Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.41
no.12
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pp.7-12
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2004
In this paper, CPW wideband distributed amplifier was designed and fabricated using 0.1 $\mum$ InGaAs/InAlAs/GaAs Metamorphic HEMT(High Electron Mobility Transistor). The DC characteristics of MHEMT are 442 mA/mm of drain current density, 409 mS/mm of maximum transconductance. The current gain cut-off frequency(fT) is 140 GHz and the maximum oscillation frequency(fmax) is 447 GHz. The distributed amplifier was designed using 0.1 $\mum$ MHEMT and CPW technology. We designed the structure of CPW curve, tee and cross to analyze the discontinuity characteristics of the CPW line. The MIMIC circuit patterns were optimized electromagnetic field through momentum. The designed distributed amplifier was fabricated using our MIMIC standard process. The measured results show S21 gain of above 6 dB from DC to 45 GHz. Input reflection coefficient S11 of -10 dB, and output reflection coefficient S22 of -7 dB at 45 GHz, respectively. The chip size of the fabricated CPW distributed amplifier is 2.0 mm$\times$l.2 mm.
Background: The statistical methods to analyze and predict the related dangerous factors of deep fungal infection in lung cancer patients were several, such as logic regression analysis, meta-analysis, multivariate Cox proportional hazards model analysis, retrospective analysis, and so on, but the results are inconsistent. Materials and Methods: A total of 696 patients with lung cancer were enrolled. The factors were compared employing Student's t-test or the Mann-Whitney test or the Chi-square test and variables that were significantly related to the presence of deep fungal infection selected as candidates for input into the final artificial neural network analysis (ANN) model. The receiver operating characteristic (ROC) and area under curve (AUC) were used to evaluate the performance of the artificial neural network (ANN) model and logistic regression (LR) model. Results: The prevalence of deep fungal infection from lung cancer in this entire study population was 32.04%(223/696), deep fungal infections occur in sputum specimens 44.05%(200/454). The ratio of candida albicans was 86.99% (194/223) in the total fungi. It was demonstrated that older (${\geq}65$ years), use of antibiotics, low serum albumin concentrations (${\leq}37.18g/L$), radiotherapy, surgery, low hemoglobin hyperlipidemia (${\leq}93.67g/L$), long time of hospitalization (${\geq}14$days) were apt to deep fungal infection and the ANN model consisted of the seven factors. The AUC of ANN model($0.829{\pm}0.019$)was higher than that of LR model ($0.756{\pm}0.021$). Conclusions: The artificial neural network model with variables consisting of age, use of antibiotics, serum albumin concentrations, received radiotherapy, received surgery, hemoglobin, time of hospitalization should be useful for predicting the deep fungal infection in lung cancer.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.1
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pp.43-51
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2012
Due to the increasing demand to utilize water fronts and water resource effectively, a multi-dimensional model that provides detailed hydraulic characteristics is required in order to improve the decision making process. An EFDC model is a kind of multi-dimension model, and it requires detailed 3D (3-dimensional) terrain in order to simulate the hydraulic characteristics of stream flow. In the case of 3D terrain creation, especially river reaches, measurement resolution and spatial interpolation methods affect the detailed 3D topography which uses input data for EFDC simulation. Such results make hydraulic characteristics to be varied. This study aims to examine EFDC simulation results depending on the 3D topographies derived by separate measurement resolution and spatial interpolation methods. The study area is at the confluence of the Nakdong and Kuemho Rivers and the event rain implemented was Typhoon Ewiniar in 2006. As a result, in the case of the area-elevation curve, the difference by means of the interpolation methods was significant when applying the same measurement resolution, except at 160m resolution. Furthermore, when the measurement resolution was 80m or above, the difference in a cross-section was occurred. Meanwhile, the water level changes between interpolation methods were insignificant by the measurement resolution except when the Kriging method was used for the 160m measurement data. Velocity changes emerged according to the interpolation methods when measurement resolution was 80m or above and the Kriging method resulted in a velocity that had a considerable gap in relation to the results from other methods at a measurement resolution of 160m.
A user - oriented computer model to aid designing forest road is developed to release the burden by increasing efficiency of time - consuming and laborious road design works. In this paper, the structures and functions of the model are discussed. The model consists of functional modules : 1)input module to treat survey data and design criteria ; 2)road design module to generate preliminary road layout, horizontal and vertical curvatures and curve widening ; 3)earthwork analysis module to determine the economic mass movement ; 4)report writer module to produce hard copies of engineering drawings for plan views, cross - sections and profiles, earthwork calculation sheets and mass movement diagrams. In addition, the report writer also provides the information on earthwork disturbance along the cut and - fill slopes. The modules are designed to be fully - integrated to enable the users to perform engineering analyses and evaluate design alternatives in a series of road - design procedures.
As electricity is an indispensable input to human's existence and industrial production, economic benefits arise from consumption. The economic benefits of the electricity consumption are useful information in various fields of electricity-related policy. Therefore, this study attempts to value the economic benefits from electricity use. The economic benefit of electricity consumed is the area under the demand curve which made of the sum of the actual consumer expenditure and the consumer surplus. Consumer expenditure can be easily observed but the information on price elasticity of demand is necessarily required to compute consumer surplus. This study derives the estimates for price elasticities through literature review. The price elasticities of the electricity demand for residence, industry, and commercial are estimated to be -0.332, -0.351, and -0.263, respectively. Because the consumer surplus of the electricity consumption for residence, industry, and commercial are computed to be 191.54, 143.44, and 231.91 won per kWh, respectively. Given that average prices of electricity use were 127.02, 100.70, and 121.98 won per kWh for the year 2013, the economic benefit are calculated to be 318.56, 244.14, and 353.89 won per kWh, respectively. We can convert the values to 321.96, 246.75, and 357.67 won per kWh in 2014 constant price, respectively, using consumer price index. They can be used in the economic feasibility analysis of a new electricity supply project.
Kum, Donghyuk;Jang, Chun Hwa;Shin, Min Hwan;Choi, Joong-Dae;Kim, Bomchul;Jeong, Gyo-Cheol;Won, Chul Hee;Lim, Kyoung Jae
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.28
no.6
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pp.923-932
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2012
The purpose of this study was to determine parameters of surface cover materials and evaluation the effects on runoff and sediment reductions with rice straw mat with PAM at watershed scale using the SWAT model. In this study, 1) regression equation of CN for rice straw mat + PAM using SCS curve number method was developed, 2) the USLE P factor, being able to reflect simulation of rice straw mat + PAM in the agricultural field, was estimated for various slope scenarios with VFSMOD-w. Then regression equation for CN and USLE P factor were used as input data in the SWAT model. Assuming rice straw mat + PAM is applied to radish and potato fields, occupying 24% of agricultural fields at the study watershed. Result of direct runoff without rice straw mat + PAM was $65,964,368\;m^3,$ with rice straw mat + PAM, direct runoff was $65,637,336\;m^3$, $327,031.8\;m^3$ reductions compared without it. Also, result of sediment without rice straw mat + PAM was 163,531 ton, with rice straw mat + PAM, sediment was 84,779 ton, 78,752 ton reduction compared without it. This analysis showed that about 48% sediment reductions would be expected with rice straw mat + PAM. As shown in this study, rice straw mat + PAM would be used as an efficient site-specific BMPs to reduce runoff and sediment discharge from field.
Moon, Kyung Hwan;Song, Eun Young;Wi, Seung Hwan;Oh, Sooja
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.20
no.2
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pp.228-232
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2018
Process-based crop models have been used to assess the impact of climate change on crop production. These models are implemented in procedural or object oriented computer programming languages including FORTRAN, C++, Delphi, Java, which have a stiff learning curve. The requirement for a high level of computer programming is one of barriers for efforts to develop and improve crop models based on biophysical process. In this study, we attempted to develop a Chinese cabbage model using Microsoft Excel with Visual Basic for Application (VBA), which would be easy enough for most agricultural scientists to develop a simple model for crop growth simulation. Results from Soil-Plant-Atmosphere-Research (SPAR) experiments under six temperature conditions were used to determine parameters of the Chinese cabbage model. During a plant growing season in SPAR chambers, numbers of leaves, leaf areas, growth rate of plants were measured six times. Leaf photosynthesis was also measured using LI-6400 Potable Photosynthesis System. Farquhar, von Caemmerer, and Berry (FvCB) model was used to simulate a leaf-level photosynthesis process. A sun/shade model was used to scale up to canopy-level photosynthesis. An Excel add-in, which is a small VBA program to assist crop modeling, was used to implement a Chinese cabbage model under the environment of Excel organizing all of equations into a single set of crop model. The model was able to simulate hourly changes in photosynthesis, growth rate, and other physiological variables using meteorological input data. Estimates and measurements of dry weight obtained from six SPAR chambers were linearly related ($R^2=0.985$). This result indicated that the Excel/VBA can be widely used for many crop scientists to develop crop models.
In a closed-compartment with various configurations, the correlation that can predict the maximum heat release rate (HRR) with the changes in internal volume and fire growth rate was investigated numerically. The volume of the compartment was controlled by varying the length ratio based on the bottom surface shape of the ISO 9705 fire room, where the ceiling height was fixed to 2.4 m. As a main result, the effect of a change in ceiling height on the maximum HRR was examined by a comparison with a previous study that considered the change in ceiling height. In addition, a more generalized correlation equation was proposed that could predict the maximum HRR in closed-compartments regardless of the changes in ceiling height. This correlation had an average error of 7% and a maximum error of 19% for various fire growth rates when compared with the numerical results. Finally, the applicability of the proposed correlation to representative fire compartments applied to the domestic performance-based design (PBD) was examined. These results are expected to provide useful information on predicting the maximum HRR caused by flashover in closed-compartments as well as the input information required in a fire simulation.
Kim, Jeonghoon;Hong, Jongouk;Byun, Yoseph;Jung, Euiyoup;Seo, Seokhyun;Chun, Byungsik
Journal of the Korean GEO-environmental Society
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v.14
no.9
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pp.31-37
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2013
In this study installation diameter, interval, area replacement ratio and ground hardness of applicable ground in C.G.S method should be mastered through surrounding ground by conducting modeling. Optimum artificial neural network was selected through the study of the parameter of artificial neural network and prediction model was developed by the relationship with numerical analysis and artificial neural network. As this result, C.G.S pile settlement and ground settlement were found to be equal in terms of diameter, interval, area replacement ratio and ground hardness, presented in a single curve, which means that the behavior pattern of applied ground in C.G.S method was presented as some form, and based on such a result, learning the artificial neural network for 3D behavior was found to be possible. As the study results of artificial neural network internal factor, when using the number of neural in hidden layer 10, momentum constant 0.2 and learning rate 0.2, relationship between input and output was expressed properly. As a result of evaluating the ground behavior of C.G.S method which was applied to using such optimum structure of artificial neural network model, is that determination coefficient in case of C.G.S pile settlement was 0.8737, in case of ground settlement was 0.7339 and in case of ground heaving was 0.7212, sufficient reliability was known.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.22
no.2
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pp.47-56
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2020
Decline of pine forests happens in Korea due to various disturbances such as insect pests, forest fires and extreme climate, which may further continue with ongoing climate change. For conserving and reestablishing pine forests, understanding climate-induced future shifts of pine tree distribution is a critical concern. This study predicts future geographical distribution of Pinus densiflora, using Maximum Entropy Model (MaxEnt). Input data of the model are locations of pine tree stands and their environmental variables such as climate were prepared for the model inputs. Alternative future projections for P. densiflora distribution were conducted with RCP 4.5 and RCP 8.5 climate change scenarios. As results, the future distribution of P. densiflora steadily decreased under both scenarios. In the case of RCP 8.5, the areal reductions amounted to 11.1% and 18.7% in 2050s and 2070s, respectively. In 2070s, P. densiflora mainly remained in Kangwon and Gyeongsang Provinces. Changes in temperature seasonality and warming winter temperature contributed primarily for the decline of P. densiflora., in which altitude also exerted a critical role in determining its future distribution geographic vulnerability. The results of this study highlighted the temporal and spatial contexts of P. densiflora decline in Korea that provides useful ecological information for developing sound management practices of pine forests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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