The effect of heat treatment conditions on the properties of tungsten(W) embolization coils has been evaluated. The W embolization coils were fabricated by coiling the primary W coil with a diameter of 30.mm on a alumina rod mandrel with a diameter of 2.92mm. The secondary coils were then heat treated at 475$^{\circ}C$and 600$^{\circ}C$ for various heat treatment time ranging from 5 minutes to 36hours. The pitch distance, diameter and shape retention capability of the W embolization coils were characterized after the heat treatment. The pitch distance of the W embolization coils increased with the heat treatment time. The diameter of W emboliazation coils decreased continuously with heat treatment time. The shape retention capability of the W embolization coils increased with the heat treatment time due to an increase in elasticity by formation of tungsten oxide film on W coil surface during the heat treatment. The heat treatment condition of W embolization Col at 600$^{\circ}C$ for 20 minute was considered desirable based on the optimization of the shape retention capability, pitch distance and secondary coil diameter after heat treatment.
Hong, Gi Hoon;Cho, Sunghyun;Kang, Hoon;Park, Jeongpil;Kim, Tae-Ok;Shin, Dongil
Journal of the Korean Institute of Gas
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v.19
no.2
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pp.74-82
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2015
Carbon dioxide was designated as one of greenhouse gases that cause global warming. Among various ways to solve the $CO_2$ emission issue, the 3rd-generation biomass (algae) production is considered as a viable method to reduce $CO_2$ in the atmosphere. In this research, we propose a design of an innovative sustainable production system by utilizing the 3rd generation biomass in the environment of floating production storage and offloading (FPSO). Existing biomass production systems depend on the solar energy and they cannot continue producing biomass at night. Electricity produced from offshore wind farms also need an efficient way to store the energy through energy storage system (ESS) or deliver it real-time through power grid, both requiring heavy investment of capital. Thus, we design an offshore grid structure harnessing LED lights to supply the necessary light energy, by using the electricity produced from the wind farm, resulting in the maximized production of biomass and efficient use of wind farm energy. The final design integrates the biomass production system enhanced by LED lights with a wind power generation. The suggested NLP model for the optimal design, implemented in GAMS, would be useful for designing improved offshore biomass production systems combined with the wind farm.
Kim, Byung-Chan;Ha, Seok-Jae;Yang, Ji-Kyung;Lee, In-Cheol;Kang, Dong-Seong;Han, Bong-Seok;Han, Yu-Jin
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.4
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pp.175-182
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2017
In light emitting diode (LED) chip packaging, wire bonding is an important process that connects the LED chip on the lead frame pad with the Au wire and enables electrical operation for the next process. The wire bonding process is divided by two types: thermo compression bonding and ultrasonic bonding. Generally, the wire bonding process consists of three steps: 1st ball bonding that bonds the shape of the ball on the LED chip electrode, looping process that hangs the wire toward another connecting part with a loop shape, and 2nd stitch bonding that forms and bonds to another electrode. This study analyzed the factors affecting the LED die bonding processes to optimize the process capability that bonds a small Zener diode chip on the PLCC (plastic-leaded chip-carrier) LED package frame, and then applied response surface analysis. The design of experiment (DOE) was established considering the five factors, three levels, and four responses by analyzing the factors. As a result, the optimal conditions that meet all the response targets can be derived.
For the efficient use and management of water resources, a reliable rainfall-runoff analysis is necessary. Still, continuous hydrological data and rainfall-runoff data are insufficient to secure through measurements and models. In particular, as part of the reasonable improvement of a rainfall-runoff model in the case of an ungauged watershed, regionalization is being used to transfer the parameters necessary for the model application to the ungauged watershed. In this study, the GR4J model was selected, and the SCEM-UA method was used to optimize parameters. The rainfall-runoff model for the analysis of the correlation between watershed characteristics and parameters obtained through the model was regionalized by the Copula function, and rainfall-runoff analysis with the regionalized parameters was performed on the ungauged watershed. In the process, the intermediate state variables of the rainfall-runoff model were extracted, and the correlation analysis between water level and the ground water level was investigated. Furthermore, in the process of rainfall-runoff analysis, the Standardized State variable Drought Index (SSDI) was calculated by calculating and indexing the state variables of the GR4J model. and the calculated SSDI was compared with the standardized Precipitation index (SPI), and the hydrological suitability evaluation of the drought index was performed to confirm the possibility of drought monitoring and application in the ungauged watershed.
Sentinel-2 can be used as proxy data for the Korean Compact Advanced Satellite 500-4 (CAS500-4), also known as Agriculture and Forestry Satellite, in terms of spectral wavelengths and spatial resolution. This letter examined cloud detection for later use in the CAS500-4 based on deep learning technologies. DeepLabV3+, a traditional Convolutional Neural Network (CNN) model, and Shifted Windows (Swin) Transformer, a state-of-the-art (SOTA) Transformer model, were compared using 22,728 images provided by Radiant Earth Foundation (REF). Swin Transformer showed a better performance with a precision of 0.886 and a recall of 0.875, which is a balanced result, unbiased between over- and under-estimation. Deep learning-based cloud detection is expected to be a future operational module for CAS500-4 through optimization for the Korean Peninsula.
Wildfires in North Korea can have a directly or indirectly affect South Korea if they go south to the Demilitarized Zone. Therefore, this study calculates the regional optimized Forest Fire Danger Index (FFDI) based on Local Data Assessment and Prediction System (LDAPS) weather data to obtain forest fire risk in North Korea, and applied it to the cases in Goseong-gun and Cheorwon-gun, North Korea in April 2022. As a result, the suitability was confirmed as the FFDI at the time of ignition corresponded to the risk class Extreme and Severe sections, respectively. In addition, a qualitative comparison of the risk map and the soil moisture map before and after the wildfire, the correlation was grasped. A new forest fire risk index that combines drought factors such as soil moisture, Standardized Precipitation Index (SPI), and Normalized Difference Water Index (NDWI) will be needed in the future.
Juhyeong Kang;Yeojin Kim;Jiseon Yang;Seungwon Chung;Sungeun Hwang;Uran Oh;Hyang Woon Lee
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.3
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pp.89-103
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2023
Obstructive sleep apnea (OSA) is one of the most prevalent sleep disorders that can lead to serious consequences, including hypertension and/or cardiovascular diseases, if not treated promptly. Continuous positive airway pressure (CPAP) is widely recognized as the most effective treatment for OSA, which needs the proper titration of airway pressure to achieve the most effective treatment results. However, the process of CPAP titration can be time-consuming and cumbersome. There is a growing importance in predicting personalized CPAP pressure before CPAP treatment. The primary objective of this study was to optimize the CPAP titration process for obstructive sleep apnea patients through EEG feature engineering with machine learning techniques. We aimed to identify and utilize the most critical EEG features to forecast key OSA predictive indicators, ultimately facilitating more precise and personalized CPAP treatment strategies. Here, we analyzed 126 OSA patients' PSG datasets before and after the CPAP treatment. We extracted 29 EEG features to predict the features that have high importance on the OSA prediction index which are AHI and SpO2 by applying the Shapley Additive exPlanation (SHAP) method. Through extracted EEG features, we confirmed the six EEG features that had high importance in predicting AHI and SpO2 using XGBoost, Support Vector Machine regression, and Random Forest Regression. By utilizing the predictive capabilities of EEG-derived features for AHI and SpO2, we can better understand and evaluate the condition of patients undergoing CPAP treatment. The ability to predict these key indicators accurately provides more immediate insight into the patient's sleep quality and potential disturbances. This not only ensures the efficiency of the diagnostic process but also provides more tailored and effective treatment approach. Consequently, the integration of EEG analysis into the sleep study protocol has the potential to revolutionize sleep diagnostics, offering a time-saving, and ultimately more effective evaluation for patients with sleep-related disorders.
Temesgen Tadeyos Zate;Jeong-Woo Sun;Nu-Ri Ko;Hye-Lim Yu;Woo-Jin Choi;Jae-Ho Jeon;Wook Jo
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.36
no.4
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pp.341-350
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2023
The templated grain growth (TGG) method has gained significant attention for its ability to produce highly textured piezoelectric ceramics with significantly enhanced performance, making it a promising method for transducer and actuator applications. However, the texturing process using the TGG method requires the optimization of multiple steps, which can be challenging for beginners in this field. Therefore, in this tutorial, we provide an overview of the TGG method mainly based on our previous published works, including its various processing steps such as synthesizing anisotropic-shaped templates with size and size distribution control using the molten salt synthesis technique, tape casting, and identifying key factors for proper alignment of the templates in the target matrix system. Our goal is to provide a resource that can serve as a basic reference for researchers and engineers looking to improve their understanding and utilization of the TGG method for producing textured piezoelectric ceramics.
Seheum Hong;Young Woo Choi;Wenjia Xu;Seung Bum Lee
Applied Chemistry for Engineering
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v.35
no.4
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pp.316-320
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2024
To optimize the emulsion stability and antibacterial activity against Escherichia coli (E. coli) of cosmeceuticals using Scutellaria baicalensis extracts and olive wax as natural emulsifiers, we conducted a study. The independent variables were the amounts of Scutellaria baicalensis extracts and olive wax added. The response variables included the emulsion stability index (ESI) of the cosmeceuticals product and the inhibition diameter against E. coli. Through central composite design-response surface methodology (CCD-RSM), we obtained a statistically significant and reliable regression equation within a 95% confidence interval. By optimizing multiple responses, we determined that the optimal emulsification conditions that satisfied both ESI and E. coli inhibition diameter were 3.7 wt% of Scutellaria baicalensis extracts and 2.7 wt% of olive wax. The predicted ESI and E. coli inhibition diameter were 97.9% and 9.7 mm, respectively. When actual experiments were conducted under the optimal conditions, the measured ESI and E. coli inhibition diameter were 95.0% and 9.4 mm, respectively, with an average error rate of 3.2 ± 0.4%.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.32
no.1
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pp.33-46
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2010
We investigated and estimated at the characteristics of decomposition and by-products of N-Nitrosodimethylamine (NDMA) using a design of experiment (DOE) based on the Box-Behken design in an UV process, and also the main factors (variables) with UV intensity($X_2$) (range: $1.5{\sim}4.5\;mW/cm^2$), NDMA concentration ($X_2$) (range: 100~300 uM) and pH ($X_2$) (rang: 3~9) which consisted of 3 levels in each factor and 4 responses ($Y_1$ (% of NDMA removal), $Y_2$ (dimethylamine (DMA) reformation (uM)), $Y_3$ (dimethylformamide (DMF) reformation (uM), $Y_4$ ($NO_2$-N reformation (uM)) were set up to estimate the prediction model and the optimization conditions. The results of prediction model and optimization point using the canonical analysis in order to obtain the optimal operation conditions were $Y_1$ [% of NDMA removal] = $117+21X_1-0.3X_2-17.2X_3+{2.43X_1}^2+{0.001X_2}^2+{3.2X_3}^2-0.08X_1X_2-1.6X_1X_3-0.05X_2X_3$ ($R^2$= 96%, Adjusted $R^2$ = 88%) and 99.3% ($X_1:\;4.5\;mW/cm^2$, $X_2:\;190\;uM$, $X_3:\;3.2$), $Y_2$ [DMA conc] = $-101+18.5X_1+0.4X_2+21X_3-{3.3X_1}^2-{0.01X_2}^2-{1.5X_3}^2-0.01X_1X_2+0.07X_1X_3-0.01X_2X_3$ ($R^2$= 99.4%, 수정 $R^2$ = 95.7%) and 35.2 uM ($X_1$: 3 $mW/cm^2$, $X_2$: 220 uM, $X_3$: 6.3), $Y_3$ [DMF conc] = $-6.2+0.2X_1+0.02X_2+2X_3-0.26X_1^2-0.01X_2^2-0.2X_3^2-0.004X_1X_2+0.1X_1X_3-0.02X_2X_3$ ($R^2$= 98%, Adjusted $R^2$ = 94.4%) and 3.7 uM ($X_1:\;4.5\;$mW/cm^2$, $X_2:\;290\;uM$, $X_3:\;6.2$) and $Y_4$ [$NO_2$-N conc] = $-25+12.2X_1+0.15X_2+7.8X_3+{1.1X_1}^2+{0.001X_2}^2-{0.34X_3}^2+0.01X_1X_2+0.08X_1X_3-3.4X_2X_3$ ($R^2$= 98.5%, Adjusted $R^2$ = 95.7%) and 74.5 uM ($X_1:\;4.5\;mW/cm^2$, $X_2:\;220\;uM$, $X_3:\;3.1$). This study has demonstrated that the response surface methodology and the Box-Behnken statistical experiment design can provide statistically reliable results for decomposition and by-products of NDMA by the UV photolysis and also for determination of optimum conditions. Predictions obtained from the response functions were in good agreement with the experimental results indicating the reliability of the methodology used.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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