KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.2
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pp.618-633
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2014
Relay technology is becoming more important for mobile communications and wireless internet of things (IoT) networking because of the extended access network coverage range and reliable quality of service (QoS) it can provide at low power consumption levels. Existing mobile multihop relay (MMR) technology uses fixed-point stationary relay stations (RSs) and a divided time-frame (or frequency-band) to support the relay operation. This approach has limitations when a local fixed-point stationary RS does not exist. In addition, since the time-frame (or frequency-band) channel resources are pre-divided for the relay operation, there is no way to achieve high channel utilization using intelligent opportunistic techniques. In this paper, a different approach is considered, where the use of mobile/IoT devices as RSs is considered. In applications that use mobile/IoT devices as relay systems, due to the very limited battery energy of a mobile/IoT device and unequal channel conditions to and from the RS, both minimum energy consumption and QoS support must be considered simultaneously in the selection and configuration of RSs. Therefore, in this paper, a mobile RS is selected and configured with the objective of minimizing power consumption while satisfying end-to-end data rate and bit error rate (BER) requirements. For the RS, both downlink (DL) to the destination system (DS) (i.e., IoT device or user equipment (UE)) and uplink (UL) to the base station (BS) need to be adaptively configured (using adaptive modulation and power control) to minimize power consumption while satisfying the end-to-end QoS constraints. This paper proposes a minimum transmission power consuming RS selection and configuration (MPRSC) scheme, where the RS uses cognitive radio (CR) sub-channels when communicating with the DS, and therefore the scheme is named MPRSC-CR. The proposed MPRSC-CR scheme is activated when a DS moves out of the BS's QoS supportive coverage range. In this case, data transmissions between the RS and BS use the assigned primary channel that the DS had been using, and data transmissions between the RS and DS use CR sub-channels. The simulation results demonstrate that the proposed MPRSC-CR scheme extends the coverage range of the BS and minimizes the power consumption of the RS through optimal selection and configuration of a RS.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2009.11a
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pp.55-55
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2009
Silicon Carbide (SiC) is a material with a wide bandgap (3.26eV), a high critical electric field (~2.3MV/cm), a and a high bulk electron mobility (${\sim}900cm^2/Vs$). These electronic properties allow high breakdown voltage, high frequency, and high temperature operation compared to Silicon devices. Although various SiC DMOSFET structures have been reported so far for optimizing performances. the effect of channel dimension on the switching performance of SiC DMOSFETs has not been extensively examined. In this paper, we report the effect of the interface states ($Q_s$) on the transient characteristics of SiC DMOSFETs. The key design parameters for SiC DMOSFETs have been optimized and a physics-based two-dimensional (2-D) mixed device and circuit simulator by Silvaco Inc. has been used to understand the relationship with the switching characteristics. To investigate transient characteristic of the device, mixed-mode simulation has been performed, where the solution of the basic transport equations for the 2-D device structures is directly embedded into the solution procedure for the circuit equations. The result is a low-loss transient characteristic at low $Q_s$. Based on the simulation results, the DMOSFETs exhibit the turn-on time of 10ns at short channel and 9ns at without the interface charges. By reducing $SiO_2/SiC$ interface charge, power losses and switching time also decreases, primarily due to the lowered channel mobilities. As high density interface states can result in increased carrier trapping, or recombination centers or scattering sites. Therefore, the quality of $SiO_2/SiC$ interfaces is important for both static and transient properties of SiC MOSFET devices.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.3
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pp.661-668
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2018
Biomedical signals using skin resistance have different characteristics according to stress diseases. Biological diagnostic devices for diagnosing stress diseases have been developed by using these characteristics, and devices have been developed so that the signals measured by the skin storage meter can be easily analyzed. Experts in the field will look directly at the output signal to determine the likelihood of any stress disorder. However, it is very difficult for a person to accurately determine whether a person to be measured has a stress disorder by analyzing a bio-signal measured by each person to be measured, and the result of the judgment is very likely to be wrong. In order to solve these problems, we implemented the function of determining the signal of a stress disorder by using the machine learning technique. SVM was used as a classification method in consideration of low computing ability of measurement equipment. Training data and test data were randomly generated for each disease using error range 5 based on 13 diseases. Simulation results showed more than 90% decision accuracy. In the future, if the measurement equipment is actually applied to the patients, we can retrain the classifier with the newly generated data.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.47
no.4
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pp.62-68
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2010
This work proposes a 10b 100MS/s DAC based on a segmented local matching technique primarily for small chip area. The proposed DAC employing a segmented current-steering structure shows the required high linearity even with the small number of devices and demonstrates a fast settling behavior at resistive loads. The proposed segmented local matching technique reduces the number of current cells to be matched and the size of MOS transistors while a double-cascode topology of current cells achieves a high output impedance even with minimum sized devices. The prototype DAC implemented in a 0.13um CMOS technology occupies a die area of $0.13mm^2$ and drives a $50{\Omega}$ load resistor with a full-scale single output voltage of $1.0V_{p-p}$ at a 3.3V power supply. The measured DNL and INL are within 0.73LSB and 0.76LSB, respectively. The maximum measured SFDR is 58.6dB at a 100MS/s conversion rate.
Wireless Body Area Networks (WBAN) have been made possible by the emergence of small and lightweight wireless systems such as Bluetooth, enabled devices and PDAs. Antennas are an essential part of any WBAN system and due to various technical requirements and physical constraints, careful consideration of their design and deployment is needed. This paper is proposing on the design of wearable antenna as parts of clothing to serve communications functions, such as tracking and navigation in health care applications. The substrates of the wearable antennas will be made from textile materials and since it is wearable, it should have a small size, be light weight, low maintenance, and unobtrusive. This proposed paper will also investigate the influence of different parameters for wearable antenna including types of textile/substrate to ensure that the antenna design satisfies WBAN requirements. The characteristics and behavior of the antenna need to adhere to specifications set by wireless standards and system technology requirements. This means that the transmitting and receiving frequency bands of the various units need to be chosen accordingly. Since there are restrictions on the level of power to which the human body can be exposed to, the antenna as well as other RF system components must be designed to meet these restrictions. Antenna gain, which directly affects power transmitted, is a critical parameter in ensuring power levels fall within the safety guidelines and so will be of primary importance in the design. The electromagnetic interaction between WBAN antennas and devices and the human body will also be explored.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.5
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pp.470-477
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2016
This study analyzed the research trends concerning the use of smart devices by young children, such as smart phones, tablet PCs, interactive whiteboards and teacher assistant robots, which has begun to be mentioned relatively recently, and attempted to analyze the characteristics of the research trends and provide guidelines for the direction of future research. A search of articles related to the use of electronic media by young children using an Online Search DB revealed a total of 192 research papers, which were analyzed according to the subject of research, teaching-learning method, area of development and area of activity. It was found that the teaching-learning method, teacher education and professionalism were highly prevalent in the subject of research; the education method integrating play activity with literature activity were highly prevalent in the teaching-learning method; language development and social development were highly prevalent in the area of development; and language activity and social activity were highly prevalent in the area of activity.
With the recent development of hardware computing devices and software based frameworks, machine tasks using deep learning networks are expected to be utilized in various industrial fields and personal IoT devices. However, in order to overcome the limitations of high cost device for utilizing the deep learning network and that the user may not receive the results requested when only the machine task results are transmitted from the server, Collaborative Intelligence (CI) proposed the transmission of feature maps as a solution. In this paper, an efficient compression method for feature maps with vast data sizes to support the CI paradigm was analyzed and presented through experiments. This method increases redundancy by applying feature map reordering to improve compression efficiency in traditional video codecs, and proposes a feature map method that improves compression efficiency and maintains the performance of machine tasks by simultaneously utilizing image compression format and video compression format. As a result of the experiment, the proposed method shows 14.29% gain in BD-rate of BPP and mAP compared to the feature compression anchor of MPEG-VCM.
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.30
no.4
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pp.105-111
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2023
Electronic devices have been evolved to be mechanically flexible that can be endured repetitive deformation. This evolution emphasizes the importance of long-term reliability in metal wiring connecting electronic components, especially under bending fatigue in compressed environments. This study investigated methods to enhance adhesion between copper (Cu) and polyimide (PI) substrates, aiming to improve the reliability of copper wiring under such conditions. We applied oxygen plasma treatment and introduced a chromium (Cr) adhesion layer to the polyimide substrate. Our findings revealed that these adhesion enhancement methods significantly affect compression fatigue behavior. Notably, the chromium adhesion layer, while showing weaker fatigue characteristics at 1.5% strain, demonstrated superior performance at 2.0% strain with no delamination, outperforming other methods. These results offer valuable insights for improving the reliability of flexible electronic devices, including reducing crack occurrence and enhancing fatigue resistance in their typical usage environments.
Nano-sized materials can be coated on various substrates, and since this material is transparent and conductive, it can be used as a transparent electrode for electronic devices or an electrode for power supply. In this study, CNT and Ag nanowires were repeatedly coated using the silk screen technique, and samples formed up to 5 times were fabricated, and their optical and electrical properties were measured and analyzed. It was confirmed that marks were formed on the surface of the silkscreen-coated sample according to the coating direction, and the trend of transmittance and surface resistance according to the number of times of coating was investigated. As the number of coatings increased, transmittance and surface resistance tended to decrease. In particular, in the case of transmittance, the range of change was large in the samples coated 2 and 5 times. These changes were confirmed by the Ag nanowire coating. In addition, starting from 700 nm, the previous wavelength region increased according to the wavelength, while the above showed a tendency to decrease. The surface resistance was lowered from 9Ω/cm2 when coating once to 0.856Ω/cm2 when coating five times. It was found that the resistance value was affected by Ag similarly to the permeability. In the future, it is necessary to realize a desired transparent electrode through Ag concentration and coating of Ag nanowires with other methods and fusion with highly transparent CNT to apply to electronic devices.
Ue-Hwan Kim;Moon Young Kim;Eun-Ah Park;Whal Lee;Woo-Hyun Lim;Hack-Lyoung Kim;Sohee Oh;Kwang Nam Jin
Korean Journal of Radiology
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v.22
no.11
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pp.1918-1928
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2021
Objective: With the recent development of various MRI-conditional cardiac implantable electronic devices (CIEDs), the accurate identification and characterization of CIEDs have become critical when performing MRI in patients with CIEDs. We aimed to develop and evaluate a deep learning-based algorithm (DLA) that performs the detection and characterization of parameters, including MRI safety, of CIEDs on chest radiograph (CR) in a single step and compare its performance with other related algorithms that were recently developed. Materials and Methods: We developed a DLA (X-ray CIED identification [XCID]) using 9912 CRs of 958 patients with 968 CIEDs comprising 26 model groups from 4 manufacturers obtained between 2014 and 2019 from one hospital. The performance of XCID was tested with an external dataset consisting of 2122 CRs obtained from a different hospital and compared with the performance of two other related algorithms recently reported, including PacemakerID (PID) and Pacemaker identification with neural networks (PPMnn). Results: The overall accuracies of XCID for the manufacturer classification, model group identification, and MRI safety characterization using the internal test dataset were 99.7% (992/995), 97.2% (967/995), and 98.9% (984/995), respectively. These were 95.8% (2033/2122), 85.4% (1813/2122), and 92.2% (1956/2122), respectively, with the external test dataset. In the comparative study, the accuracy for the manufacturer classification was 95.0% (152/160) for XCID and 91.3% for PPMnn (146/160), which was significantly higher than that for PID (80.0%,128/160; p < 0.001 for both). XCID demonstrated a higher accuracy (88.1%; 141/160) than PPMnn (80.0%; 128/160) in identifying model groups (p < 0.001). Conclusion: The remarkable and consistent performance of XCID suggests its applicability for detection, manufacturer and model identification, as well as MRI safety characterization of CIED on CRs. Further studies are warranted to guarantee the safe use of XCID in clinical practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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