저주파에서의 교류전류 1차표준은 교류-직류 변환기를 이용하여 직류전류표준으로부터 유도된다. 전류측 정범위 $5mA{\sim}20A$, 주파수범위 $10Hz{\sim}100kHz$에서 교류전류의 1차표준기로 사용될 15개의 교류-직류 열전형 전류변환기를 제작 및 평가한 결과, 이를 이용한 교류전류표준의 유지 및 보급의 측정 불확도는, 주파수 20 kHz이 하에서 측정 전류 20 mA까지는 최대 52 ppm, 100 mA까지는 60 ppm으로 확인되었고, 측정 전류 및 주파수가 증가함에 따라 200 ppm까지 증가하는 것으로 나타났다.
Lightning impulse voltage is essential to evaluate the insulation performance of electric power apparatus. Recently international standard (IEC-60) on high voltage measurement techniques are being revised. In the draft of this standard, a new calibration method is introduced and the accuracy of most industrial measuring systems is maintained by means of comparison test against the reference measuring systems. Comparison tests of dividers for chopped lightning impulse measurement were rallied out by KERI. The 700kV shielded resisitive divider with and without compensation element were done comparison test with 300kV PTB divider which have the similar charateristics as that were circulated among the laboratories. This paper reports on the calculation results of response charateristics obtained by EMTP and the comparison test results with chopped lightning impulse voltages from 150kV to 250kV. It is demonstrated that KERI are capable of realizing the idea in the revision of the IEC standand, that is, to establish traceability.
한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
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pp.270-278
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2000
A machine vision system using charge coupled device(CCD) camera for the weed detection in a radish farm was developed. Shape features were analyzed with the binary images obtained from color images of radish and weeds. Aspect, Elongation and PTB were selected as significant variables for discriminant models using the STEPDISC option. The selected variables were used in the DISCRIM procedure to compute a discriminant function for classifying images into one of the two classes. Using discriminant analysis, the successful recognition rate was 92% for radish and 98% for weeds. To recognize radish and weeds more effectively than the discriminant analysis, an artificial neural network(ANN) was used. The developed ANN model distinguished the radish from the weeds with 100%. The performance of ANNs was improved to prevent overfitting and to generalize well using a regularization method. The successful recognition rate in the farms was 93.3% for radish and 93.8% for weeds. As a whole, the machine vision system using CCD camera with the artificial neural network was useful to detect weeds in the radish farms.
Kim, Youn-Su;Choi, Ha-Na;Son, Seon-Kyoung;Kim, Ta-Hee;Kim, Bong-Soo;Kim, Kyung-Kon
한국진공학회:학술대회논문집
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한국진공학회 2011년도 제41회 하계 정기 학술대회 초록집
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pp.74-74
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2011
Polymer solar cells utilize bulk heterojunction (BHJ) type photo-active layer in which the electron donating polymer and electron accepting C60 derivatives are mixed together. In the BHJ system the electron donating polymer and electron accepting C60 derivatives are blended. The blended system causes charge recombination at the interface between the BHJ active layer and electrode. To reduce the charge recombination at the interface, it is needed to use an interlayer that can selectively transfer electrons or holes. We have developed solution processable wide band gap inorganic interfacial layers for polymer solar cells. The effect of interlayers on the performance of polymer solar cell was investigated for various types of conjugated polymers. We have found that inorganic interfacial layers enhanced the solar cell efficiency through the reduction of charge recombination at the interface between active layer and electrode. Furthermore, the stability of the polymer solar cell using the interlayer was significantly improved. The efficiency of 6.5% was obtained from the PTB7:PCBM70 based solar cells utilizing $TiO_2$nanoparticles as an interlayers.
Influence of the adaptors on the calibration of $100{\mu}H$ inductance standard was studied as a function of torque, applied when tightening the standard inductor terminal with the adaptor. Two different homemade adaptors of BPO gold-plated brass (BPO-Au) and banana-copper (BN-Cu) were made for the connection between the LCR meter and the inductance standard. The measured inductance (L) of the standard inductor and the contact resistance ($R_C$) between the adaptor and the standard inductor terminal showed exponential decreases against the torque increase from $25cN{\cdot}m$ to $150cN{\cdot}m$. The measured L and the calculated equivalence series resistance ($R_S$) were dependent on the adaptor type as well as on the $R_C$. The results of the adaptor analysis imply that the BPO-Au adaptor with the lower $R_C$ is more suitable for the inductance calibration. The calculated inductance of $99.956{\mu}H$ corrected by subtraction of the adaptor inductance and the contact resistance contributions from the measured value using the BPO-Au adaptor agreed well with the certificate ($99.948{\mu}H$) of the PTB within the measurement uncertainty of $140{\mu}H/H$.
Kim, Kwang-Dae;Lim, Dong Chan;Jeong, Myung-Geun;Seo, Hyun Ook;Seo, Bo Yeol;Lee, Joo Yul;Song, Youngsup;Cho, Shinuk;Lim, Jae-Hong;Kim, Young Dok
Bulletin of the Korean Chemical Society
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제35권2호
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pp.353-356
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2014
We fabricated organic photovoltaic (OPV) based on ZnO ripple structure on indium tin oxide as electron-collecting layers and PTB7-F20 as donor polymer. In addition, atomic layer deposition (ALD) was used for preparing additional ZnO layers on rippled ZnO. Addition of 2 nm-thick ALD-ZnO resulted in enhanced initial OPV performance and stability. Based on photoluminescence results, we suggest that ALD-ZnO layers reduced number of surface defect sites on ZnO, which can act as electron-hole recombination center of OPV, and increased resistance of ZnO towards surface defect formation.
Dynamic time warping (DTW) is the main algorithms for time series alignment. However, it is unsuitable for quasi-periodic time series. In the current situation, except the recently published the shape exchange algorithm (SEA) method and its derivatives, no other technique is able to handle alignment of this type of very complex time series. In this work, we propose a novel algorithm that combines the advantages of the SEA and the DTW methods. Our main contribution consists in the elevation of the DTW power of alignment from the lowest level (Class A, non-periodic time series) to the highest level (Class C, multiple-periods time series containing different number of periods each), according to the recent classification of time series alignment methods proposed by Boucheham (Int J Mach Learn Cybern, vol. 4, no. 5, pp. 537-550, 2013). The new method (quasi-periodic dynamic time warping [QP-DTW]) was compared to both SEA and DTW methods on electrocardiogram (ECG) time series, selected from the Massachusetts Institute of Technology - Beth Israel Hospital (MIT-BIH) public database and from the PTB Diagnostic ECG Database. Results show that the proposed algorithm is more effective than DTW and SEA in terms of alignment accuracy on both qualitative and quantitative levels. Therefore, QP-DTW would potentially be more suitable for many applications related to time series (e.g., data mining, pattern recognition, search/retrieval, motif discovery, classification, etc.).
We have developed a dual-channel type automatic measurement system to evaluate AC-DC current transfer difference of the thermal current converter(TCC) which is primary standard of AC current. The output drift effect of the TCC is minimized by measuring simultaneously the output voltages of two TCCs using voltmeter. Furthermore, the offset voltage of the voltmeter is cancelled nearly out by taking the average values of two outputs of TCCs measured with the forward-reverse directions using dual channel scanner. The uncertainties of the automatic system were 7 to $86{\mu}A/A$ for 3 mA to 10 A at 40 Hz to 20 kHz, which were evaluated by the comparisons between adjacent range of TCCs and inter-comparison with national measurement institute of Germany(PTB). The capability for ac-dc transfer difference measurement was improved by one order compared with that for the manual ac-dc measurement system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권9호
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pp.2361-2376
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2023
The electrocardiogram (ECG) signal is commonly used to screen and diagnose cardiovascular diseases. In recent years, deep neural networks have been regarded as an effective way for automatic ECG disease diagnosis. The convolutional neural network is widely used for ECG signal extraction because it can obtain different levels of information. However, most previous studies adopt single scale convolution filters to extract ECG signal features, ignoring the complementarity between ECG signal features of different scales. In the paper, we propose a dual-scale network with convolution filters of different sizes for 12-lead ECG classification. Our model can extract and fuse ECG signal features of different scales. In addition, different spatial and time periods of the feature map obtained from the 12-lead ECG may have different contributions to ECG classification. Therefore, we add a spatial-temporal attention to each scale sub-network to emphasize the representative local spatial and temporal features. Our approach is evaluated on PTB-XL dataset and achieves 0.9307, 0.8152, and 89.11 on macro-averaged ROC-AUC score, a maximum F1 score, and mean accuracy, respectively. The experiment results have proven that our approach outperforms the baselines.
Recently, the International Working Group on the Diabetic Foot and the Infectious Diseases Society of America divided diabetic foot disease into diabetic foot infection (DFI) and diabetic foot osteomyelitis (DFO). DFI is usually diagnosed clinically, while numerous methods exist to diagnose DFO. In this narrative review, the authors aim to summarize the updated data on the diagnosis of DFO. An extensive literature search using "diabetic foot [MeSH]" and "osteomyelitis [MeSH]" or "diagnosis" was performed using PubMed and Google Scholar in July 2023. The possibility of DFO is based on inflammatory clinical signs, including the probe-to-bone (PTB) test. Elevated inflammatory biochemical markers, especially erythrocyte sedimentation rate, are beneficial. Distinguishing abnormal findings of plain radiographs is also a first-line approach. Moreover, sophisticated modalities, including magnetic resonance imaging and nuclear medicine imaging, are helpful if doubt remains after a first-line diagnosis. Transcutaneous bone biopsy, which does not pass through the wound, is necessary to avoid contaminating the sample. This review focuses on the current diagnostic techniques for DFOs with an emphasis on the updates. To obtain the correct therapeutic results, selecting a proper option is necessary. Based on these numerous diagnosis modalities and indications, the proper choice of diagnostic tool can have favorable treatment outcomes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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