Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2009.06a
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pp.137-137
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2009
Thin-film transistors (TFTs) that can be prepared at low temperatures have attracted much attention due to the great potential for flexible electronics. One of the mainstreams in this field is the use of organic semiconductors such as pentacene. But device performance of the organic TFTs is still limited by low field effect mobility or rapidly degraded after exposing to air in many cases. Another approach is amorphous oxide semiconductors. Amorphous oxide semiconductors (AOSs) have exactly attracted considerable attention because AOSs were fabricated at room temperature and used lots of application such as flexible display, electronic paper, large solar cells. Among the various AOSs, a-IGZO was considerable material because it has high mobility and uniform surface and good transparent. The high mobility is attributed to the result of the overlap of spherical s-orbital of the heavy pest-transition metal cations. This study is demonstrated the effect of thickness channel layer from 30nm to 200nm. when the thickness was increased, turn on voltage and subthreshold swing were decreased. a-IGZO TFTs have used a shadow mask to deposit channel and source/drain(S/D). a-IGZO were deposited on SiO2 wafer by rf magnetron sputtering. using power is 150W, working pressure is 3m Torr, and an O2/Ar(2/28 SCCM) atmosphere at room temperature. The electrodes were formed with Electron-beam evaporated Ti(30nm) and Au(70nm) structure. Finally, Al(150nm) as a gate metal was evaporated. TFT devices were heat treated in a furnace at $250^{\circ}C$ in nitrogen atmosphere for an hour. The electrical properties of the TFTs were measured using a probe-station to measure I-V characteristic. TFT whose thickness was 150nm exhibits a good subthreshold swing(S) of 0.72 V/decade and high on-off ratio of 1E+08. Field effect mobility, saturation effect mobility, and threshold voltage were evaluated 7.2, 5.8, 8V respectively.
The rapid growth in the popularity of social media sites has meant that social media has become an important communication channel for brands. Brands create brand pages on social media to cultivate positive and strong relationships with consumers. This study seeks to enhance our understanding of how fashion brand pages in social media foster consumer-brand relationships by exploring the factors that affect the development of consumer-brand relationships. Drawing on the parasocial interaction theory, this study proposes parasocial interaction as a key factor of this process. Specifically, this study proposes four antecedents (vividness, interactivity, social presence, and focused attention) of consumers' parasocial interaction with brand pages, which further affects consumer responses in terms of affective engagement and brand loyalty. An online survey was administered with consumers who have followed and visited at least one fashion brand page via a social networking site (SNS). Structural equation modeling revealed that consumers' perceptions of vividness, interactivity, social presence, and focused attention on a fashion brand page positively affected their feelings towards parasocial interaction with the brand page, which in turn led to their affective engagement with the brand page and consequent brand loyalty. These findings suggest that consumers build relationships of varying degrees with brand pages in a similar manner to that with people, which leads to their development of a positive relationship with the brand. This study concludes with discussions and practical implications.
This study explores the factor which effects user's viewing on online in the situation of increasing viewing via OTT. After analyzing how the amount of news coverage and viewing rate affects user's active viewing, higher the number of views, In case of groundwave programs, if number of news coverage is high, hits of view and the number of comments is also high. While viewing rate, the number of views, the number of comments are independent of each other. In case of TV channels of comprehensive programming and cable TV, there is a interaction effect of viewing rate and the amount of news coverage. This study highlights the importance of the amount of news coverage when viewers is watching video on web.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.10
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pp.3729-3749
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2021
At present, deep convolution network-based salient object detection (SOD) has achieved impressive performance. However, it is still a challenging problem to make full use of the multi-scale information of the extracted features and which appropriate feature fusion method is adopted to process feature mapping. In this paper, we propose a new adjacency auxiliary network (AANet) based on multi-scale feature fusion for SOD. Firstly, we design the parallel connection feature enhancement module (PFEM) for each layer of feature extraction, which improves the feature density by connecting different dilated convolution branches in parallel, and add channel attention flow to fully extract the context information of features. Then the adjacent layer features with close degree of abstraction but different characteristic properties are fused through the adjacent auxiliary module (AAM) to eliminate the ambiguity and noise of the features. Besides, in order to refine the features effectively to get more accurate object boundaries, we design adjacency decoder (AAM_D) based on adjacency auxiliary module (AAM), which concatenates the features of adjacent layers, extracts their spatial attention, and then combines them with the output of AAM. The outputs of AAM_D features with semantic information and spatial detail obtained from each feature are used as salient prediction maps for multi-level feature joint supervising. Experiment results on six benchmark SOD datasets demonstrate that the proposed method outperforms similar previous methods.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.205-208
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2022
Multi-exposure high dynamic range (HDR) image reconstruction, the task of reconstructing an HDR image from multiple low dynamic range (LDR) images in a dynamic scene, often produces ghosting artifacts caused by camera motion and moving objects and also cannot deal with washed-out regions due to over or under-exposures. While there has been many deep-learning-based methods with motion estimation to alleviate these problems, they still have limitations for severely moving scenes. They also require large parameter counts, especially in the case of state-of-the-art methods that employ attention modules. To address these issues, we propose a frequency domain approach based on the idea that the transform domain coefficients inherently involve the global information from whole image pixels to cope with large motions. Specifically we adopt Residual Fast Fourier Transform (RFFT) blocks, which allows for global interactions of pixels. Moreover, we also employ Depthwise Overparametrized convolution (DO-conv) blocks, a convolution in which each input channel is convolved with its own 2D kernel, for faster convergence and performance gains. We call this LFFNet (Lightweight Frequency Fusion Network), and experiments on the benchmarks show reduced ghosting artifacts and improved performance up to 0.6dB tonemapped PSNR compared to recent state-of-the-art methods. Our architecture also requires fewer parameters and converges faster in training.
In addressing the prominent issues of climate change, resource scarcity, and environmental pollution associated with household waste, extensive research has been conducted on intelligent waste classification methods. These efforts range from traditional classification algorithms to machine learning and neural networks. However, challenges persist in effectively classifying waste in diverse environments and conditions due to insufficient datasets, increased complexity in neural network architectures, and performance limitations for real-world applications. Therefore, this paper proposes i-YOLOX as a solution for rapid classification and improved accuracy. The proposed model is evaluated based on network parameters, detection speed, and accuracy. To achieve this, a dataset comprising 10,000 samples of household waste, spanning 17 waste categories, is created. The i-YOLOX architecture is constructed by introducing the Involution channel convolution operator and the Convolution Branch Attention Module (CBAM) into the YOLOX structure. A comparative analysis is conducted with the performance of the existing YOLO architecture. Experimental results demonstrate that i-YOLOX enhances the detection speed and accuracy of waste objects in complex scenes compared to conventional neural networks. This confirms the effectiveness of the proposed i-YOLOX architecture in the detection and classification of multiple household waste objects.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.25
no.5
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pp.526-531
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2014
Vehicular communications have been receiving much attention in intelligent transport systems(ITS) by combining communication technology with automobile industries. In general, vehicular communication can be used for vehicle-to-vehicle(V2V) and vehicle-to-infrastructure( V2I) communication by adopting IEEE802.11p/1609 standard which is commonly known as wireless access in vehicular environment(WAVE). WAVE system transmits signal in 5.835~5.925 GHz frequency band with orthogonal frequency division multiplexing(OFDM) signaling. In this paper, after 32 bit processed the channel monitoring in MAC(Media Access Control) layer of WAVE system implemented according to IEEE 802.11p standard, data were received and we evaluated the performance, we built the test bed consisting of OBU(On Board Unit) in the real expressway. We transmitted WSM(WAVE Short Message) and received WSM between OBU wirelessly. And then, we calculated channel occupancy time per one frame and throughput, and evaluated the performance.
Image fusion is fast catching attention as Wagner pointed out in his 2006 version of the recent progress and development presented at the annual meeting of Society of Nuclear Medicine. Prototypical fusion of bone scan and radiograph was already attempted at in 1961 when Fleming et al. published an article on strontium-85 bone scan. They simply superimposed dot scan on radiograph enabling simultaneous assessment of altered bone metabolism and local bone anatomy. Indeed the parallel reading of images of bone scan and radiography, CT, MRI or ultrasonography has been practiced in nuclear medicine long since. It is fortunate that recent development of computer science and technology along with the availability of refined CT and SPECT machines has permitted us to open a new avenue to digitally produce precise fusion image so that they can readily be read, exchanged and disseminated using internet. Ten years ago fusion was performed using Bresstrahlung SPECT/CT and it is now achievable by PET/CT and SPECT/CT software and SPECT/CT hardware. The merit of image fusion is its feasibility of reliable assessment of morphological and metabolic change. It is now applicable not only to stationary organs such as brain and skeleton but also to moving organs such as the heart, lung and stomach. Recently, we could create useful fusion image of cardiac SPECT and 64-channel CT angiograph. The former provided myocardial metabolic profile and the latter vascular narrowing in two patients with coronary artery stenosis and myocardial ischemia. Arterial stenosis was severe in Case 1 and mild in Case 2.
This study takes a uses and gratification theory based approach to identifying the relation between TV home-shopping channel use motivation and purchase intention. The results are summarized as follows. First, in respect of TV home-shopping channel use motivation, the analysis results reveal three factors: convenience, information seeking, and entertainment. Among these, the factor of convenience was the first in the order of importance. Secondly, 1)It is found that use motivation also has some limited influence on purchase intention. 2)Selectivity and involvement degree, the sub-categories of audience activity, are found to be the variables with the highest prediction ability, suggesting a need to give a particular attention to them. 3)In addition, viewing amount, a variable of use behavior, is shown to have a significant influence on purchase intention. The followings are the implications of the study results. First, marketing strategies that enable maximization of shopping convenience are required. Second, there is a need to approach the delivery of TV home-shopping contents as a kind of broadcasting contents on their own rather than merely a medium for selling goods.
Short Abstract: This study investigates the effects of price and other variables on consumers' purchasing decision for eco-friendly foods. This study pays particular attention to the effect of price that may influences consumers' decision to buy eco-friendly foods. The empirical findings are summarized as follows. First, the descriptive results of the survey show that "detailed explanation for the products," "distribution channel," "reliability of the labeling for eco-friendly foods" are more important than price and other factors. Second, the ordered logit analysis vindicates that such situational factors as number of children and existence of patient in the family are the most important variables to explain the degree of satisfaction level when considering the price level of eco-friendly foods. Finally, the results of the conjoint analysis indicate that consumers regard distribution channel as the most important factor, and reliability of labeling system and level of price position second and third, respectively. The present study concludes with suggesting some policy implications and directing future studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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