Recently, semiconductor industry has grown rapidly because of the large demand for electronic devices and equipment. The semiconductor industries have also played an important role on the economic growth in Korea. As the environmental regulations become strict, the proper environmental management and the well-developed waste minimization technologies in semiconductor industries are two of urgent problems to be solved. The semiconductor manufacturing process consists of a series of continuous chemical processes, such as cleaning, oxidation, diffusion, photolithography, etching and film deposition. During the processes, various environmentally hazardous wastes are produced. The wastes may be classified as wastewater, gaseous pollutants, and solid wastes. For waste minimization, the substitution of raw materials and process optimization techniques are used, while the selective destruction technologies of toxic chemicals contained in the wastes have been reported. Also, new technologies have been developed for source reduction and waste reduction, such as reduction of toxic chemical use and substitution of hazardous liquids with gaseous reactants or solvent.
Today, the modification of carbon foam for high performance remains a major issue in the environment and energy industries. One promising way to solve this problem is the optimization of the pore structure for desired properties as well as for efficient performance. In this study, using a sol-gel process followed by carbonization in an inert atmosphere, hollow spherical carbon foam was prepared using resorcinol and formaldehyde precursors catalyzed by 4-aminobenzoic acid; the effect of carbonization temperature and re-immersion treatment on the pore structure and characteristics of the hollow spherical carbon foam was investigated. As the carbonization temperature increased, the porosity and average pore diameter were found to decrease but the compression strength and electrical conductivity dramatically increased in the temperature range of this study ($700^{\circ}C$ to $850^{\circ}C$). The significant differences of X-ray diffraction patterns obtained from the carbon foams carbonized under different temperatures implied that the degree of crystallinity greatly affects the characteristics of the carbon form. Also, the number of re-impregnations of carbon form in the resorcinol-formaldehyde resin was varied from 1 to 10 times, followed by re-carbonization at $800^{\circ}C$ for 2 hours under argon gas flow. As the number of re-immersion treatments increased, the porosity decreased while the compression strength improved by about four times when re-impregnation was repeated 10 times. These results imply the possibility of customizing the characteristics of carbon foam by controlling the carbonization and re-immersion conditions.
The in-core fuel management problem was studied by use of the calculus of variations. Two functions of interest to a public power utility, the profit function and the cost function, were subjected to the constraints of criticality, the reactor turnup equations and an inequality constraint on the maximum allowable power density. The variational solution of the initial profit rate demonstrated that there are two distinct regions of the reactor, a constant power region and a minimum inventory or flat thermal flux region. The transition point between these regions is dependent on the relative importance of the profit for generating power and the interest charges for the fuel. The fuel cycle cost function was then used to optimize a three equal volume region reactor with a constant fuel enrichment. The inequality constraint on the maximum allowable power density requires that the inequality become an equality constraint at some points in the reactor. and at all times throughout the core cycle. The finite difference equations for reactor criticality and fuel burnup in conjunction with the equality constraint on power density were solved, and the method of gradients was used to locate an optimum enrichment. The results of this calculation showed that standard non-linear optimization techniques can be used to optimize a reactor when the inequality constraints are properly applied.
This study is for design of the detention system distributed in a watershed by the Multi-Objective Genetic Algorithms(MOGAs). A new model is developed to determine optimal size and location of detention. The developed model has two primary interfaced components such as a rainfall runoff model to simulate water surface elevation(or flowrate) and MOGAs to get the optimal solution. The objective functions used in this model depend on the peak flow and storage of detention. With various constraints such as structural limitations, capacities of storage and operational targets. The developed model is applied at Gwanyang basin within Anyang watershed. The simulation results show the maximum outlet reduction is occurred at detention facilities located in upper reach of watershed in the peak discharge rates. It is also reviewed the simultaneous construction of an off-line detention and an on-line detention. The methodologies obtained from this study will be used to control the flood discharges and to reduce flood damage in urbanized watershed.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.37
no.5
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pp.293-302
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2015
Halonitromethanes (HNMs) are one of the most toxic groups of disinfection by-products. Recently, various studies have been fulfilled. An automated headspace-solid phase microextraction (SPME) gas chromatography/electron capture detector (GC-ECD) technique was developed for routine analysis of 9 HNMs in water samples. The optimization of the method is discussed. The limits of detection (LOD) and limits of quantification (LOQ) range from 90 ng/L to 260 ng/L and from 270 ng/L to 840 ng/L for 9 HNMs, respectively. Matrix effects in tap water and sea water were investigated and it was shown that the method is suitable for the analysis of trace levels of HNMs, in a wide range of waters. The method developed in the present study has the advantage of being rapid, simple and sensitive.
Kim Dong-Kyun;Won Jong-Hwa;Potapov Sergey N.;Protasov Evgeniy A.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.42
no.2
s.302
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pp.33-38
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2005
In this paper, the sensing unit of a non-invasive blood glucose sensor for home users, using a magneto-resonance absorption method, have been designed and manufactured. The sensor is capable of non-invasively determining blood glucose levels through measuring the 1H spin-lattice relaxation time in human body, The comparison of initial models, with different dimensions and shapes, for the sensing unit has led us to select the materials of the final model, which has adequate size and weight for home use. Through the design optimization using the FEM model, the dimension of final model has been determined to satisfy the required strength and uniformity of the magnetic field in the detecting area.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.5
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pp.77-83
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2013
Nowadays, the limitation of Lighting control and management skills is the excessive cost of equipments, the operational difficulties and wasting energy. To solve this problem is in need of communication and management S/W that is worked out complexly well as a information system of smart lighting energy, which is loaded wireless network facility. This paper made a study od the energy saving technology through energy monitoring and we developed LEIS(Lighting Energy Information Sysem) to converge this one. LEIS is monitoring and control lighting energy data that is collelcted from sensors by Zigbee mesh network and shows lighting use information by visualization to users. It is consists of lighting energy information data base based on LEM(Lighting Energy Metering) information and LEIS Web application, provide function scenario to manage energy optimization through LEIS.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.10
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pp.175-185
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1998
In this paper, we studied some design methodologies of typical FIR filters based on the peak-error constrained least square criterion which was first introducedd by Adams in 1991. This method is a mixed type of the classical least squared error method(LSM) and the so-called min-max error method (MMM). And by considering both the least squared error as well as the maximum error, the solution, i.e. the impulse response of the filter, can be found only when the restrictions on maximum gain, transition bandwidth, and the squared error are satisfied simultaneously under some trade-off conditions. We used the multiple exchange algorithms for optimization procedure and applied the design methodology to the cases of the multiband filter, the differentiator, and the Hilbert transformer by taking the balance of two design criteria into account. The results show that the peak-error constrained least weighted square error design method(PLEM) is superior in performance to the existing LSM and MMM from both the squared error and the maximum error standpoints. And it is verified that PLEM can be applied to not only the case of simple low pass filter, but also to various types of FIR filters.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.46
no.2
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pp.65-74
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2009
In optimizing the neural network structure, there are two methods of the pruning scheme and the constructive scheme. In this paper we use the pruning scheme to optimize neural network structure, and the genetic algorithm to find out its optimum node pruning. In the conventional researches, the input and hidden layers were optimized separately. On the contrary we attempted to optimize the two layers simultaneously by encoding two layers in a chromosome. The offspring networks inherit the weights from the parent. For teaming, we used the existing error back-propagation algorithm. In our experiment with various databases from UCI Machine Learning Repository, we could get the optimal performance when the network size was reduced by about $8{\sim}25%$. As a result of t-test the proposed method was shown better performance, compared with other pruning and construction methods through the cross-validation.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.4
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pp.50-57
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2009
This paper presents a new model-based macroblock layer rate control algorithm for low bit rate video coding which generates output bits corresponding to a target bit budget. The H.264 standard uses various coding modes and optimization methods to improve the compression performance, which makes it difficult to control the generated traffic accurately in low bit rate environments. In the proposed scheme, we first estimate MAD values of macroblocks in a frame and define a target remaining bits using the estimated MAD values before encoding each macroblock. If a difference between the target value and the actual value is greater than a threshold value, the quantization parameter is adjusted to decrease the difference. It is shown by experimental results that the new algorithm can obtain more than 66% decrease of the difference between the target bits and the resulting bits for a frame with the PSNR performance better than that of the existing rate control algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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