evidenced moderate to low magnitude of sequence diversity compared with other insect species distributed in Korean peninsula (0.152% to 0.912%). The presence of closely related haplotypes and relatively high gene flow estimate collectively suggest that there had been no historical barriers that bolster genetic subdivision. Population decline was postulated on the basis of several missing haplotypes that are well found in the species with a large population size. This interpretation is consistent with field observation of small population size in the coastal sandy dune habitats. The highest genetic diversity estimates were found in the coastal sand dune population of Seogwipo, Jeju Island, justifying a prior attention to the population, in order to sustain overall genetic diversity of the species. Further scrutinized study might be required for further robust conclusion.
Background: The Japan Atomic Energy Agency (JAEA) is specified in the Disaster Counter-measures Basic Act as a designated public corporation for dealing with nuclear disasters. Materials and Methods: The Nuclear Emergency Assistance and Training Center (NEAT) was established in 2002 as the activity base providing technical assistance to both national and local governments during nuclear emergencies. The NEAT has a robust structure and utilities and special installations, and it organizes training and exercises. Results and Discussion: Due to an offshore earthquake that caused a devastating tsunami in March 2011, a nuclear accident occurred at the Tokyo Electric Power Company's Fukushima Daiichi Nuclear Power Station. The NEAT responded by conducting off-site environmental radiation monitoring and contamination screening, dispatching special vehicles, offering telephone consultations, and calculating the dispersion of radioactive materials. An examination of the emergency response activities revealed that the organization was prepared for these types of disasters and was able to plan long-term response. Conclusion: As a designated public corporation, the JAEA technically supports the national government, the Fukushima prefectural government, and the Ibaraki prefectural government, all of which responded to the off-site emergencies resulting from the March 2011 Fukushima Daiichi accident
We proposed a LSTM-based RNN model that can effectively perform the automatic spacing characteristics. For those long or noisy sentences which are known to be difficult to handle within Neural Network Learning, we defined a proper input data format and decoding data format, and added dropout, bidirectional multi-layer LSTM, layer normalization, and attention mechanism to improve the performance. Despite of the fact that Sejong corpus contains some spacing errors, a noise-robust learning model developed in this study with no overfitting through a dropout method helped training and returned meaningful results of Korean word spacing and its patterns. The experimental results showed that the performance of LSTM sequence-to-sequence model is 0.94 in F1-measure, which is better than the rule-based deep-learning method of GRU-CRF.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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