Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.359-362
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2015
The United States is constructing Missile Defense System to defend from elevated ballistic missile threat of Russia, China and North Korea. U.S. MD system is consists of IAMD concept by MDA centralized, and U.S. Navy takes charge detection, tracking and intercepting on the sea. In this paper, it is reported that concept, current state and plan of U.S. Navy Aegis Ballistic Missile Defense.
The electrochemical activity of the olivine type $LiMPO_4$ (M=transition metals) cathodes strongly depends on various factors, e.g., the transition metal element M, perturbative doping of the supervalent cations into Li site, composite formation with conductive additives, state of charge/discharge, and particle size and its geometries, etc. This is, therefore, an important issue of interdisciplinary between electrochemistry and solid state science towards practical applications. In order to shed light on this interesting but complicated issue with the transport properties and crystallographic aspects, systematic discussion will be made with the review of our recent publications; (1) first principle derivation of the electronic structures, (2) crystallographic mapping of the selected solid solutions, (3) quantitative elucidation of the electron-lattice interaction, (4) spectroscopic detection of the local environment with Mossbauer and EXAFS, (5) synthetic optimization of the electrode composite, and (6) electrochemical evaluation of the reaction kinetics, particularly on M = Fe, Mn.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.3
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pp.97-107
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2017
In the field of automatic door, the infrared rays and microwave sensor are much used as the important components in charge of the motor's operation control of open and close through the incoming signal of object recognition. In case of existing system that the sensor of the infrared rays and microwave are applied to the automatic door, there are many malfunctions by the infrared rays and visible rays of the sun. Because the automatic doors are usually installed outside of building in state of exposure. The environmental change by temperature difference occurs the noise of object recognition detection signal. With this problem, the hardware fault that the detection sensor is unable to follow the object moving rapidly within detection area makes the sensing blind spot. This fault should be improved as soon as possible. Because It influences safety of passengers who use the automatic doors. This paper conducted an experiment to improve the detection area by installing extra ultrasonic sensor besides existing detection sensor. So, this paper realize the computing circuit and detection algorithm which can correctly and rapidly process the access route of objects moving fast and the location area of fixed obstacles by applying detection and advantages of ultrasonic signal to the automatic doors. With this, It is proved that the automatic door applying ultrasonic sensor is improved detection area of blind spot sensing through field test and improvement plan is proposed.
This research suggested smart fire recognition system which trances firing location with CCD camera with wired/wire-less TCP/IP function and Pan/Tilt function, delivers information in real time to android system installed by smart mobile communication system and controls fire and disaster remotely. To embody suggested method, firstly, algorithm which applies hue saturation intensity (HSI) Transform for input video, eliminates surrounding lightness and unnecessary videos and segmentalized only firing videos was suggested. Secondly, Pan/Tilt function traces accurate location of firing for proper control of firing. Thirdly, android communication system installed by mobile function confirms firing state and controls it. To confirm the suggested method, 10 firing videos were input and experiment was conducted. As the result, all of 10 videos segmentalized firing sector and traced all of firing locations.
The optimum etching condition of allyl diglycol carbonate (CR-39) for detecting the 60 MeV N-ions was determined as $70^{\circ}C$, 20% NaOH for 130min, by considering the variations of track density and diameter. Under these conditions, the maximum detectable track density was $1.7{\times}10^7tr/cm^2$. Track densities were linearly increased with increase of the total charge of the incident 60 MeV N-ions. By considering the scattring of N-ions as the Rutherford elastic scattering of point source, the measured relative probability was well consistent with the calculated value. The detection efficiency of CR-39 was in the range of 54-41% for 60 MeV N-ions of 12 nC-100 nC.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.11
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pp.11-19
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2021
In this paper, we propose a prototype platform combined with the power management system using, as an auxiliary power storage device, a supercapacitor that can be fast charged and discharged with high power efficiency as well as semi-permanent charge and discharge cycle life. For the proposed platform, we designed a technique which is capable of detecting the state of power cutoff or resumption of power supplied from the solar panel in accordance with physical environment changes through an interrupt attached to the micro-controller was developed. To prevent data loss in a computing environment in which continuous power supply is not guaranteed, we implemented a low-level system software in the micro-controller to transfer program context and data in volatile memory to nonvolatile memory when power supply is cut off. Experimental results shows that supercapacitors effectively supply temporary power as auxiliary power storage devices. Various benchmarks also confirm that power state detection and transfer of program context and data from volatile memory to nonvolatile memory have low overhead.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.41
no.7
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pp.588-595
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2013
Airborne SAR system is the imaging Radar system that is loaded on a manned or unmanned aircraft, which is in charge of high quality image acquisition and moving target detection. This paper describes the operational requirements for the Airborne SAR system and suggests the operational concept to satisfy the requirements. To be specific, it describes the interface with airborne system, state definition and transition, operation mode based on mission definition file, fault management, and data storing and transmission concept. Finally, it gives the ground test results to verify the SAR system operational concept.
The method of etching tracks in PN-3 dosimeter has been applied to tracks of recoil protons from a neutron source. Both the etch and the detection response of PN-3 has been studied as a function of etched-track diameters against various parameters. We could obtain very useful informations about charge, energy, and mass of particles and the relationship between the track etching rate and the track forming procedure in order to analyze the particle recorded in the solid state track detector. The best etching condition could be found by means of changing the etching circumstances for various energies and particles in order to detect the charged particle accurately. It could be influenced widely that the polymer plastic detector could develep the detecting technique for the low energy level neutron and could be used as a neutron dosimeter in the radiation field such as the nuclear power station, the medical institute and the nondtructive testing institute.
Park, Na-Youn;Lee, Sojeong;Kim, Jung Hoan;Kho, Younglim
Journal of the Korean Chemical Society
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v.65
no.6
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pp.433-440
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2021
Surfactants are organic compounds that have both hydrophilic and non-polar parts in one molecule, classified as non-ion, anion, cation, and amphoteric surfactants according to the charge of hydrophilic parts in aqueous state. A trace amounts may remain when vegetables and fruits are washed using type1 detergent (Vegetable and fruit detergent), and there is a possibility of exposure to the human body through ingestion. This study developed the simultaneous analysis method for 5 surfactants with LC-MS/MS for analysis of detergent residues after washing vegetables and fruits with detergent. The mobile phase used distilled water and acetonitrile containing 50 mM ammonium formate and 0.1% formic acid and was analyzed using a gradient method using XBridge BEH C8 column. The accuracy of the established method was 83.9-112.1%, and the precision was less than 20%. The detection limit was 7.0 (SLS) to 29.0 (SLES-N3) ㎍/L, and the correlation coefficient (r2) of calibration line regression was greater than 0.99, it is considered suitable for the analysis of trace amounts of surfactant components remaining in vegetables and fruits.
With the development of the 4th industrial, research is being conducted to prevent diseases and reduce damage in various fields of science and technology such as medicine, health, and bio. As a result, artificial intelligence technology has been introduced and researched for image analysis of radiological examinations. In this paper, we will directly apply a deep learning model for classification and detection of pneumonia using chest X-ray images, and evaluate whether the deep learning model of the Inception series is a useful model for detecting pneumonia. As the experimental material, a chest X-ray image data set provided and shared free of charge by Kaggle was used, and out of the total 3,470 chest X-ray image data, it was classified into 1,870 training data sets, 1,100 validation data sets, and 500 test data sets. I did. As a result of the experiment, the result of metric evaluation of the Inception V3 deep learning model was 94.80% for accuracy, 97.24% for precision, 94.00% for recall, and 95.59 for F1 score. In addition, the accuracy of the final epoch for Inception V3 deep learning modeling was 94.91% for learning modeling and 89.68% for verification modeling for pneumonia detection and classification of chest X-ray images. For the evaluation of the loss function value, the learning modeling was 1.127% and the validation modeling was 4.603%. As a result, it was evaluated that the Inception V3 deep learning model is a very excellent deep learning model in extracting and classifying features of chest image data, and its learning state is also very good. As a result of matrix accuracy evaluation for test modeling, the accuracy of 96% for normal chest X-ray image data and 97% for pneumonia chest X-ray image data was proven. The deep learning model of the Inception series is considered to be a useful deep learning model for classification of chest diseases, and it is expected that it can also play an auxiliary role of human resources, so it is considered that it will be a solution to the problem of insufficient medical personnel. In the future, this study is expected to be presented as basic data for similar studies in the case of similar studies on the diagnosis of pneumonia using deep learning.
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