Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.43
no.9
s.351
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pp.23-30
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2006
This paper presents a design of a high-efficiency CMOS DC-DC boost converter using a current-sensing feedback method. High-precision current-sensing circuity is incorporated in order to sense the current flowing in the inductor, which determines the switching scheme of the pulse-width modulation. The external components or large chip area for the frequency compensation can be avoided while maintaining the stable operations of the converter. Various input/output voltage levels can be available through the external resistor strings. The designed DC-DC converter is fabricated in a 0.18-um CMOS technology with a thick-gate oxide option. The converter shows the maximum efficiency over 90% for the output voltage of 3.3V and load current larger than 200mA. The load regulation is 1.15% for the load current change of 100mA.
Nondestructive damage sensing and load transfer mechanisms of carbon nanotube (CNT) and nanofiber (CNF)/epoxy composites have been investigated by using electro-micromechanical technique. The electrospun PVDF nanofibers were also prepared as a piezoelectric sensor. The electro-micromechanical techniques were applied to evaluate sensing response of carbon nanocomposites by measuring electrical resistance under an uniform cyclic loading. Composites with higher volume content of CNT showed significantly higher tensile properties than neat and low volume$\%$ CNT composites. CNT composites showed humidity sensing within limited temperature range. CNT composites with smaller aspect ratio showed higher apparent modulus due to high volume content in case of shorter aspect ratio. Thermal treated electrospun PVDF nanofiber showed higher mechanical properties than the untreated case due to crystallinity increase, whereas load sensing decreased in heat treated case. Electrospun PVDF nanofiber web also showed sensing effect on humidity and temperature as well as stress transferring. Nanocomposites and electrospun PVDF nanofiber web can be applicable for sensing application.
LIDAR (LIght Detection And Ranging) is an active remote sensing technology which provides 3D coordinates of the Earth's surface by performing range measurements from the sensor. Early small footprint LIDAR systems recorded multiple discrete returns from the back-scattered energy. Recent advances in LIDAR hardware now make it possible to record full digital waveforms of the returned energy. LIDAR waveform decomposition involves separating the return waveform into a mixture of components which are then used to characterize the original data. The most common statistical mixture model used for this process is the Gaussian mixture. Waveform decomposition plays an important role in LIDAR waveform processing, since the resulting components are expected to represent reflection surfaces within waveform footprints. Hence the decomposition results ultimately affect the interpretation of LIDAR waveform data. Computational requirements in the waveform decomposition process result from two factors; (1) estimation of the number of components in a mixture and the resulting parameter estimates, which are inter-related and cannot be solved separately, and (2) parameter optimization does not have a closed form solution, and thus needs to be solved iteratively. The current state-of-the-art airborne LIDAR system acquires more than 50,000 waveforms per second, so decomposing the enormous number of waveforms is challenging using traditional single processor architecture. To tackle this issue, four parallel LIDAR waveform decomposition algorithms with different work load balancing schemes - (1) no weighting, (2) a decomposition results-based linear weighting, (3) a decomposition results-based squared weighting, and (4) a decomposition time-based linear weighting - were developed and tested with varying number of processors (8-256). The results were compared in terms of efficiency. Overall, the decomposition time-based linear weighting work load balancing approach yielded the best performance among four approaches.
The purpose of this study is to develop Water Quality Management System(WQMS), which performs calculating pollutant discharge and forecasting water quality with water pollution model. Operational water quality management requires not only controlling pollutants but acquiring and managing exact information. A GIS software, ArcView was used to enter or edit geographic data and attribute data, and MapObject was used to customize the user interface. PCI, a remote sensing software, was used for deriving land cover classification from 20 m resolution SPOT data by image processing. WQMS has two subsystems, Database Subsystem and Modelling subsystem. Database subsystem consisted of watershed data from digital map, remote sensing data, government reports, census data and so on. Modelling subsystem consisted of NSPLM(NonStorm Pollutant Load Model)-SPLM(Storm Pollutant Load Model). It calculates the amount of pollutant and predicts water quality. This two subsystem was connected through graphic display module. This system has been calibrated and verified by applying to Mokhyun stream watershed.
Proceedings of the Korean Society For Composite Materials Conference
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2005.11a
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pp.141-144
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2005
Sensing and interfacial evaluation of Ni nanowire strands/polymer composites were investigated using Electro-micromechanical technique. Electro-micromechanical techniques can be used as sensing method for micro damage, loading, temperature of interfacial properties. Using Ni nanowire strands/silicone composites with different content, load sensing response of electrical contact resistivity was investigated under tensile and compression condition. The mechanical properties of Ni nanowire strands with different type/epoxy composites were measured using uniformed cyclic loading and tensile test. Ni nanowire strands/epoxy composites showed humidity and temperature sensing within limited ranges, 20 vol% reinforcement. Some new information on temperature and humidity sensing plus loading sensing of Ni nanowire strands/polymer composites could be obtained from the electrical resistance measurement as a new concept of the nondestructive interfacial evaluation.
We present in this paper a novel power load prediction method using temporal pattern mining from AMR(Automatic Meter Reading) data. Since the power load patterns have time-varying characteristic and very different patterns according to the hour, time, day and week and so on, it gives rise to the uninformative results if only traditional data mining is used. Also, research on data mining for analyzing electric load patterns focused on cluster analysis and classification methods. However despite the usefulness of rules that include temporal dimension and the fact that the AMR data has temporal attribute, the above methods were limited in static pattern extraction and did not consider temporal attributes. Therefore, we propose a new classification method for predicting power load patterns. The main tasks include clustering method and temporal classification method. Cluster analysis is used to create load pattern classes and the representative load profiles for each class. Next, the classification method uses representative load profiles to build a classifier able to assign different load patterns to the existing classes. The proposed classification method is the Calendar-based temporal mining and it discovers electric load patterns in multiple time granularities. Lastly, we show that the proposed method used AMR data and discovered more interest patterns.
This present study describes an application of UV scanning spectrometer $O_4$ data for retrieval of aerosol vertical profiles in Seoul during the measurement period that includes two Asian dust event days. The results show large variations of aerosol load in vertical and temporal scales. Large variations in aerosol were observed at 1 km in height during the daytime in the measurement period when the Asian dust events took place. The aerosol load, however, was found to be largest at the surface compared to those retrieved at the higher atmospheric layers. The results also clearly identified the diurnal patterns of aerosol vertical distributions. The aerosol load was high in the morning and noon whereas it was low in the afternoon. This study demonstrates that UV scanning spectrometer observations of the oxygen dimer can serve as a potential method for determination of atmospheric aerosol vertical distributions and optical properties.
The thermally insulated underground pipelines have been used for district heating system. The sensor wire embedded in the insulation was used for monitoring the insulating resistance between the sensor wire and the pipe. The resistance measurement system detects corrosion of steel pipe under insulation. The corrosion and stress corrosion cracking(SCC) characteristics of sensor wire in synthetic ground water were investigated using the electrochemical methods and constant load SCC tests. The polarization tests were used to study the electrochemical behavior of sensor wire. The sensor wire was passivated at temperatures ranging from 25 to $95^{\circ}C$. However, the applied sensing current larger than passive current resulted in breakdown of passive film. The constant load SCC tests were performed to investigate the effects of applied current and load on the fracture behavior. Stress-corrosion cracks initiated at pits that were produced by sensing current. The growth of the pit involves a tunnelling mechanism, which leads to ductile fracture.
This paper is concerned with the nonlinear hyperelastic problem fur the incompressible characteristics of the rubber. Tension sensor is a strain gage type load cell element for a fence intrusion detection system and consists of the sensing part and the rubber housing. The analysis includes an elastic analysis and a hyperelastic analysis of a tension sensor for the deformed shape and variation of the maximum strain on the sensing part with respect to the vertical load. Numerical results show that the hyperelastic model is stiffer and less deformed than the elastic model. Comparing with the experimental test data, we know the hyperelastic model is the better approximation than the elastic model.
In civil engineering, revolving structures (RS) are a unique structural form applied in innovative architecture design. Such structures are able to revolve around themselves or along a certain track. However, few studies are dedicated to safety design or health monitoring of RS. In this paper, a wireless dynamic sensing system is developed for RS, and field tests toward a large revolving auditorium are conducted accordingly. At first, a wheel-rail problem is proposed: The internal force redistributes in RS, which is due to wheel-rail irregularity. Then the development of the sensing system for RS is presented. It includes system architecture, network organization, vibrating wire sensor (VWS) nodes and online remote control. To keep the sensor network identifiable during revolving, the addresses of sensor nodes are reassigned dynamically when RS position changes. At last, the system is mounted on a huge outdoor revolving auditorium. Considering the influence of the proposed problem, the RS of the auditorium has been designed conservatively. Two field tests are conducted via the sensing system. In the first test, 2000 people are invited to act as the live load. During the revolving process, data is collected from RS in three different load cases. The other test is the online monitoring for the auditorium during the official performances. In the end, the field-testing result verifies the existence of the wheel-rail problem. The result also indicates the dynamic sensing system is applicable and durable even while RS is rotating.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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