Lee, Ki Chang;Jo, Kwang-Min;Lee, Joon-Hyung;Kim, Jeong-Joo;Heo, Young-Woo
Journal of Surface Science and Engineering
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v.47
no.5
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pp.239-243
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2014
The electrical and optical properties of amorphous In-Tin-Zinc-Oxide(ITZO) deposited at room temperature using rf-magnetron sputtering were investigated. The amorphous ITZO thin films were obtained at the composition of In:Sn:Zn = 6:2:2, 4:3:3, and 2:4:4, but the ITZO (8:1:1) showed a crystalline phase of bixbyite structure of In2O3. The resistivity of ITZO could be controlled by oxygen pressure in the sputtering ambient. The resistivity of post-annealed ITZO thin films exhibited the dependence on the amount of Indium. Optical energy band gap and transmittance increased as the amount of indium in ITZO increased. For the device application with ITZO, the bottom-gated thin-film transistor using ITZO as a active channel layer was fabricated. It showed a threshold voltage of 1.42V and an on/off ratio of $5.63{\times}10^7$ operated with saturation field-effect mobility of $14.2cm^2/V{\cdot}s$.
In order to study the temporal variations of nutrients and chlorophyll-a in the Bottol Bada, three field observations were carried out on 20, 23 and 26 July, 2004. The low N:P values exhibit nitrogen deficiency during the periods of observation. This result is not representative of typical summer environment in the southern coast of Korea. The possible mechanisms are as follows: 1) The freshwater inflow was not sufficient for the supply of nitrogen because the total precipitation was 11.9 mm in July, 2004. This amount is no more than $5\%$ in normal precipitation in July. 2) There was an inflow of oceanic water under the subsurface into the Bottol Bada. Even though the oceanic water comprises more nutrients, it produces the stratification between the surface and the subsurface water and seems to prevent the supply of nutrinets to the surface layer. 3) The high chlorophyll-a concentration of $1.2 {\cal}ug/L$ was shown near the narrow channel between Gae-do and Geumo-do. This seems to be resulted from the inflow of water from Gamak Bay.
Yoon, Min Woo;Pack, Sang Deog;Park, Sang Yeun;Shin, Seung Sook
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.464-464
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2017
경사가 급한 산지하천은 대부분 전석이 산재한 자갈하상으로 되어 있다. 전석은 계곡이나 사면에서 발생한 토석류의 일부로 하천에 유입하여 하류로 이송되는 중에 하상에 퇴적된다. 이후 발생하는 홍수에 따라서 거대 전석은 단속적 이동하기 때문에 하천 흐름을 방해하는 돌출장애물로서 기능하는 경우가 많다. 본 연구에서는 개수로 흐름의 장애를 유발하는 돌출물이 경계층 높이에 어떤 영향을 미치는 지를 파악하기 위하여 장애물 돌출높이의 변화가 경계층고에 미치는 영향을 수리실험으로 조사하였다. 본 연구인 경계층분포 실험은 폭 0.6m, 길이 9m인 순환식 유량공급 개수로에서 진행하였으며 실제 경계층 측정 길이는 폭 0.6m, 최대 길이 1.2m, 수심 0.2m이다. 개수로에 돌출장애물을 부착 후 3차원 유속계를 이용하여 유속을 측정하였다. 유속계의 측정간격은 수로 방향, 폭 방향, 수심방향으로 각각 1cm씩 이동하며 유속 u, v, w를 측정하였으며 이때 흐름의 평균유속은 0.51m/s이다. 실험에 사용된 돌출 장애물의 크기는 가로와 세로는 6cm, 길이 6~10cm인 직육면체 콘크리트이다. 포설된 하상재료의 평균입경은 20.5mm의 강자갈이며 포설된 높이는 평균 20.5mm이다. 실험방법은 개수로 바닥에 돌출장애물을 부착 후 그 하류에서 수심, 유량, 유속, 수온을 측정한다. 또한 하상재료를 포설하고 위와 같은 방법으로 실험을 진행 후 결과를 비교, 분석한다. 본 연구는 결과를 정리하면, 동일한 높이의 돌출장애물이 있을 경우 개수로 유속분포는 자갈하상에서 기울기가 더 급하였다. 돌출 장애물에서 하류로 갈수록 무차원 경계층 두께는 감소하는 경향을 보였으나 자갈하상인 경우에는 진동을 나타내고 있어서 하상의 조도가 경계층 안정에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 따라서 자갈하상과 같이 하상의 조도고가 클 때 경계층 변화에 미치는 기구를 파악하는 연구가 필요하다.
Heavy rainfall is in causing debris flow by recent climate change and causes much damage in the downstream. The debris flow from the mountainous area runs to the downstream, repeating sedimentation and erosion, and appears as a fluidized soil-water mixture. Continuity equation and momentum equation were applied to analyze the debris flow with strong mobility, and the sedimentation and erosion velocity with fine particle fractions were also applied. This study is to analyze the behavior of debris flow at the downstream end for the variation of the amount of sediments can occur in the upstream of the mountain. Analysis of sediment volume concentration at the downstream end of the channel due to the variance of the length of pavement of the granulated soils resulted in the higher the supply flow discharge and the longer the length of pavement, the greater the difference in the level of sediment concentration and the earlier the point of occurrence of the inflection point. The results of this study will provide good information for determining the erosion-sedimentation velocity rate which can detect erosion and sedimentation on steep slopes.
In this study, fluorinated ethylene propylene (FEP) nanoparticle as an adhesive for fabricating a three-dimensional multilayered microfluidic device was studied. The formation of evenly distributed FEP nanoparticles layer with 3 ㎛ in thickness on substrates was achieved by simple spin coating of FEP dispersion solution at 1500 rpm for 30 s. It is confirmed that FEP nanoparticles transformed into a hydrophobic thin film after thermal treatment at 300 ℃ for 1 hour, and fabricated polyimide film-based microfluidic device using FEP nanoparticle was endured pressure up to 2250 psi. Finally, a three-dimensional multilayered microfluidic device composed of 16 microreactors, which are difficult to fabricate with conventional photolithography, was successfully realized by simple one-step alignment of FEP coated nine polyimide films. The developed three-dimensional multilayered microfluidic device has the potential to be a powerful tool such as high-throughput screening, mass production, parallelization, and large-scale microfluidic integration for various applications in chemistry and biology.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.8
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pp.1088-1094
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2021
This paper proposes a partial BMA (Broadcasting Multiple Access) network structure and D-ARP (Distributed Address Resolution Protocol) method in order to support full mesh routing function in the DAMA (Demand Assigned Multiple Access)-based MF-TDMA (Multi Frequency-Time Division Multiple Access) satellite system. The partial BMA network enables legacy router devices and routing protocols to be adopted in the satellite communication system, and decreases the amount of routing protocol overhead. In addition, we introduce the D-ARP method that help a spoke satellite node acquiring the MAC (Media Access Control) address from remote satellite nodes in none BMA satellite network. The D-ARP method provides the MAC address of remote nodes to each other nodes through the broadcasting-enabled satellite channel. And we lastly evaluate and analysis the network performance of the proposed approach.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.59
no.2
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pp.64-71
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2022
In this paper, we simulate the collision of a solitary wave on a vertical wall in a uniform water channel and investigate the effect of damping on the amplitude attenuation. In order to take into account the damping effect, we introduce the Stokes damping whose dissipation is dependent on the velocity of wave motion on the surface of a thin layer of oil. That is, we use the improved Boussinesq equation with Stokes damping to describe the damped wave motion. Our work mainly focuses on the amplitude attenuation of a propagating solitary wave, which may depend on the Stokes damping together with the initial position and initial amplitude of the wave. We utilize the method of images and a powerful numerical tool (functional iteration method) for solving the improved Boussinesq equation, yielding an effective numerical simulation. This enables us to find the amplitudes of the incident wave and reflected one, whose ratio is a measure of the (wave) amplitude attenuation. Accordingly, we have shown that the reflection of a solitary wave by a vertical wall is dependent on not only the initial amplitude and position of a solitary but the Stokes damping.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.249-251
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2022
In this paper, we present machine learning to control drone flight using EEG signals. We defined takeoff, forward, backward, left movement and right movement as control targets and measured EEG signals from the frontal lobe for controlling using Fp1. Fp2 Fp2 two-channel dry electrode (NeuroNicle FX2) measuring at 250Hz sampling rate. And the collected data were filtered at 6~20Hz cutoff frequency. We measured the motion image of the action associated with each control target open for 5.19 seconds. Using Matlab's classification learner for the measured EEG signal, the triple layer neural network, logistic regression kernel, nonlinear polynomial Support Vector Machine(SVM) learning was performed, logistic regression kernel was confirmed as the highest accuracy for takeoff and forward, backward, left movement and right movement of the drone in learning by class True Positive Rate(TPR).
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.12
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pp.1-7
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2023
The advent of deep learning technologies has led to the development of various medical applications, making healthcare services more convenient and effective. Among these applications, heart rate estimation is considered a vital method for assessing an individual's health. Traditional methods, such as photoplethysmography through smart watches, have been widely used but are invasive and require additional hardware. Recent advancements allow for contactless heart rate estimation through facial image analysis, providing a more hygienic and convenient approach. In this paper, we propose a lightweight methodology capable of accurately estimating heart rate in mobile environments, using a specialized 2-channel network structure based on 2D convolution. Our method considers both subtle facial movements and color changes resulting from blood flow and muscle contractions. The approach comprises two major components: an Encoder for analyzing image features and a regression layer for evaluating Blood Volume Pulse. By incorporating both features simultaneously our methodology delivers more accurate results even in computing environments with limited resources. The proposed approach is expected to offer a more efficient way to monitor heart rate without invasive technology, particularly well-suited for mobile devices.
To treat the novel COronaVIrus Disease (COVID), comparatively fewer medicines have been approved. Due to the global pandemic status of COVID, several medicines are being developed to treat patients. The modern COVID medicines development process has various challenges, including predicting and detecting hazardous COVID medicine responses. Moreover, correctly predicting harmful COVID medicine reactions is essential for health safety. Significant developments in computational models in medicine development can make it possible to identify adverse COVID medicine reactions. Since the beginning of the COVID pandemic, there has been significant demand for developing COVID medicines. Therefore, this paper presents the transferlearning methodology and a multilabel convolutional neural network for COVID (MLCNN-COV) medicines development model to identify negative responses of COVID medicines. For analysis, a framework is proposed with five multilabel transfer-learning models, namely, MobileNetv2, ResNet50, VGG19, DenseNet201, and Inceptionv3, and an MLCNN-COV model is designed with an image augmentation (IA) technique and validated through experiments on the image of three-dimensional chemical conformer of 17 number of COVID medicines. The RGB color channel is utilized to represent the feature of the image, and image features are extracted by employing the Convolution2D and MaxPooling2D layer. The findings of the current MLCNN-COV are promising, and it can identify individual adverse reactions of medicines, with the accuracy ranging from 88.24% to 100%, which outperformed the transfer-learning model's performance. It shows that three-dimensional conformers adequately identify negative COVID medicine responses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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