Primary-side regulation (PSR) scheme is widely applied in low power applications, such as cell phone chargers, network adapters, and LED drivers. However, the efficiency and standby power requirements have been improved to a high standard due to the new trends of DOE (Department Of Energy) Level VI and COC (Code Of Conduct specifications) V5. The major drawbacks of PSR include poor regulation due to inaccurate feedback and difficulty in acquiring acceptable regulation. A novel adaptive blanking strategy for constant current and constant voltage regulation is proposed in this paper. An accurate model for the sample blanking time related to transformer leakage inductance and the metal-oxide-semiconductor field-effect transistor (MOSFET) parasitic capacitance is established. The proposed strategy can achieve accurate detection for ultra-low standby power. In addition, numerous control factors are analyzed in detail to eliminate the influence of leakage inductance on the loop stability. A dedicated controller integrated circuit (IC) with a power MOSFET is fabricated to verify the effectiveness of the proposed control strategy. Experimental results demonstrated that the prototype based on the proposed IC has excellent performance.
As Large Language Models (LLM) like OpenAI's ChatGPT[1] continue to grow in popularity, new applications and services are expected to emerge. This paper introduces an experimental study on a smart web-builder application assistance system that combines Computer Vision with GUI object recognition and the ChatGPT (LLM). First of all, the research strategy employed computer vision technology in conjunction with Microsoft's "ChatGPT for Robotics: Design Principles and Model Abilities"[2] design strategy. Additionally, this research explores the capabilities of Large Language Model like ChatGPT in various application design tasks, specifically in assisting with web-builder tasks. The study examines the ability of ChatGPT to synthesize code through both directed prompts and free-form conversation strategies. The researchers also explored ChatGPT's ability to perform various tasks within the builder domain, including functions and closure loop inferences, basic logical and mathematical reasoning. Overall, this research proposes an efficient way to perform various application system tasks by combining natural language commands with computer vision technology and LLM (ChatGPT). This approach allows for user interaction through natural language commands while building applications.
멸구과(Delphacidae) 8종의 internal transcribed spacer 2 (ITS2) DNA 염기서열로 종간 차이 추정값을 비교하고 분자계통수를 추론하였다. ITS2 DNA 염기서열 길이는 종(species)마다 550 bp (흰등멸구)에서 699 bp (겨풀멸구)까지 차이를 보였다. 같은 Nilaparvata 속의 겨풀멸구와 벼멸구붙이 사이의 염기서열 차이 추정값($d{\pm}S.E.$)은 $0.001{\pm}0.001$로 가장 낮았으며, 사슴멸구와 일본멸구 사이는 $0.579{\pm}0.021$로 가장 높았다. 벼멸구와 다른 멸구류들과의 종간 염기서열 차이 추정값은 $0.056{\pm}0.008$ (겨풀멸구)에서부터 $0.548{\pm}0.021$ (일본멸구)로 구분되었다. 반면, Neighbor-joining 방법으로 추론된 분자계통수에서는 겨풀멸구와 벼멸구붙이를 제외하고 나머지 멸구류들은 독립된 다른 그룹으로 분지되었다. 벼멸구의 ITS2 염기서열을 참고하여 벼멸구 특이 고리매개등온증폭(loop-mediated isothermal amplification, LAMP) 프라이머 4 세트(BPH-38, BPH-38-1, BPH-207 및 BPH-92)를 제작하였다. 이들 각각을 벼멸구, 흰등멸구 및 애멸구의 게놈 DNA와 $65^{\circ}C$에서 60분간 반응시켰을 때, 벼멸구 시료에서만 증폭 산물들이 관찰되었다. BPH-92 LAMP 프라이머 세트로 $65^{\circ}C$에서 벼멸구 DNA의 양(0.1 ng, 1 ng, 10 ng, 100 ng)과 반응시간(20분, 30분, 40분, 60분)을 달리하여 형광반응을 관찰하였을 때, 20분과 30분 반응에서는 100 ng 까지에서도 발광여부 구별이 어려웠다. 그러나 40분 반응에서는 10 ng 이상에서, 60분 반응에서는 0.1 ng 이상에서 발광여부가 명확히 구별되었다.
국가정책 및 사회적 여건의 변화에 따라 도시부의 교통혼잡 완화를 위한 물리적 도로 확대가 한계에 다다른 지금 혼잡 완화를 위해서는 기존 도로의 효율성을 재고하는 방안이 간구되어야한다. 또한 지능형교통체계(ITS)는 과거 루프 및 영상검지기 등을 통한 도로기반 지점검지 중심의 교통정보 수집체계에서 도로, 자동차 및 보행자간의 다양한 수집 체계를 통한 실시간 구간검지 체계 중심의 차세대 지능형교통체계(C-ITS :Co-operative ITS)로 빠르게 진화하고 있으나 현재 교차로의 운영 및 제어를 위한 교통정보의 수집방법은 지점검지체계에 국한되어 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 현재 Hi-pass에 적용된 DSRC기술을 통해 수집이 가능한 구간정보를 이용하여 접근로의 대기행렬 길이를 산정하고 이를 활용하는 독립교차로의 실시간 신호제어모형의 개발 및 평가를 목적으로 하였다. 대기행렬길이 추정을 위해 구간검지기를 통해 수집된 개별차량의 통행시간을 이용하여 시공도 상에 4개의 좌표값을 추정하였으며 한 주기동안 추정된 좌표값들을 통해 대기행렬이 생성되는 충격파의 속도 및 대기행렬길이를 추정하였다. 실시간 신호제어를 위해 각 방향별 추정된 대기행렬길이를 통해 전체 교차로의 대기행렬길이의 합이 최소가 되는 신호시간을 산정하였으며 API 기능을 제공하는 미시적 시뮬레이션 프로그램인 VISSIM을 활용하여 총 3개의 시나리오를 평가하여 알고리즘에 의해 교차로의 대기행렬 길이의 합이 최소가 되는 신호시간의 산정이 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 악취성 황화합물로 지목되는 주요 성분, $H_2S$, $CH_3SH$, DMS, DMDS의 검출특성을 비교분석하였다. 이러한 특성을 검정하기 위해, GC/PFPD에 루프주입장치를 결합한 시스템을 구성하였다. 본 연구의 결과에 의하면, 개별 황성분들의 검출반응특성이 대단히 다양하게 나타났다. 황화수소의 경우 가장 약한 감도를 보인 반면, 황원소를 두개 함유한 DMDS는 가장 민감한 감도를 보였다. 이러한 특성을 보다 정량적으로 파악하기 위해, 이들의 검량선을 임의로 나누어진 3개의 농도대에서 비교하였다. 그 결과에 의하면, $H_2S$는 흡착에 따른 손실의 영향이 검량선의 결과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 DMS와 DMDS의 경우에는 직선성이 변화하는데 따른 영향이 크게 반영되는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해, 악취황성분의 검량을 위해서는 성분별 검출특성을 정확하게 파악하는 것이 중요한 부분이라는 것을 알 수 있었다.
감마선 에너지 스펙트럼 연구에서 에너지 분석을 통한 핵종 분석은 매우 중요하다. 감마선 에너지 측정에 일반적으로 사용되는 고순도 Ge 검출기는 높은 에너지 분해능과 상대적으로 높은 검출 효율 때문에 일반적으로 사용된다. 그러나 반도체 검출기는 높은 에너지 분해능을 유지하기 위해 주변 환경에서 발생하는 노이즈를 효과적으로 차단하지 않으면 원래의 성능을 유지하기 어렵고 고가의 장치의 효과를 얻지 못하는 문제점이 있. 따라서 본 연구에서는 검출기에서 발생하는 전기적 노이즈를 제거하기 위해 접지 루프 아이솔레이터 (NEXT-001HDGL)를 사용했다. 에너지 분해능 향상 효과를 테스트하기 위해 양성자 가속기 KOMAC에 새로 설치된 HPGe 검출 장치를 사용했다. 감마선 에너지 2614 keV의 경우 에너지 분해능이 (0.16 ± 0.02) %에서 (0.11 ± 0.01) %로 개선되었고, 감마선 에너지 662 keV의 경우 에너지 분해능이 (0.72 ± 0.07) %에서 0.27 ± 0.03 %로 향상되었다. 이 결과는 KOMAC (Korea Multi-Purpose Accelerator Complex)의 HPGe 검출 장비를 이용한 감마선 스펙트럼 연구에 매우 유용한 것으로 판단된다.
이 논문에서 우리는 기존의 영상식 또는 루프식 좌회전 감응 시스템과는 달리 라이다(LiDAR)센서 및 영상 카메라를 이용하여, 좌회전 대기 차량을 2중으로 검지하고 좌회전 차선의 대기 길이에 대응하는 좌회전 교통신호체계를 효율적으로 부여할 수 있는 시스템을 소개하였다. LiDAR 센서에 의해 송수신된 LiDAR 신호에 대해서는 실시간으로 좌회전 대기 차량을 검지하고, 영상 카메라에 의한 영상에 대해서는 실시간 또는 일정한 주기별로 분석하도록 구성함으로써 불필요한 연산 처리를 절감시켜 실시간 감응 처리가 가능하도록 하였다. 실제 신호처리기를 이용한 교차로 시뮬레이션으로 1주일 동안 매일 5시간 성능 테스트를 해 본 결과 기존 방식에 비해 3%~5% 향상된 99.9%의 검지율을 기록하였다. 장점으로는 LiDAR 센서로 99.9% 좌회전 대기 차량이 검지되었으며 의도적인 검지 누락을 발생시키더라도, 영상에 의한 자체 보정을 통해 즉각적인 대응이 가능하여 좌회전 대기 차량의 과도한 대기시간을 조절시켜 교차로 내 모든 차선의 교통흐름을 원활하게 유도할 수 있었다. 또한 좌회전 차량이 뜸한 외곽의 교차로에 적용 시 불필요한 신호 비용을 줄이는 등 서비스 신뢰도 및 효율성을 높일 수 있다.
트위터는 사용자들에게 정보를 받거나 교환하는 채널로써의 역할이 활발히 이루어지고 있고 새로운 사건이 발생했을 때 빠르게 반응하기 때문에 지진이나 홍수, 자살 등의 새로운 사건을 탐지하는 센서역할로 활용할 수 있다. 그리고 사건을 탐지하기 위해서 우선적으로 관련된 트윗 추출이 필수적이다. 하지만 관련된 트윗을 찾기 위해 관련 키워드를 포함한 트윗을 추출하기 때문에 해당 키워드가 없지만 의미적으로 사건과 관련이 있는 트윗은 찾지 못하는 문제점이 있다. 또한 기존의 연구들은 디스크에 저장된 데이터에 대한 분석이 주를 이루고 있어 원하는 결과를 얻기 위해서는 데이터를 수집하여 저장하고 분석에 이르기까지 오랜 시간이 소모된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 실시간 이슈 탐지를 위한 일반-급상승 단어 사전 생성 및 매칭 기법을 제안한다. 데이터 스트림 인메모리 기반으로 일반-급상승 단어 사전을 생성 및 관리하기 때문에 새로운 사건을 빠르게 학습하고 대응할 수 있다. 또한 분석을 원하는 주제의 일반 사전과 급상승 사전을 동시에 관리하기 때문에 기존의 방법으로 찾지 못하는 트윗을 검출해 낼 수 있다. 본 연구를 통해 빠른 정보와 대응이 필요한 분야에 즉시적으로 활용할 수 있다.
고리매개등온증폭법(LAMP)으로 흰등멸구를 특이적으로 구별해낼 수 있는 프라이머 세트(WBPH-65)가 핵내 ITS2영역의 전체염기서열(KC417469.1)을 바탕으로 설계 제작되었다. WBPH-65는 총 6개의 프라이머, F3 (18 bp), B3 (18 bp), FIP (43 bp), BIP (40 bp), LF (21 bp), LB (25 bp)로 구성되는데, 전체 합한 길이가 165 bp이다. WBPH-65를 흰등멸구, 벼멸구 및 애멸구의 게놈 DNA와 $65^{\circ}C$에서 60분간 고리매개등온증폭 반응시켰을 때, 흰등멸구 시료에서만 증폭 산물들이 관찰되었다. $65^{\circ}C$에서 WBPH-65와 흰등멸구 게놈 DNA의 양과 반응시간을 달리하여 형광반응을 관찰하였을 때 40분 반응에서는 10과 100 ng DNA에서, 60분 반응에서는 0.01, 0.1, 1, 10, 100 ng DNA에서 발광여부가 명확히 구별되었다. 그러나 20분과 30분 반응에서는 준비된 모든 DNA 양에서 발광여부 구별이 어려웠다. 한편, WBPH-65에서 LF와 BF 프라이머를 뺀 경우 60분 반응에서는 벼멸구, 애멸구 뿐만 아니라 흰등멸구의 게놈 DNA에서도 발광되지 않았다. 본 연구 결과로부터 WBPH-65가 60분 이내 반응에서 흰등멸구를 특이적으로 구별하기 위해서는 6개의 프라이머가 모두 필요하며 최소한 벼멸구와 애멸구를 구별해낼 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 기존의 루프검지기의 설치 및 유지보수를 위한 성능평가 방법으로서 사용해왔던 L-R-C(Inductance-Resistance-Capacitance) Test에 의한 Q Factor(질 계수)방법을 대체/보완할 수 있는 새로운 방법에 대한 연구이다. 기존의 Q Factor방법은 크게 세 가지 문제점을 수반하고 있다. 첫째, 현장의 루프검지기의 전기적 특성인 L-R-C값을 Q Factor를 기준으로 루프검지기의 현재 성능을 평가함으로써 인력에 의존하는 효율성에 문제를 안고 있으며 둘째, 루프검지시스템의 전체를 대상으로 하지 않고 일부의 측정치만으로 전체시스템을 추론하고 있다는 점과 셋째, 기존의 방법으로는 루프검지기의 검지영역, 즉 높이별 검지영역를 알 수 없다는 것이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완할 수 있는 방법으로서 루프검지기헤드에서 발생하는 자기장을 측정하여 루프검지기 전체시스템의 현재상태를 파악하고자 하였다. 이를 위하여 루프검지기에서 생성되는 자기장을 검출할 수 있는 센서와 자료수집방법, 분석방법 및 진단방법 등을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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