Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.18
no.4
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pp.21-26
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1981
SnO2/n-Si and ITO/n-Si SIS solar cells have been fabricated ty mears of electron-beam deposition. The optimum oxidation and heat-treatment condition for SnO2/n-Si cells and ITO/n-Si cells are 50$0^{\circ}C$-5min., 30$0^{\circ}C$-10min., and 50$0^{\circ}C$-5min., 30$0^{\circ}C$-20min. respectively. The open-circuit Voltage(Voc), short-circuit current density(Jsc), fill factor(FF), and efficiency (η) under AMI(100mW/$\textrm{cm}^2$) illumination were 0.4V, 34mA/$\textrm{cm}^2$, 0.44, and 6.0%(active area efficiency, 6.9%) for SnO2/n-Si solar cells, and 0.44V, 36mA/$\textrm{cm}^2$, 0.53, and 8.45%(active area efficiency, 9.71%) for ITO/n-Si solar calls.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.9B
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pp.1369-1380
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2010
In this paper, we propose the efficient Second-Order Differential Power Analysis attack, which has ability to find significant information such as secret key in the devices consisting IT convergence environment such as Smartgrid, Advanced Metering Infrastructure(AMI) and ZigBee-based home networking service. This method helps to find the secret key easily at a device, even though it uses a countermeasure like masking which makes First-Order DPA attack harder. First, we present the performance results of our implementation which implements practical Second-Order DPA attack using the existing preprocessing function, and analyze it. Then we propose a stronger preprocessing function which overcomes countermeasures like masking. Finally, we analyze the results of the Second-Order CPA attack using proposed preprocessing function and verify that proposed scheme is very threatening to the security fields of IT convergence technology through the experimental results.
Background: Patients with acute non-traumatic chest pain are among the most challenging patients for care by emergency physicians, so the correct diagnosis and triage of patients with chest pain in the emergency department(ED) becomes important. To avoid discharging patients with acute myocardial infarction(AMI) without medical care, most emergency physicians attempt to admit almost all patients with acute chest pain and order many laboratory tests for the patients. But in practice, many patients with non-cardiac pain can be discharged with simple tests and treatment. These patients occupy expensive intensive care beds, substantially increasing financial cost and time of stay at ED for the diagnosis and treatment of myocardial ischemia and AMI. Despite vigorous efforts to identify patients with ischemic heart disease, approximately 2% to 5% of patients presented to the ED with AMI and chest pain are inadvertently discharged. If the cause for the chest pain is known, rapid and accurate diagnosis can be implemented, preventing wastes in time and money and inadvertent discharge. Methods and Results: The medical records of 488 patients from Jan. 1 to Dec. 31, 1997 were reviewed. There were 320(angina pectoris 140, AMI 128) cases of cardiac diseases, and 168(atypical chest pain 56, pneumothorax 47) cases of non-cardiac diseases. The number of associated symptoms were $1.1{\pm}0.9$ in non-cardiac diseases, $1.4{\pm}1.1$ in cardiac diseases and $1.7{\pm}1.1$ in AMI(p<0.05). In laboratory finding the sensitivity of electrocardiography(EKG) was 96.1%, while the sensitivity of myoglobin test ranked 45.1%. Admission rate was 71.6% in for cardiac diseases and 50.6% for non-cardiac diseases(p<0.01). Mortality rate was 8.8% in all cases, 13.8% in cardiac diseases, 0.6% in non-cardiac diseases, and 28.1% especially in AMI. Conclusion: In conclusion, all emergency physicians should have thorough knowledge of the clinical characteristics of the diseases which cause non-traumatic chest pain, because a patient with any of these life-threatening diseases would require immediate treatment. Detailed history on the patient should be taken and physical examination performed. Then, the most simple diagnostic approach should be used to make an early diagnosis and to provide treatment.
In this work, we investigated simple Aㅣ/TCO/a-Si:H(n)/c-Si(p)/Al hetero-junction solar cells prepared by low temperature processes, unlike conventional thermal diffused c-Si solar cells. a-Si:H/c-Si hetero-junction solar cells are processed by low temperature deposition of n-type hydrogenated amorphous silicon (a-Si:H) films by plasma-enhanced chemical vapor deposition on textured and flat p-type silicon substrate. A detailed investigation was carried out to acquire optimization and compatibility of amorphous layer, TCO (ZnO:Al) layer depositions by changing the plasma process parameters. As front TCO and back contact, ZnO:Al and AI were deposited by rf magnetron sputtering and e-beam evaporation, respectively. The photovoltaic conversion efficiency under AMI.5 and the quantum efficiency on $1cm^2$ sample have been reported. An efficiency of $12.5\%$ is achieved on hetero-structure solar cells based on p-type crystalline silicon.
The emotional interface is essential technology for the robot to provide the proper service to the user. In this research, we developed emotional components for the service robot such as a neural network based facial expression recognizer, emotion expression technologies based on 3D graphical face expression and joints movements, considering a user's reaction, behavior selection technology for emotion expression. We used our humanoid robots, AMI and AMIET as the test-beds of our emotional interface. We researched on the emotional interaction between a service robot and a user by integrating the developed technologies. Emotional interface technology for the service robot, enhance the performance of friendly interaction to the service robot, to increase the diversity of the service and the value-added of the robot for human. and it elevates the market growth and also contribute to the popularization of the robot. The emotional interface technology can enhance the performance of friendly interaction of the service robot. This technology can also increase the diversity of the service and the value-added of the robot for human. and it can elevate the market growth and also contribute to the popularization of the robot.
This paper discusses the state-of-the-art techniques in real-time state estimation for the Smart Microgrids. The most popular method used in traditional power system state estimation is a Weighted Least Square(WLS) algorithm which is based on Maximum Likelihood(ML) estimation under the assumption of static system state being a set of deterministic variables. In this paper, we present a survey of dynamic state estimation techniques for Smart Microgrids based on Belief Propagation (BP) when the system state is a set of stochastic variables. The measurements are often too sparse to fulfill the system observability in the distribution network of microgrids. The BP algorithm calculates posterior distributions of the state variables for real-time sparse measurements. Smart Microgrids are modeled as a factor graph suitable for characterizing the linear correlations among the state variables. The state estimator performs the BP algorithm on the factor graph based the stochastic model. The factor graph model can integrate new models for solar and wind correlation. It provides the Smart Microgrids with a way of integrating the distributed renewable energy generation. Our study on Smart Microgrid state estimation can be extended to the estimation of unbalanced three phase distribution systems as well as the optimal placement of smart meters.
Background: Little IS known about predictors of lifestyle modification in overweight or obese patients with acute myocardial infarctions. Methods: Between October 2005 and May 2007, 311 overweight or obese patients with an AMI visited Kyungpook National University Hospital. Among them, 216 patients ($63{\pm}11$ years old, 144 males) with ${\geq}1$ year of follow-up were included. Results: Body weight of all patients showed a significant decrease and 20% showed a >3% weight reduction at 1 year of follow-up. Ninety-six (44%) patients were smoking at baseline, and 52% of them had quit by 1 year of follow-up. Only six smokers were successful with both a >3% weight reduction and smoking cessation. In multivariate analysis, age (OR 1.084, 95% CI 1.028-1.144, p=0.003) and smoking cessation (OR 0.167, 95% CI 0.048-0.575, p=0.005) were independent predictors of weight reduction. Abdominal circumference was a negative predictor of smoking cessation (OR 0.903, 95% CI 0.820-0.994, p=0.037). Conclusions: Mean body weight of all patients showed a significant decrease at follow-up. Smoking cessation and age were independent predictors of weight reduction, and abdominal circumference was a negative predictor of smoking cessation.
Laser Assisted Thermo-Compression Bonding (LATCB) has been proposed to improve the "chip tilt due to the difference in solder bump height" that occurs during the conventional semiconductor chip bonding process. The bonding module of the LATCB system has used a piezoelectric actuator to control the inclination of the compression jig on a micro scale, and the piezoelectric actuator has been directly coupled to the compression jig to minimize the assembly tolerance of the compression jig. However, this structure generates a lateral force in the piezoelectric actuator when the compression jig is tilted, and the stacked piezoelectric element vulnerable to the lateral force has a risk of failure. In this paper, the optimal design of the flexure hinge was performed to minimize the lateral force generated in the piezoelectric actuator when the compression jig is tilted by using the displacement difference of the piezoelectric actuator in the bonding module for LATCB. The design variables of the flexure hinge were defined as the hinge height, the minimum diameter, and the notch radius. And the effect of the change of each variable on the stress generated in the flexible hinge and the lateral force acting on the piezoelectric actuator was analyzed. Also, optimization was carried out using commercial structural analysis software. As a result, when the displacement difference between the piezoelectric actuators is the maximum (90um), the maximum stress generated in the flexible hinge is 11.5% of the elastic limit of the hinge material, and the lateral force acting on the piezoelectric actuator is less than 1N.
Lee, Jae Seung;Jung, Dong J.;Lee, Ho Jin;Lee, Gang Bong;Heo, Nam Hoe;Jang, Ho G.
Bulletin of the Korean Chemical Society
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v.21
no.10
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pp.969-972
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2000
[Fe II Fe III $BPLNP(OAc)_2](BPh_4)_2$ (1), a new model for the reduced form of the purple acid phosphatases, has been synthesized by using a dinucleating ligand, 2,6-bis[((2-pyridylmethyl)(6-methyl-2-pyridylmethyl)ami-no)methyl]-4-nitrophenol (HBPLNP) . Complex 1 has been studied by electronic spectral, NMR, EPR, SQUID, and electrochemical methods. Complex 1 exhibits two strong bands at 498 nm $(\varepsilon=$ 2.6 ${\times}10^3M-^1cm-^1)$ and 1363 nm $(\varepsilon=$ 5.7 ${\times}10^2M-^1cm-^1)$ in $CH_3CN.$ These are assigned to phenolate-to-FeIII and intervalence charge-transfer transitions, respectively. NMR spectrum of complex 1 exhibits sharp isotropically shifted resonances, which number is half of those expected for a valence-trapped species, indicating that electron transfer between FeⅡ and FeⅢ centers is faster than NMR time scale at room temperature. Complex 1 undergoes quasireversible one-electron redox processes. The $FeIII_2/FeIIFeIII$ and $FeIIFeIII/FeII_2$ redox couples are at 0.807 and 0.167 V ver-sus SCE, respectively. It has Kcomp = 5.9 ${\times}$10 1s(acetato) ligand combination sta-bilizes a mixed-valence FeIIFeIII complex in the air. Interestingly, complex 1 exhibits intense EPR signals at g = 8.56, 5.45, 4.30 corresponding to mononuclear high-spin FeⅢ species, which suggest a very weak magnetic coupling between the iron centers. Magnetic susceptibility study shows that there is a very weak antiferromag-netic coupling (J = $-0.78cm-^1$, H = $-2JS_1${\times}$S_2)$ between FeII and FeIII centers. Thus, we can suggest that complex 1 has a very weak antiferromagnetic coupling between the iron centers due to the electronic effect of the nitro group in the bridging phenolate ligand.
Recently, accurate prediction of power consumption based on machine learning techniques in Internet of Energy (IoE) has been actively studied using the large amount of electricity data acquired from advanced metering infrastructure (AMI). In this paper, we propose a deep learning model based on Gated Recurrent Unit (GRU) as an artificial intelligence (AI) network that can effectively perform pattern recognition of time series data such as the power consumption, and analyze performance of the prediction based on real household power usage data. In the performance analysis, performance comparison between the proposed GRU-based learning model and the conventional learning model of Long Short Term Memory (LSTM) is described. In the simulation results, mean squared error (MSE), mean absolute error (MAE), forecast skill score, normalized root mean square error (RMSE), and normalized mean bias error (NMBE) are used as performance evaluation indexes, and we confirm that the performance of the prediction of the proposed GRU-based learning model is greatly improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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