Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.6
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pp.19-26
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2021
The lattice structure is attracting attention from industry because of its excellent strength and stiffness, ultra-lightweight, and energy absorption capability. Despite these advantages, widespread commercialization is limited by the difficult manufacturing processes for complex shapes. Additive manufacturing is attracting attention as an optimal technology for manufacturing lattice structures as a technology capable of fabricating complex geometric shapes. In this study, a unit cell was formed using a three-dimensional coordinate method. The relative density relational equation according to the boundary box size and strut radius of the unit cell was derived. Simple cubic (SC), body-centered cubic (BCC), and face-centered cubic (FCC) with a controlled relative density were designed using modeling software. The accuracy of the equations for calculating the relative density proposed in this study secured 98.3%, 98.6%, and 96.2% reliability in SC, BCC, and FCC, respectively. A simulation of the lattice structure revealed an increase in compressive yield load with increasing relative density under the same cell arrangement condition. The compressive yield load decreased in the order of SC, BCC, and FCC under the same arrangement conditions. Finally, structural optimization for the compressive load of a 20 mm × 20 mm × 20 mm structure was possible by configuring the SC unit cells in a 3 × 3 × 3 array.
As the size of buildings increases due to urbanization due to the development of industry, the need to purify the air and maintain a comfortable indoor environment is also increasing. With the development of monitoring technology for refrigeration systems, it has become possible to manage the amount of electricity consumed in buildings. In particular, refrigeration systems account for about 40% of power consumption in commercial buildings. Therefore, in order to develop the refrigeration system failure diagnosis algorithm in this study, the purpose of this study was to understand the structure of the refrigeration system, collect and analyze data generated during the operation of the refrigeration system, and quickly detect and classify failure situations with various types and severity . In particular, in order to improve the classification accuracy of failure types that are difficult to classify, a three-step diagnosis and classification algorithm was developed and proposed. A model based on SVM and LGBM was presented as a classification model suitable for each stage after a number of experiments and hyper-parameter optimization process. In this study, the characteristics affecting failure were preserved as much as possible, and all failure types, including refrigerant-related failures, which had been difficult in previous studies, were derived with excellent results.
Byung-Mun Kim;Lee-Ho Yun;Sang-Min Lee;Yeon-Taek Park;Jae-Pyo Hong
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.4
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pp.587-594
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2023
In this paper, we present the design and optimization process of an on-body microstrip patch antenna with a paired T-type defect for monitoring fracture recovery of human legs. This antenna is designed to be light, thin and compact despite the improvement of return loss and bandwidth performance by adjusting the size of the T-type defect. The structure around the applied human leg is structured as a 5-layer dielectric plane, and the complex dielectric constant of each layer is calculated using the 4-pole Cole-Cole model parameters. In a normal case without bone fracture, the return loss of the on-body antenna is -66.71dB at 4.0196GHz, and the return loss difference ΔS11 is 37.95dB when the gallus layer have a length of 10.0mm, width of 1.0mme, and height of 2.0mm. A 3'rd degree polynomial is presented to predict the height of the gallus layer for the change in return loss, and the polynomial has a very high prediction suitability as RSS = 1.4751, R2 = 0.9988246, P-value = 0.0001841.
Hanbeom Shin;Gyusang Kim;Myeonghoon Lee;Insung Kim;Sunyeop Kim;Donggeun Kwon;Seonggyeom Kim;Seogchung Seo;Seokhie Hong
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.33
no.3
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pp.401-410
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2023
In this paper, we propose optimization methods for implementing SPARKLE, one of the NIST LWC finalists, on a 64-bit ARMv8 processor. The proposed methods consist of two approaches: an implementation using ARM A64 instructions and another using NEON ASIMD instructions. The A64-based implementation is optimized by performing register scheduling to efficiently utilize the available registers on the ARMv8 architecture. By utilizing the optimized A64-based implementation, we can achieve speeds that are 1.69 to 1.81 times faster than the C reference implementation on a Raspberry Pi 4B. The ASIMD-based implementation, on the other hand, optimizes data by parallelizing the ARX-boxes to perform more than three of them concurrently through a single vector instruction. While the general speed of the optimized ASIMD-based implementation is lower than that of the A64-based implementation, it only slows down by 1.2 times compared to the 2.1 times slowdown observed in the A64-based implementation as the block size increases from SPARKLE256 to SPARKLE512. This is an advantage of the ASIMD-based implementation. Therefore, the ASIMD-based implementation is more efficient for SPARKLE variant block cipher or permutation designs with larger block sizes than the original SPARKLE, making it a useful resource.
Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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v.33
no.2
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pp.54-60
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2023
In this study, microstructure and basic property analysis of DG (Desulfurization gypsum) and CCMs (Carbondioxide conversion capture materials) made by reacting CO2 with DG were conducted to analyze applicability as a cement admixture. The main crystalline phases of DG were CaO and CaSO4, and CCMs were CaSO4, CaCO3, Ca(OH)2 and CaSO4·H2O. As a result of particle size analysis, the difference in average particle sizes between the two materials was about 7 ㎛. No major heavy metals were detected in the CCMs, and as a result o f TGA, the CO2 decomposition of CCMs was more than twice as high as that of DG. Therefore, it was judged that CCMs could be used as a cement admixture through optimization of manufacturing conditions. As a results of measuring the strength behavior of DG and CCMs mixture ratios, the long-term strength of CCMs-mixed mortar was higher, and this is due to the filler effect of CaCO3 in CCMs.
Automatic speech recognition (ASR) has been revolutionized with deep learning-based approaches, among which self-supervised learning methods have proven to be particularly effective. In this study, we aim to enhance the performance of OpenAI's Whisper model, a multilingual ASR system on the Korean language. Whisper was pretrained on a large corpus (around 680,000 hours) of web speech data and has demonstrated strong recognition performance for major languages. However, it faces challenges in recognizing languages such as Korean, which is not major language while training. We address this issue by fine-tuning the Whisper model with an additional dataset comprising about 1,000 hours of Korean speech. We also compare its performance against a Transformer model that was trained from scratch using the same dataset. Our results indicate that fine-tuning the Whisper model significantly improved its Korean speech recognition capabilities in terms of character error rate (CER). Specifically, the performance improved with increasing model size. However, the Whisper model's performance on English deteriorated post fine-tuning, emphasizing the need for further research to develop robust multilingual models. Our study demonstrates the potential of utilizing a fine-tuned Whisper model for Korean ASR applications. Future work will focus on multilingual recognition and optimization for real-time inference.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.40
no.4
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pp.307-327
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2023
To analyze the impact of word embedding on book titles, this study utilized word embedding models (Word2vec, GloVe, fastText) to generate embedding vectors from book titles. These vectors were then used as classification features for automatic classification. The classifier utilized the k-nearest neighbors (kNN) algorithm, with the categories for automatic classification based on the DDC (Dewey Decimal Classification) main class 300 assigned by libraries to books. In the automatic classification experiment applying word embeddings to book titles, the Skip-gram architectures of Word2vec and fastText showed better results in the automatic classification performance of the kNN classifier compared to the TF-IDF features. In the optimization of various hyperparameters across the three models, the Skip-gram architecture of the fastText model demonstrated overall good performance. Specifically, better performance was observed when using hierarchical softmax and larger embedding dimensions as hyperparameters in this model. From a performance perspective, fastText can generate embeddings for substrings or subwords using the n-gram method, which has been shown to increase recall. The Skip-gram architecture of the Word2vec model generally showed good performance at low dimensions(size 300) and with small sizes of negative sampling (3 or 5).
Salman Ihsan;Shahab Saqib;Hafiz Muhammad Awais Rashid;Fawad S. Niazi;Mohsin Usman Qureshi
Geomechanics and Engineering
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v.35
no.2
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pp.121-133
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2023
The demand for cement and limestone crushed materials has increased many folds due to the tremendous increase in construction activities in Pakistan during the past few decades. The number of cement production industries has increased correspondingly, and so the rock-blasting operations at the limestone quarry sites. However, the safety procedures warranted at these sites for the blast-induced ground vibrations (BIGV) have not been adequately developed and/or implemented. Proper prediction and monitoring of BIGV are necessary to ensure the safety of structures in the vicinity of these quarry sites. In this paper, an attempt has been made to predict BIGV using artificial neural network (ANN) at three selected limestone quarries of Pakistan. The ANN has been developed in Python using Keras with sequential model and dense layers. The hyper parameters and neurons in each of the activation layers has been optimized using randomized and grid search method. The input parameters for the model include distance, a maximum charge per delay (MCPD), depth of hole, burden, spacing, and number of blast holes, whereas, peak particle velocity (PPV) is taken as the only output parameter. A total of 110 blast vibrations datasets were recorded from three different limestone quarries. The dataset has been divided into 85% for neural network training, and 15% for testing of the network. A five-layer ANN is trained with Rectified Linear Unit (ReLU) activation function, Adam optimization algorithm with a learning rate of 0.001, and batch size of 32 with the topology of 6-32-32-256-1. The blast datasets were utilized to compare the performance of ANN, multivariate regression analysis (MVRA), and empirical predictors. The performance was evaluated using the coefficient of determination (R2), mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE), mean absolute percentage error (MAPE), and root mean squared error (RMSE)for predicted and measured PPV. To determine the relative influence of each parameter on the PPV, sensitivity analyses were performed for all input parameters. The analyses reveal that ANN performs superior than MVRA and other empirical predictors, andthat83% PPV is affected by distance and MCPD while hole depth, number of blast holes, burden and spacing contribute for the remaining 17%. This research provides valuable insights into improving safety measures and ensuring the structural integrity of buildings near limestone quarry sites.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.37
no.3
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pp.332-336
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2024
High-energy bandgap material silicon carbide (SiC) is gaining attention as a next-generation power semiconductor material, and in particular, SiC-based MOSFETs are developed as representative power semiconductors to increase the breakdown voltage (BV) of conventional planar structures. However, as the size of SJ (Super Junction) MOSFET devices decreases and the depth of pillars increases, it becomes challenging to uniformly form the doping concentration of pillars. Therefore, a structure with different doping concentrations segmented within the pillar is being researched. Using Silvaco TCAD simulation, a SJ VVD (vertical variation doping profile) MOSFET with three different doping concentrations in the pillar was studied. Simulations were conducted for the width of the pillar and the doping concentration of N-epi, revealing that as the width of the pillar increases, the depletion region widens, leading to an increase in on-specific resistance (Ron,sp) and breakdown voltage (BV). Additionally, as the doping concentration of N-epi increases, the number of carriers increases, and the depletion region narrows, resulting in a decrease in Ron,sp and BV. The optimized SJ VVD MOSFET exhibits a very high figure of merit (BFOM) of 13,400 KW/cm2, indicating excellent performance characteristics and suggesting its potential as a next-generation highperformance power device suitable for practical applications.
Colloidal quantum dot (QDs) have emerged as a crucial building block for LEDs due to their size-tunable emission wavelength, narrow spectral line width, and high quantum efficiency. Tremendous efforts have been dedicated to improving the performance of quantum dot light-emitting diodes (QLEDs) in the past decade, primarily focusing on optimization of device architectures and synthetic procedures for high quality QDs. However, despite these efforts, the commercialization of QLEDs has yet to be realized due to the absence of suitable large-scale patterning technologies for high-resolution devices., This review will focus on the development trends associated with transfer printing, photolithography, and inkjet printing, and aims to provide a brief overview of the fabricated QLED devices. The advancement of various quantum dot patterning methods will lead to the development of not only QLED devices but also solar cells, quantum communication, and quantum computers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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