Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.2
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pp.920-926
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2011
In this paper, a solar power emotional LED lightening street lamps with multi control sun tracker is presented. The proposed system has a multiple control sun tracking function and high quality emotional LED lamps. The system is designed to absorb maximum sun lights by temperature sensor and humidity sensor of control circuits. A battery charge-discharge controller is developed for high efficient usage of battery charger for utilization of new and renewal energy. An interface circuit for remote monitoring and controlling is included in the developed system. The proposed multi tracking solar power emotional LED street lamps is better than conventional systems in aspect of tracking operation and energy efficiency, and expected to be a leading model for next generation solar power street lamp system, because it is a new technology combining sun tracking solar power system and emotional lightening system.
Accurate field crop classification is essential for various agricultural applications, yet existing methods face challenges due to diverse crop types and complex field conditions. This study aimed to address these issues by combining support vector machine (SVM) models with multi-seasonal unmanned aerial vehicle (UAV) images, texture information extracted from Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM), and RGB spectral data. Twelve high-resolution UAV image captures spanned March-October 2021, while field surveys on three dates provided ground truth data. We focused on data from August (-A), September (-S), and October (-O) images and trained four support vector classifier (SVC) models (SVC-A, SVC-S, SVC-O, SVC-AS) using visual bands and eight GLCM features. Farm maps provided by the Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs proved efficient for open-field crop identification and served as a reference for accuracy comparison. Our analysis showcased the significant impact of hyperparameter tuning (C and gamma) on SVM model performance, requiring careful optimization for each scenario. Importantly, we identified models exhibiting distinct high-accuracy zones, with SVC-O trained on October data achieving the highest overall and individual crop classification accuracy. This success likely stems from its ability to capture distinct texture information from mature crops.Incorporating GLCM features proved highly effective for all models,significantly boosting classification accuracy.Among these features, homogeneity, entropy, and correlation consistently demonstrated the most impactful contribution. However, balancing accuracy with computational efficiency and feature selection remains crucial for practical application. Performance analysis revealed that SVC-O achieved exceptional results in overall and individual crop classification, while soybeans and rice were consistently classified well by all models. Challenges were encountered with cabbage due to its early growth stage and low field cover density. The study demonstrates the potential of utilizing farm maps and GLCM features in conjunction with SVM models for accurate field crop classification. Careful parameter tuning and model selection based on specific scenarios are key for optimizing performance in real-world applications.
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.30
no.4
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pp.69-78
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2023
With the rapid growth of artificial intelligence, the demand for semiconductors is enormously increasing everywhere. To ensure the manufacturing quality and quantity simultaneously, the importance of automatic defect detection during the packaging process has been re-visited by adapting various deep learning-based methodologies into automatic packaging defect inspection. Deep learning (DL) models require a large amount of data for training, but due to the nature of the semiconductor industry where security is important, sharing and labeling of relevant data is challenging, making it difficult for model training. In this study, we propose a new framework for securing sufficient data for DL models with fewer computing resources through a divide-and-conquer approach. The proposed method divides high-resolution images into pre-defined sub-regions and assigns conditional labels to each region, then trains individual sub-regions and boundaries with boundary loss inducing the globally coherent and seamless images. Afterwards, full-size image is reconstructed by combining divided sub-regions. The experimental results show that the images obtained through this research have high efficiency, consistency, quality, and generality.
This paper presents the application of a magnetic gear to the electric propulsion system for an aircraft. Since high torque is required in aircraft electric propulsion systems, combining a speed reducer can amplify the torque. However, mechanical gears have issues, such as friction, vibration, and heat generation, which lead to maintenance challenges. In the case of a direct-drive motor that does not use mechanical gears, the size and weight of the motor increase to achieve high torque. This paper proposes the application of a magnetic gear to solve the maintenance issues of mechanical gears and the weight increase problem of direct-drive motors in aircraft electric propulsion systems. In this paper, a magnetic gear suitable for aircraft electric propulsion systems is designed, and it is compared with a direct-drive motor in terms of performance and the feasibility of applying the magnetic gear is verified.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.12
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pp.150-159
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2014
The latest video coding standard, HEVC can improve the coding efficiency significantly compared with the H.264/AVC. However the HEVC encoder requires much larger computational complexities. The longer 8-tap interpolation filter of the HEVC which is used in a non-integer motion estimation is one of the reasons and this paper aims to reduce the computational complexities. First of all, three shorter-tap interpolation filters for a motion estimation process are tested rather than the use of a standard interpolation filter. In addition, the fast searching strategies to reduce the number of comparisons for choosing the best non-integer motion vector are proposed. Finally, the interpolation process is selectively applied according to the searching strategy. By combining all of the techniques, the experimental results show that the encoding times can be reduced by 13.6%, 18.5% and 21.1% with the coding efficiency penalties of 0.7%, 1.5% and 2.5%, respectively. For the full-HD video sequences, the coding efficiency penalties are reduced to 0.4%, 1.1% and 1.6% at the same level of the encoding time savings, which shows the effectiveness of the proposed schemes for the high resolution video sequences.
1-D hydrodynamic numerical models have been most widely used in the field of flood analysis. The model's input data are upstream/downstream boundaries, roughness coefficients, cross-sections, and so on, and computational distance step and time step are the most important factors in order to guarantee the computational accuracy, stability, and efficiency. In this study, a theoretical explanation is presented for the basis of the previous empirical selection criteria of cross-section's location; also, the estimation technique of computationally variable distance step is proposed to reflect the properties of flow at every computational time step. Combining this technique with 1-D unsteady numerical model, it was applied to two events of Teton dam failure flood and the Han River flood. The numerical experimental results demonstrate that the accuracy and stability is increased when used more interpolated cross-sections and show that the proposed technique of computationally variable distance step has the same order of accuracy with smaller numbers of cross-section than previous empirical selection criteria. The practical use of this technique will be possible to analyze the river floods with high efficiency as well as accuracy and stability.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.3
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pp.799-818
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2014
Spectrum sensing is a key technical challenge for cognitive radio (CR). It is well known that multi-cycle cyclostationarity (MC) detector is a powerful method for spectrum sensing. However, conventional MC detector is difficult to implement due to its high computational complexity. This paper pays attention to the fact that the computation complexity can be reduced by simplifying the test statistic of conventional MC detector. Based on this simplification process, an improved MC detector is proposed. Compared with the conventional one, the proposed detector has the low-computational complexity and sufficient-accuracy on sensing performance. Subsequently, the sensing performances are further investigated for the cases of Rayleigh, Nakagami-m, Rician, composite Rayleigh fading-lognormal shadowing and composite Nakagami fading-lognormal shadowing channels, respectively. Furthermore, the square-law combining (SLC) is introduced to improve the detection capability over fading-shadowing channels. The corresponding closed-form expressions of average detection probability are derived for each case by the moment generation function (MGF) approach. Finally, illustrative and analytical results show that the efficiency and reliability of proposed detector and the improvement on sensing performance by SLC over composite fading-shadowing channels.
In recent years, with the rapid development of electronic commerce, companies engaging in e-commerce want to take advantage of fast and easy way to solve ever-growing disputes online. South Korea's e-commerce disputes are mainly solved by mediation process of Korea E-commerce Mediation Committee. The whole process of online mediation can be carried out by the network, with the advantages of high efficiency and speed. On the other hand, the introduction of CIETAC's online Arbitration Rules in China meets the actual needs. Especially the requirement of hearing trials' procedures should be easier and faster, making the dispute can be resolved in a short time. Furthermore, the whole process from applying to ruling is conducted online, which meets the needs of e-commerce business that want to solve the disputes faster and more efficient. In addition, the cost of online arbitration is much lower than the average arbitrations. The implementation of the CIETAC's Online Arbitration Rules, will further promote the development of e-commerce in China. With the increase of trade volume between China and Korea, the e-business are also increasing. Although South Korea has not yet implemented online arbitration until now, CIETAC's effort for combining arbitration and mediation have good implications for development Korea's e-commerce online dispute system to promote e-Commerce between Korea and China.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.4
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pp.1638-1654
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2018
The heterogeneous network (HetNet) has been one of the key technologies in Long Term Evolution-Advanced (LTE-A) with growing capacity and coverage demands. However, the introduction of femtocells has brought serious co-layer interference and cross-layer interference, which has been a major factor affecting system throughput. It is generally acknowledged that the resource allocation has significant impact on suppressing interference and improving the system performance. In this paper, we propose a hybrid-clustering algorithm based on the $Mat{\acute{e}}rn$ hard-core process (MHP) to restrain two kinds of co-channel interference in the HetNet. As the impracticality of the hexagonal grid model and the homogeneous Poisson point process model whose points distribute completely randomly to establish the system model. The HetNet model based on the MHP is adopted to satisfy the negative correlation distribution of base stations in this paper. Base on the system model, the spectrum sharing problem with restricted spectrum resources is further analyzed. On the basis of location information and the interference relation of base stations, a hybrid clustering method, which takes into accounts the fairness of two types of base stations is firstly proposed. Then, auction mechanism is discussed to achieve the spectrum sharing inside each cluster, avoiding the spectrum resource waste. Through combining the clustering theory and auction mechanism, the proposed novel algorithm can be applied to restrain the cross-layer interference and co-layer interference of HetNet, which has a high density of base stations. Simulation results show that spectral efficiency and system throughput increase to a certain degree.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.14
no.3
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pp.209-216
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2003
We design and fabricate slot array antenna for BMWS(Broadband Multimedia Wireless System) applications. This paper presents a simple feed structure, which consists of two horns and a parallel-plate waveguide, because antennas operating at 40.5 GHz~43.5 GHz have considerable feeding losses. The simple feed structure has the advantages of high-efficiency and mass-production. The fabricated antenna has a gain of 25.8 dBi with a sidelobe level below -18 ㏈ and a 3 ㏈ beamwidth of approximately 3$^{\circ}$ in the E-plane. In case of H-plane, a 3 ㏈ beamwidth is 17$^{\circ}$ and a sidelobe level is suppressed to below -27 ㏈. The experimental results are in good agreement with the simulation results. The authors expect that narrow 3 ㏈ beamwidth is obtained by combining a few proposed slot array antennas in parallel.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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