Jeon, Byung Joo;Kim, Hyo Jun;Kim, Jong Su;Jeong, Yong Seok
Journal of the Semiconductor & Display Technology
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v.16
no.1
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pp.40-44
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2017
The effect of weak dielectric silicone dioxide($SiO_2$) embedded in polyfluorene(PFO) emitting layer of polymer-based multi structure OLED was investigated. Indium tin oxide(ITO)/poly(3,4-ethylenedioxythiophene)-poly(styrenesulfonate) (PEDOT:PSS)/poly(9,9-di-n-octylfluorenyl-2,7-diyl)(PFO)/2,2,2"-(1,3,5-benzinetriyl)-tris(1-phenyl-1-H-benzimidazole) (TPBi)/aluminum(Al) structure OLED was fabricated by spin-coating method. Applied electric field causes some effect on $SiO_2$ in PFO layer. Thus, interaction between polymers and affected $SiO_2$ might generate electrical and luminance properties change. Experimental results, show the reduced threshold voltage of 6 V(from 23 V to 17 V). The maximum current density was rather increased from $71A/m^2$ to $610A/m^2$ and maximum brightness was also increased from $7.19cd/m^2$ to $41.03cd/m^2$, 9 and 6 times each. Additionally we obtained colour broadening result due to the increasing of blue-green band emission. Consequently we observed that electrical and luminance properties are enhanced by adding $SiO_2$ and identified the possibility of controlling the emission colour of OLED device according to colour broadening.
The Daecheong Reservoir is the largest multi-purpose reservoir in the Keum River basin. This water supply is subject to some of the most serious taste and odor (T&O) problems in the region. The intensity of T&O events increased due to eutrophication during the 1990s. In this study, the temporal occurrence of T&O in raw water from the main Daecheong Reservoir and its regulating reservoir was compared using both an instrumental method (CLSA+GC/MS) and threshold odor number (TON) test from April to December 2006. In addition, biofilms on the submerged macrophytes and rocks were analyzed for two typical T&O causing compounds, Geosmin and 2-MIB. The maximum concentration of Geosmin in the main reservoir was almost two times higher than that in the regulating reservoir. Interestingly, 2-MIB was only detected in water samples from the main reservoir. In the case of T&O causing compounds present in the biofilm on the submerged macrophytes and rocks, the regulating reservoir had lower concentrations compared to those of the main reservoir. It was found that both Geosmin and 2-MIB were detected from the biofilms much earlier than from the water samples. This result suggests that the occurrence of T&O compounds in the biofilms could be used as an early warning indicator of an imminent T&O outbreak in the water body.
Progressing from weather forecasts and warnings to multi-hazard impact-based forecast and warning services represents a paradigm shift in service delivery. Urban flooding is a typical meteorological disaster. This study proposes support plan for urban flooding impact-based forecast by providing inundation risk matrix. To achieve this goal, we first configured storm sewer management model (SWMM) to analyze 1D pipe networks and then grid based inundation analysis model (GIAM) to analyze 2D inundation depth over the Gangnam drainage area with $7.4km^2$. The accuracy of the simulated inundation results for heavy rainfall in 2010 and 2011 are 0.61 and 0.57 in POD index, respectively. 20 inundation scenarios responding on rainfall scenarios with 10~200 mm interval are produced for 60 and 120 minutes of rainfall duration. When the inundation damage thresholds are defined as pre-occurrence stage, occurrence stage to $0.01km^2$, 0.01 to $0.1km^2$, and $0.1km^2$ or more in area with a depth of 0.5 m or more, rainfall thresholds responding on each inundation damage threshold results in: 0 to 20 mm, 20 to 50 mm, 50 to 80 mm, and 80 mm or more in the rainfall duration 60 minutes and 0 to 30 mm, 30 to 70 mm, 70 to 110 mm, and 110 mm or more in the rainfall duration 120 minutes. Rainfall thresholds as a trigger of urban inundation damage can be used to form an inundation risk matrix. It is expected to be used for urban flood impact forecasting.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.41
no.10
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pp.77-83
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2004
In low-power VLSI systems, it is effective to suppress leakage current by shutting down megablocks in idle states. Recently, multi-threshold voltage CMOS (MTCMOS) is widely accepted to shutdown power supply. However, it requires short wake-up time as operating frequency increases. This causes large current surge during wake-up process, and it often leads to system malfunction due to severe Power line noise. In this paper, a novel wake-up scheme is proposed to solve this problem. It exploits pipelined wake-up strategy in several stages that reduces maximum current on the power line and its corresponding power line noise. To evaluate its efficiency, the proposed scheme was applied to a multiplier block in the Compact Flash memory controller chip. Power line noise in shutdown and wake-up process was simulated and analyzed. From the simulation results, the proposed scheme was proven to greatly reduce the power line noise compared with conventional schemes.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.8
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pp.31-39
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2010
The paper proposes the median filter based Retinex algorithm to detect the lanes in a foggy image. Whether an input image is foggy or not is determined by analyzing the histogram in the pre-defined ROI(Region of Interest). If the image is determined as a foggy one, then it is improved by the median filter based Retinex algorithm. By replacing the Gaussian filter by the median filter in the Retinex algorithm, the processing time can be reduced and the lane features can be detected more robustly. Once the enhanced image is acquired, the binarization based on multi-threshold and the labeling operations are applied. Finally, it detects the lane information using the size and direction parameters of the detected lane features. The proposed algorithm has been evaluated by using various foggy images collected on different road conditions to prove that it detects lanes more robustly in most cases than the conventional methods.
Purpose: To evaluate the accuracy of the imaging reformation of cone beam computed tomography for the assessment of bone defect healing in rat model. Materials and Methods: Sprague-Dawley strain rats weighing about 350 gms were selected. Then critical size bone defects were done at parietal bone with implantation of collagen sponge. The rats were divided into seven groups of 3 days, 1 week, 2 weeks, 3 weeks, 4 weeks, 6 weeks, and 8 weeks. The healing of surgical defect was assessed by multi planar reconstruction (MPR) images and three-dimensional (3-D) images of cone beam computed tomography, compared with soft X-ray radiograph and histopathologic examination. Results: MPR images and 3-D images showed similar reformation of the healing amount at 3 days, 1 week, 2 weeks, and 8 weeks, however, lower reformation at 3 weeks, 4 weeks, and 6 weeks. According to imaging-based methodologies, MPR image revealed similar reformation of the healing amount than 3-D images compare with soft X-ray image. Among the four threshold values for 3-D images, 400-500 HU revealed similar reformation of the healing amount. Histopathologic examination confirmed the newly formed trabeculation correspond with imaging-based methologies. Conclusion: MPR images revealed higher accuracy of the imaging reformation of cone beam computed tomography and cone beam computed tomography is a clinically useful diagnostic tool for the assessment of bone defect healing.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.6
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pp.100-105
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2017
This work presents an ECG biometric recognition system for the purpose of biometric authentication. ECG biometric approaches are divided into two major categories, fiducial-based and non-fiducial-based methods. This paper proposes a new non-fiducial framework using discrete cosine transform and a Random Forest classifier. When using DCT, most of the signal information tends to be concentrated in a few low-frequency components. In order to apply feature vector of Random Forest, DCT feature vectors of ECG heartbeats are constructed by using the first 40 DCT coefficients. RF is based on the computation of a large number of decision trees. It is relatively fast, robust and inherently suitable for multi-class problems. Furthermore, it trade-off threshold between admission and rejection of ID inside RF classifier. As a result, proposed method offers 99.9% recognition rates when tested on MIT-BIH NSRDB.
Wang, Jianguo Jack;Wang, Jinling;Sinclair, David;Watts, Leo
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.1
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pp.277-282
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2006
It is well known that Kalman filtering is an optimal real-time data fusion method for GPS/INS integration. However, it has some limitations in terms of stability, adaptability and observability. A Kalman filter can perform optimally only when its dynamic model is correctly defined and the noise statistics for the measurement and process are completely known. It is found that estimated Kalman filter states could be influenced by several factors, including vehicle dynamic variations, filter tuning results, and environment changes, etc., which are difficult to model. Neural networks can map input-output relationships without apriori knowledge about them; hence a proper designed neural network is capable of learning and extracting these complex relationships with enough training. This paper presents a GPS/INS integrated system that combines Kalman filtering and neural network algorithms to improve navigation solutions during GPS outages. An Extended Kalman filter estimates INS measurement errors, plus position, velocity and attitude errors etc. Kalman filter states, and gives precise navigation solutions while GPS signals are available. At the same time, a multi-layer neural network is trained to map the vehicle dynamics with corresponding Kalman filter states, at the same rate of measurement update. After the output of the neural network meets a similarity threshold, it can be used to correct INS measurements when no GPS measurements are available. Selecting suitable inputs and outputs of the neural network is critical for this hybrid method. Detailed analysis unveils that some Kalman filter states are highly correlated with vehicle dynamic variations. The filter states that heavily impact system navigation solutions are selected as the neural network outputs. The principle of this hybrid method and the neural network design are presented. Field test data are processed to evaluate the performance of the proposed method.
The congestion in wireless sensor network increases the ratio of data loss and causes the delay of data. The existing congestion protocols for wireless sensor network reduces the amount of transmission by control the sampling frequency of the sensor nodes related to the congestion when the congestion has occurred and was detected. However, the control method of sampling frequency is not applicable on the situation which is sensitive to the temporal data loss. In the paper, we propose a new congestion control, ACT - Adaptive Congestion conTrol. The ACT monitors the network traffic with the queue usage and detects the congestion based on the multi level threshold of queue usage. Given network congestion, the ACT increases the efficiency of network by adaptive flow control method which adjusts the frequency of packet transmission and guarantees the fairness of packet transmission between nodes. Furthermore, ACT increases the quality of data by using the variable compression method. Through experiment, we show that ACT increases the network efficiency and guarantees the fairness to sensor nodes compared with existing method.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.29
no.7
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pp.711-716
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2012
The purpose of this study was to investigate how the modulation method affects the effectiveness of eliciting tactile sensations by electrical stimulation. Two methods were employed and the results were compared and analyzed; pulse amplitude modulation (PAM) and pulse width modulation (PWM). Thirty-five healthy subjects participated in the experiments to measure the stimulation intensity that began to elicit a tactile sensation - activation threshold (AT). Constant-current monophasic rectangular pulse trains were employed, and the stimulation intensity was varied from zero until the subject felt any uncomfortable sensation. The step size of the stimulation intensity was 100nC/pulse. After each experiment, the subject described the sensation both quantitatively and qualitatively. The two modulation methods did not make a significant difference as far as the AT values were concerned, but most of the subjects showed 'intra-individual' consistency. Also, it was confirmed that our range of the stimulation parameters enabled us to obtain three major tactile sensations; tickling, pressure and vibration. The results suggested that the stimulation parameters and the modulation type should be selected for each individual and that selective electrical stimulation of the mechanoreceptors needs more diversified researches on the electrode design, multi-channel stimulation protocol, waveforms of the pulse train, etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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