Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.35
no.2
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pp.189-196
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2011
Recently, research and development of a hybrid system for passenger cars as well as for heavy-duty vehicles has become more intensive. An electric powertrain system using an electric motor can replace conventional gasoline and diesel engines. The electric motor has a higher efficiency, better acceleration performance, and is more comfortable than conventional powertrain systems; however, new methods for assessing power performance and energy convergence efficiency have to be investigated because the characteristics of an electric motor are entirely different from those of an internal combustion engine (ICE). In this study, an experiment was carried out on a motor (PMSM: Permanent Magnet Synchronous Motor) test bench. One simple driving mode and four other driving modes identified from real-world driving data of a city bus were selected to perform the experiment on the motor test bench. Then, methods for assessing the acceleration performance, energy convergence efficiency, regenerative effect, etc., were investigated. It was found that the energy efficiency of PMSM was about 90% and that 40% of demand energy was regenerated.
This paper describes an intelligent system to automatic evaluation of eddy current(EC) signal for Inspection of steam generator(SG) tubes in nuclear power plant. Some features of the intelligent system design in the proposed system are : (1) separation of representation scheme ,or event capturing knowledge in EC signal and for structural inspection knowledge in SG tubes inspection; (2) each representation scheme is implemented in different methods, one is syntactic pattern grammar and the other is rule based production. This intelligent system also includes an data base system and an user interface system to support integration of the hybrid knowledge processing methods. The intelligent system based on the proposed concept is useful in simplifying the knowledge elicitation process of the rule based production system, and in increasing the performance in real time signal inspection application.
We present a design and optical simulation of a cost-effective hybrid daylighting/LED system composed of mixing sunlight and light-emitting diode (LED) illumination powered by renewable solar energy for indoor lighting. In this approach, the sunlight collected by the concentrator is split into visible and non-visible rays by a beam splitter. The proposed sunlight collector consists of a Fresnel lens array. The non-visible rays are absorbed by the solar photovoltaic devices to provide electrical power for the LEDs. The visible rays passing through the beam splitters are coupled to a stepped thickness waveguide (STW) by tilted mirrors and confined by total internal reflection (TIR). LEDs are integrated at the end of the STW to improve the lighting quality. LEDs’ light and sunlight are mixed in the waveguide and they are coupled into an optical fiber bundle for indoor illumination. An optical sensor and lighting control system are used to control the LED light flow to ensure that the total output flux for indoor lighting is a fixed value when the sunlight is inadequate. The daylighting capacity was modeled and simulated with a commercial ray tracing software (LighttoolsTM). Results show that the system can achieve 63.8% optical efficiency at geometrical concentration ratio of 630. A required accuracy of sun tracking system achieved more than ±0.5o . Therefore, our results provide an important breakthrough for the commercialization of large scale optical fiber daylighting systems that are faced with challenges related to high costs.
Backcross breeding is the method most commonly used to introgress new traits into elite lines. Conventional backcross breeding requires at least 4-5 generations to recover the genomic background of the recurrent parent. Marker-assisted backcrossing (MABC) represents a new breeding approach that can substantially reduce breeding time and cost. For successful MABC, highly polymorphic markers with known positions in each chromosome are essential. Single nucleotide polymorphism (SNP) markers have many advantages over other marker systems for MABC due to their high abundance and amenability to genotyping automation. To facilitate MABC in hot pepper (Capsicum annuum), we utilized expressed sequence tags (ESTs) to develop SNP markers in this study. For SNP identification, we used Bukang $F_1$-hybrid pepper ESTs to prepare a reference sequence through de novo assembly. We performed large-scale transcriptome sequencing of eight accessions using the Illumina Genome Analyzer (IGA) IIx platform by Solexa, which generated small sequence fragments of about 90-100 bp. By aligning each contig to the reference sequence, 58,151 SNPs were identified. After filtering for polymorphism, segregation ratio, and lack of proximity to other SNPS or exon/intron boundaries, a total of 1,910 putative SNPs were chosen and positioned to a pepper linkage map. We further selected 412 SNPs evenly distributed on each chromosome and primers were designed for high throughput SNP assays and tested using a genetic diversity panel of 27 Capsicum accessions. The SNP markers clearly distinguished each accession. These results suggest that the SNP marker set developed in this study will be valuable for MABC, genetic mapping, and comparative genome analysis.
Forward osmosis (FO) process has been attracting attention for its potential applications such as industrial wastewater treatment, wastewater reclamation and seawater desalination. Particularly, in terms of fouling reversibility and operating energy consumption, the FO process is assumed to be preferable to the reverse osmosis (RO) process. Despite these advantages, there is a difficulty in the empirical step due to the lack of separation and recovery techniques of the draw solution. Therefore, rather than using FO alone, recent developments of the FO process have adapted a hybrid system without draw solution separation/recovery systems, such as the FO-RO osmotic dilution system. In this study, we investigated the performance of the hollow fiber FO module according to various operating conditions. The change of permeate flow rate according to the flow rates of the draw and feed solutions in the process operation is a factor that increases the permeate flow rate, one of the performance factors in the positive osmosis process. Our results reveal that flow rates of draw and feed solutions affect the membrane performance, such as the water flux and the reverse solute flux. Moreover, use of hydraulic pressure on the feed side was shown to yield slightly higher flux than the case without applied pressure. Thus, optimizing the operating conditions is important in the hollow fiber FO system.
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.21
no.3
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pp.7-17
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2014
Power electronics modules are semiconductor components that are widely used in airplanes, trains, automobiles, and energy generation and conversion facilities. In particular, insulated gate bipolar transistors(IGBT) have been widely utilized in high power and fast switching applications for power management including power supplies, uninterruptible power systems, and AC/DC converters. In these days, IGBT are the predominant power semiconductors for high current applications in electrical and hybrid vehicles application. In these application environments, the physical conditions are often severe with strong electric currents, high voltage, high temperature, high humidity, and vibrations. Therefore, IGBT module packages involves a number of challenges for the design engineer in terms of reliability. Thermal and thermal-mechanical management are critical for power electronics modules. The failure mechanisms that limit the number of power cycles are caused by the coefficient of thermal expansion mismatch between the materials used in the IGBT modules. All interfaces in the module could be locations for potential failures. Therefore, a proper thermal design where the temperature does not exceed an allowable limit of the devices has been a key factor in developing IGBT modules. In this paper, we discussed the effects of various package materials on heat dissipation and thermal management, as well as recent technology of the new package materials.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.22
no.8
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pp.768-775
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2011
Since error compensation schemes guaranteeing high reliability are required in wireless communication systems for the transmission of the large amount of data, as an efficient error compensation scheme the turbo HARQ scheme combining automatic repeat request and turbo coding has been studied in many places in the literature. In the case of conventional turbo HARQ schemes, the transmitter recognizing NAK signals repetitively sends the whole unit packet to the receiver although the received packet can be partially correctable. Through two successive processes, selection of uncorrectable error data and retransmission of only the relevant parts of the information data, transmission efficiency can be improved. In this paper, we present an error data selection criterion for retransmission using the sign transitions of A Posteriori values and propose a tubo HARQ scheme based on the partial retransmission technique. Through a computer simulation, we show and analyze the performance of the proposed scheme with transmission efficiency.
We develop a feature selection method that can improve both the efficiency and the effectiveness of classification technique. In this research, we employ case-based reasoning as a classification technique. Basically, this research integrates the two existing feature selection methods, i.e., the univariate analysis and the LVF algorithm. First, we sift some predictive features from the whole set of features using the univariate analysis. Then, we generate all possible subsets of features from these predictive features and measure the inconsistency rate of each subset using the LVF algorithm. Finally, the subset having the lowest inconsistency rate is selected as the best subset of features. We measure the performances of our feature selection method using the data obtained from UCI Machine Learning Repository, and compare them with those of existing methods. The number of selected features and the accuracy of our feature selection method are so satisfactory that the improvements both in efficiency and effectiveness are achieved.
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2000.11a
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pp.56-58
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2000
Post-genomics may be defined in different ways depending on how one views the challenges after the genome. A popular view is to follow the concept of the central dogma in molecular biology, namely from genome to transcriptome to proteome. Projects are going on to analyze gene expression profiles both at the mRNA and protein levels and to catalog protein 3D structure families, which will no doubt help the understanding of information in the genome. However complete, such catalogs of genes, RNAs, and proteins only tell us about the building blocks of life. They do not tell us much about the wiring (interaction) of building blocks, which is essential for uncovering systemic functional behaviors of the cell or the organism. Thus, an alternative view of post-genomics is to go up from the molecular level to the cellular level, and to understand, what I call, the "interactome"or a complete picture of molecular interactions in the cell. KEGG (http://www.genome.ad.jp/kegg/) is our attempt to computerize current knowledge on various cellular processes as a collection of "generalized"protein-protein interaction networks, to develop new graph-based algorithms for predicting such networks from the genome information, and to actually reconstruct the interactomes for all the completely sequenced genomes and some partial genomes. During the reconstruction process, it becomes readily apparent that certain pathways and molecular complexes are present or absent in each organism, indicating modular structures of the interactome. In addition, the reconstruction uncovers missing components in an otherwise complete pathway or complex, which may result from misannotation of the genome or misrepresentation of the KEGG pathway. When combined with additional experimental data on protein-protein interactions, such as by yeast two-hybrid systems, the reconstruction possibly uncovers unknown partners for a particular pathway or complex. Thus, the reconstruction is tightly coupled with the annotation of individual genes, which is maintained in the GENES database in KEGG. We are also trying to expand our literature surrey to include in the GENES database most up-to-date information about gene functions.
Seo, Jonghoon;Chae, Seungho;Shim, Jinwook;Kim, Hayoung;Han, Tack-Don
Journal of Korea Multimedia Society
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v.16
no.9
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pp.1031-1043
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2013
Extracting hand region from images is the first part in the process to recognize hand posture and gesture interaction. Therefore, a good segmenting method is important because it determines the overall performance of hand recognition systems. Conventional hand segmentation researches were prone to changing illumination conditions or limited to the ability to detect multiple people. In this paper, we propose a robust technique based on the fusion of skin-color data and depth information for hand segmentation process. The proposed algorithm uses skin-color data to localize accurate seed location for region-growing from a complicated background. Based on the seed location, our algorithm adjusts each detected blob to fill up the hole region. A region-growing algorithm is applied to the adjusted blob boundary at the detected depth image to obtain a robust hand region against illumination effects. Also, the resulting hand region is used to train our skin-model adaptively which further reduces the effects of changing illumination. We conducted experiments to compare our results with conventional techniques which validates the robustness of the proposed algorithm and in addition we show our method works well even in a counter light condition.
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