• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.35 no.7
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• pp.457-463
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• 2013

The removal of sulfonamide antibiotics (SAs) by activated carbon was investigated by using granular activated carbon (GAC) tests and density functional theory (DFT) simulations. The GAC absorption tests show the removal efficiency of 68.4~90.7% and 99.0~99.9% in 1 and 24 hours, respectively. In both GAC tests, the removal efficiency of sulfamethazine (SMZ) was the highest followed by those of sulfathiazole (STZ) and sulfamethoxazole (SMTZ): SMZ > STZ > SMTZ. In DFT adsorption simulations, we found that the 4-aminobenzenesulfonamide parts of SMZ and STZ and the 3-methyl-1,2-oxazol-5-amine part of SMTZ are preferentially adsorbed on the edges of graphene model, provided that the adsorbates keep their structures without dissociation upon adsorption process. The adsorption energies of SMZ, STZ, and SMTZ are -4.91, -4.64, and -4.62 eV, respectively. This adsorption strength (SMZ > STZ > STMZ) agrees with the trend of the removal efficiency of SAs by GAC. In addition, dissociative adsorption configurations of SAs are discussed.

• Journal of the Korean Magnetics Society
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• v.26 no.2
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• pp.39-44
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• 2016

Determination of the structural, electronic, and magnetic properties of the magnetically doped bismuth-telluride alloys are drawing lots of interest in the fields of the thermoelectric application as well as the research on magnetic interaction and topological insulator. In this study, we performed the first-principles electronic structure calculations within the density functional theory for the Gd doped bismuth-tellurides in order to study its magnetic properties and magnetic phase stability. All-electron FLAPW (full-potential linearized augmented plane-wave) method is employed and the exchange correlation potentials of electrons are treated within the generalized gradient approximation. In order to describe the localized f-electrons of Gd properly, the Hubbard +U term and the spin-orbit coupling of the valence electrons are included in the second variational way. The results show that while the Gd bulk prefers a ferromagnetic phase, the total energy differences between the ferromagnetic and the antiferromagnetic phases of the Gd doped bismuth-telluride alloys are about ~1meV/Gd, indicating that the stable magnetic phase may be changed sensitively depending on the structural change such as defects or strains.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1991.04a
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• pp.71-74
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• 1991

구조물의 진동특성을 파악하기 위한 실험적 모우드 해석법에서 기진력을 제 공하는 한 방법으로 힘 측정기가 부착된 해머를 이용한 충격시험기법이 널 리 사용되고 있다. 충격해머 시험의 유용성은 기진력의 에너지가 정현파 기 진력의 경우처럼 특정 주파수대에 산재해 있는 것이 아니라 가용 주파수 영 역내에 연속적으로 분포해 있다는 점이며 이러한 충격력은 가용 주파수 범 위내에 있는 모든 고유진동형을 여가시킬 수 있다는 장점이 있다. 충격헤머 가 가지고 있는 동적특성은 구조물을 가진시키는 선형충격량의 크기를 결정 하며, 이는 다시 충격력의 크기와 가용 주파수 범위를 결정하게 된다. 일반 적으로 가진주파수 범위는 해머의 질량에 반비례하고 충격해드의 경도에 비 례하는 것으로 알려져 있다. 해머의 질량 자체가 충격력의 크기를 좌우하기 도 하므로, 가진력의 크기를 고려하여 해머의 질량이 선택되며 충격헤드는 충격시간을 조절하기 위하여 적절히 선택된다. 충격해머에 장착된 힘측정기 의 감도는 해머질량과 충격헤드의 질량 변화에 영향을 받게 되는데, 충격 시 험시 측정되는 값은 해머에 부착되어 있는 힘측정기에 가해지는 힘인 반면 구조물에 가해지는 기진력은 충격해드와 구조물사이에 발생되는 힘이다. 이 두 힘의 비는 해머 및 충격해드의 질량효과에 따라 좌우된다. 주어진 충격시 험에서 충격해머의 질량효과를 정확히 조건에 따라 감도보정을 해 주어야 한다. 충격해머의 감도보정에 대해서는 문헌[2]에 잘 나타나 있다. 본 논문에 서는 전압감도에 미치는 영향을 파악하고자 질량 효과를 고려한 수학적 모 형을 제시하고 그 모형의 타당성을 실험을 통해 검정하고자 한다.방법 을 제시하였다. 이와 아울러 제어계의 환경변화에 따른 파라메타의 변화에 적응적으로 응답이 가능해야 하는 적응 소음제어 시스템에서, 음향궤환과 함 께 필히 고려해야 하는 부가적인 전달함수의 영향을 고려한 능동 소음제어 에 대해 연구하였다. 경량화 추세에 따라 지반이나 케이싱이 경량이거나 유연하여 회전축과 동적으로 연성된 경우 회전축-베어링-지반으로 이루어진 2중구조의 회전축 계 동특성을 해석할 수 있는 프로그램을 개발하므로서 회전 기계류의 진동 전반에 걸친 문제점에 대한 그 원인과 현상을 명확히 분석하여 국내의 전기 계류의 보다 신뢰성있는 설계 및 제작자료를 확보하는데 기여할 수 있게 하 였다.존의 small molecular Gd-chelate에 비해 매우 큼을 알 수 있었다. MnPC는 간세포에 흡수된 후 담도계로 배출되는 간특이성 조영제임을 확인하였다. 장비 내에서 반복 시행한 평균값의 차이는 대체적으로 유의한 차이가 없었으나, 다른 장비에서 반복 시행한 장비간의 사이에는 유의한 차이가 있는 경우가 더 많았다. 따라서 , MRS 검사를 소뇌나 뇌교의 어떤 절환에 적용하기 전에 각 장비 마다 정상 기준치를 반드시 얻은 후에 이상여부를 판 정하는 것이 필수적이라고 생각된다.EX> 이상이 적절한 진단기준으로 생각되었다. $0.4{\;}\textrm{cm}^3$ 이상의 좌우 부피차를 보이는 모든 증례에서 육안적으로도 해마위축이 뚜렷이 나타났다. 결론 : MR영상을 이용한 해마의 부피측정은 해마경화증 환자의 진단에 있어 육안적인 MR 진단이 어려운 제한된 경우에만 실제적 도움을 줄 수 있는 보조적인 방법으로 생각된다

• Journal of the Korean Magnetics Society
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• v.21 no.2
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• pp.43-47
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• 2011

It is known that the Fe-Al transition metal compounds have a lot of disagreement about structural stability and magnetism. In this study, the correlation between magnetism and atomic structure of ordered $B_2$, $L1_2$, and $D0_3$ structured Fe-Al compounds has been investigated using the all-electron full-potential linearized augmented plane wave (FLAPW) method based on the generalized gradient approximation (GGA). We found that considered all the structures were calculated to be stabilized in a ferromagnetic state. The calculated spin magnetic moments of the Fe atoms for B2 and $L1_2$ structures were 0.771 and 2.373 ${\mu}_B$, respectively, and that of Fe(I) and Fe(II) in $D0_3$ structure calculated to be 2.409 ${\mu}_B$, 1.911 ${\mu}_B$, respectively. In order to investigate structural stability between $L1_2$ and $D0_3$ structures, we performed the formation enthalpy calculations. As a result, the $D0_3$ structure is found to be more favorable than $L1_2 one by energy difference 16 meV/atom, which is well consistent with the experimental observation. We understood about structural stability and magnetism for Fe-Al compounds in terms of analysis of their atomic and electronic structures.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.12 no.12
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• pp.519-524
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• 2023

In hashing-based image retrieval, the hash code of a manipulated image is different from the original image, making it difficult to search for the same image. This paper proposes and evaluates a self-supervised deephashing model that generates perceptual hash codes from feature information such as texture, shape, and color of images. The comparison models are autoencoder-based variational inference models, but the encoder is designed with a fully connected layer, convolutional neural network, and transformer modules. The proposed model is a variational inference model that includes a SimAM module of extracting geometric patterns and positional relationships within images. The SimAM module can learn latent vectors highlighting objects or local regions through an energy function using the activation values of neurons and surrounding neurons. The proposed method is a representation learning model that can generate low-dimensional latent vectors from high-dimensional input images, and the latent vectors are binarized into distinguishable hash code. From the experimental results on public datasets such as CIFAR-10, ImageNet, and NUS-WIDE, the proposed model is superior to the comparative model and analyzed to have equivalent performance to the supervised learning-based deephashing model. The proposed model can be used in application systems that require low-dimensional representation of images, such as image search or copyright image determination.