The spreading pathways which is the cause of infection on head and neck area are submandibular space, masticatory space, parapharyngeal space, retropharyngeal space, carotid sheath and mediastinum, etc. If spread to parapharyngeal area involving airway, such infection can be life-threatening by airway obstruction, or can cause vascular injury followed by hemorrhage, nerve injuries. Also, if spread to superficially, necrotizing fasciitis and many complications may occur including gangrene of skin. The key to successful treatment of infection on head and neck area is recognition of spreading pathways, early diagnosis and following therapeutic management. Our department present two cases, one is infection progressed superficially to suprasternal space, another is spreading deep according to parapharyngeal space, subclavian space and carotid sheath followed by airway obstruction, and obtained significant results with surgical incision and drainage, administration of selected antibiotics, continuous post-operative treatment. We report these 2 cases with literatures review.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.39
no.1
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pp.69-75
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2011
As part of its space development program, Korea has a plan for the launch of a lunar orbiter and a lunar lander. To enable the transmission of lunar information based on multimedia, it is necessary to construct a communication system that is capable of transmitting large-volume telemetry data. The CCSDS standard recommends the deferred NAK mode as ARQ scheme for reliable long-distance deep-space communication systems. In this paper, we implement a space communication system simulator in the deferred NAK mode using models of the lunar orbiter, the earth station, and the space environment. The simulator employs modulation techniques and turbo coding schemes for transmitting large-volume telemetry data. We analyze the transmission performance of telemetry data through the simulation.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.1
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pp.45-55
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2021
This paper has proposed an algorithm that detecting for dense small vehicle in large image efficiently. It is consisted of two Ensemble Deep-Learning Network algorithms based on Coarse to Fine method. The system can detect vehicle exactly on selected sub image. In the Coarse step, it can make Voting Space using the result of various Deep-Learning Network individually. To select sub-region, it makes Voting Map by to combine each Voting Space. In the Fine step, the sub-region selected in the Coarse step is transferred to final Deep-Learning Network. The sub-region can be defined by using dynamic windows. In this paper, pre-defined mapping table has used to define dynamic windows for perspective road image. Identity judgment of vehicle moving on each sub-region is determined by closest center point of bottom of the detected vehicle's box information. And it is tracked by vehicle's box information on the continuous images. The proposed algorithm has evaluated for performance of detection and cost in real time using day and night images captured by CCTV on the road.
Kim, Hyun-Jeong;Park, Sang-Young;Kim, Min-Sik;Kim, Youngkwang;Lee, Eunji
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.45
no.9
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pp.746-756
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2017
An algorithm is developed to generate measurement data of deep space network for Korea Pathfinder Lunar Orbiter (KPLO) mission. The algorithm can provide corrected measurement data for the Orbit Determination (OD) module in deep space. This study describes how to generate the computed data such as range, Doppler, azimuth angle and elevation angle. The geometric data were obtained by General Mission Analysis Tool (GMAT) simulation and the corrected data were calculated with measurement models. Therefore, the result of total delay includes effects of tropospheric delay, ionospheric delay, charged particle delay, antenna offset delay, and tropospheric refraction delay. The computed measurement data were validated by comparison with the results from Orbit Determination ToolBoX (ODTBX).
Multi-wavelength observations become very popular in astronomy. Even though there are some correlations among different sensor images, it is not easy to translate from one to the other one. In this study, we apply a deep learning method for image-to-image translation, based on conditional generative adversarial networks (cGANs), to solar images. To examine the validity of the method for scientific data, we consider several different types of pairs: (1) Generation of SDO/EUV images from SDO/HMI magnetograms, (2) Generation of backside magnetograms from STEREO/EUVI images, (3) Generation of EUV & X-ray images from Carrington sunspot drawing, and (4) Generation of solar magnetograms from Ca II images. It is very impressive that AI-generated ones are quite consistent with actual ones. In addition, we apply the convolution neural network to the forecast of solar flares and find that our method is better than the conventional method. Our study also shows that the forecast of solar proton flux profiles using Long and Short Term Memory method is better than the autoregressive method. We will discuss several applications of these methodologies for scientific research.
We analyzed the deep-trap states of GaN/InGaN ultraviolet light-emitting diodes (UV LEDs) before and after electrical stress. After electrical stress, the light output power dropped by 5.5%, and the forward leakage current was increased. The optical degradation mechanism could be explained based on the space-charge-limited conduction (SCLC) theory. Specifically, for the reference UV LED (before stress), two sets of deep-level states which were located 0.26 and 0.52 eV below the conduction band edge were present, one with a density of $2.41{\times}10^{16}$ and the other with a density of $3.91{\times}10^{16}cm^{-3}$. However, after maximum electrical stress, three sets of deep-level states, with respective densities of $1.82{\times}10^{16}$, $2.32{\times}10^{16}cm^{-3}$, $5.31{\times}10^{16}cm^{-3}$ were found to locate at 0.21, 0.24, and 0.50 eV below the conduction band. This finding shows that the SCLC theory is useful for understanding the degradation mechanism associated with defect generation in UV LEDs.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.44
no.3
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pp.218-227
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2016
Korean government plans to launch a lunar orbiter and a lander to the Moon by 2020. Before launch these two proves, an experimental lunar orbiter will be launched by 2018 to obtain key space technologies for the lunar exploration. Several payloads equipped in experimental lunar orbiter will monitor the surface of the Moon and will gather science data. Lunar orbiter sends telemetry and receives tele-command from ground using S-band while science data is sent to ground stations using X-band when the visibility is available. Korean deep space network will be mainly used for S and X-band communication with lunar orbiter. Deep Space Network or Universal Space Network can also be used for the S-band during trans-lunar phase when korean deep space network is not available and will be used for the S-band in normal mission orbit as a backup. This paper analyzes a visibility condition based on the combination of various ground antennas and its mask angles according to mission scenario to predict the number of contacts per day and to build an operational scenario for the lunar orbiter.
The spin states of asteroids is regarded as an important clue to understand not only the physical property of an individual object but also the dynamical evolution of the of the population as a whole. Single asteroids can be broadly classified into two separate groups according to their rotational states; Principal Axis (PA) and Non-Principal Axis (NPA) rotators. To date, lightcurve observations have been carried out mostly for PA asteroids. However, discovery of NPA objects has recently been increased due to new observing techniques, and this is the reason why rotational properties of NPA rotators became an issue. As a DEEP-South pilot study for NPA, we selected two targets, 5247 Krolv (1982 UP6) and 14764 Kilauea (7072 P-L) considering their Principal Axis Rotation (PAR) code and visibility. Observations were made between Jan. and Feb. 2016 for 17 nights employing Korea Microlensing Telescope Network (KMTNet) 1.6 m telescopes installed at SSO and SAAO using DEEP-South TO (Target of Opportunity) mode. To obtain lightcurves, we conducted time-series photometry using Johnson-Cousins R-filter. Multi-band photometry was also made with BVRI filters at the same time, for taxonomy. Their preliminary lightcurves and approximate mineralogy will be presented.
Kim, Myung-Jin;Moon, Hong-Kyu;Choi, Young-Jun;Yim, Hong-Suh;Park, Jintae;Roh, Dong-Goo;Lee, Hee-Jae;Oh, Young-Seok
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.41
no.1
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pp.55.1-55.1
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2016
Near Earth Asteroid (NEA) population has attracted keen attention not only from the scientific community but from the general public ever since their terrestrial impact risk achieved wide recognition. Potentially Hazardous Asteroids (PHAs), the subset of NEAs, recently became the center of interest of planetary defense folks and mining industry due to their proximity to, and the potential effects on planet Earth. However, we have long been ignorant about either the physical properties or dynamical source regions of individual objects. For instance, their rotational periods are only known for five percent of the total population (The NEA Database of DLR, updated on Feb 2016). The primary scientific objective of DEEP-South (DEep Ecliptic Patrol of the Southern sky) is to physically characterize 70 percent of km-class PHAs until 2019. In order to achieve this goal, we implemented an observation mode so-called "OC (Opposition Census)" targeting objects around opposition. OC observations were conducted during the period between Feb 2015 and Mar 2016, at CTIO in early periods, and at three KMTNet stations (CTIO, SSO and SAAO) since late July 2015, excluding the "bulge season" when the telescope time is exclusively used for exoplanet search. We present the preliminary lightcurves of 66 PHAs and 59 NEAs that we obtained during the OC runs.
The Cosmic Far-Infrared Background (CFIRB) contains information about the number and distribution of contributing sources and thus gives us an important key to understand the evolution of galaxies. In order to detect CFIRB fluctuation effectively, we have to analyze the confusion carefully which sets a fundamental limit to the deep observations. From our deep observations, we can compare the background fluctuation via observations of regions at different Galactic latitudes. Our comparative study between estimated confusion levels from our observations and those from our model enables us to understand the nature of CFIRB. We introduce our CFIRB observations and report the preliminary results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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