An artificial neural network (ANN) that identifies radionuclides from low-count gamma spectra of a NaI scintillator is proposed. The ANN was trained and tested using simulated spectra. 14 target nuclides were considered corresponding to the requisite radionuclide library of a radionuclide identification device mentioned in IEC 62327-2017. The network shows an average identification accuracy of 98.63% on the validation dataset, with the gross counts in each spectrum Nc = 100~10000 and the signal to noise ratio SNR = 0.05-1. Most of the false predictions come from nuclides with low branching ratio and/or similar decay energies. If the Nc>1000 and SNR>0.3, which is defined as the minimum identifiable condition, the averaged identification accuracy is 99.87%. Even when the source and the detector are covered with lead bricks and the response function of the detector thus varies, the ANN which was trained using non-shielding spectra still shows high accuracy as long as the minimum identifiable condition is satisfied. Among all the considered nuclides, only the identification accuracy of 235U is seriously affected by the shielding. Identification of other nuclides shows high accuracy even the shielding condition is changed, which indicates that the ANN has good generalization performance.
Lung-resident memory T cells (TRM) play an essential role in protecting against pulmonary virus infection. Parenteral administration of DNA vaccine is generally not sufficient to induce lung CD8 TRM cells. This study investigates whether intramuscularly administered DNA vaccine expressing the nucleoprotein (NP) induces lung TRM cells and protects against the influenza B virus. The results show that DNA vaccination poorly generates lung TRM cells and massive secondary effector CD8 T cells entering the lungs after challenge infection do not offer sufficient protection. Nonetheless, intranasal administration of non-replicating adenovirus vector expressing no Ag following priming DNA vaccination deploys NP-specific CD8 TRM cells in the lungs, which subsequently offers complete protection. This novel 'prime and deploy' strategy could be a promising regimen for a universal influenza vaccine targeting the conserved NP Ag.
In this paper, a novel high gain bidirectional modular dc-dc converter (BMC) with unipolar and bipolar structures for dc network interconnections is proposed. When compared with traditional dc grid-connecting converters, the proposed converter can achieve a high voltage gain with a simple modular transformerless structure. A sub-modular structure for the BMC is proposed to eliminate the unbalanced current stress between the different power units (levels) in the BMC. This can realize current sharing and standardized production and assembling. In addition, phase-interval operation is introduced to the sub-modules to realize low voltage and current ripple in both sides of the converter. Furthermore, two types of bipolar topologies of the sub-modular BMC were proposed to extend its application in bipolar dc network connections. In addition, the control system was optimized for grid-connection applications by providing various control strategies. Finally, simulations of a 3-level unipolar sub-modular BMC and a 4-level bipolar sub-modular BMC were conducted, and a 1-kW experimental 3-level unipolar prototype was developed to verify the effectiveness of the proposed converter.
To achieve economic stability, distribution Company as an economic institution should be managed by various processes. In this way, knowledge of different processes is the first step. Furthermore, expectations, outputs, requirement data, and sub-processes should be extracted and determined. Accordingly, to assign the performance responsibility of each process, the decision-making points must be introduced and, the deviation or change in set-points should be investigated into processes. Also, the performance of processes could be monitored by introducing of the sub-indictors. In this study, a practical method is presented for monitoring of reliability and power loss indices from viewpoint components' supply chain into the distribution network. At first, the visibility model of the supply chain is illustrated by focus group and the sub-indicators are extracted for each process of this chain. Then, validation and verification of the sub-indicators are accomplished by the Delphi method and, an information dashboard is presented by confirmed the sub-indicators and statistics methods. Finally, the proposed method is investigated by real data in a typical network and the results are analyzed.
Seo Seungwon;Kim Sunghyun;Choi Junho;Park Hyuk;Lee Hojin;Kim Yonghoon;Kang Gumsil
Proceedings of the KSRS Conference
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2004.10a
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pp.577-580
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2004
To overcome with large size noise source distribution network design difficulty in interferometric radiometer system, especially for sub-Y-type array, a new on-board calibration technique using noise re-radiation is proposed in this paper. The suggested calibration technique is using noise re-radiation effect of center antenna after noise source injection from matched load. This approach is especially proper to sub-Y-type array interferometric synthetic aperture radiometer in mm-wave frequency band. Compared with noise injection network of a conventional synthetic aperture radiometer, the system mass, volume, and hardware complexity is reduced and cost-effective. Only one internal noise source, matched load, is used for injection using noise re-radiation technique a small set of sub-Y receiver channels is calibrated. Detailed calibration scenario is discussed and simulation results about noise reradiation effect are presented.
Two lanthanide complexes, $[Ln(NO_3)_2(H_2O)_3(L)_2](NO_3)(H_2O)$ {Ln = Eu (1), Tb (2); L = 2-(4-pyridylium)-ethanesulfonate, $(4-pyH)^+-CH_2CH_2-SO_3^-)$}, were prepared from lanthanide nitrate and 4-pyridineethanesulfonic acid in $H_2O$ under microwave-heating conditions. Complexes 1 and 2 are isostructural, and the lanthanide metal in both complexes is coordinated to nine oxygen atoms. The pyridyl nitrogen in the ligand is protonated to give a zwitter ion that possesses an $NH^+$ (pyridyl) positive end and an $SO_3^-$ negative end. All O-H and N-H hydrogen atoms participate in hydrogen bonds to generate a two-dimensional (complex 1) or a three-dimensional network (complex 2). Complex 1 exhibits an intense red emission, whereas complex 2 exhibits an intense green emission in the solid state at room temperature.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.9
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pp.26-37
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2016
The core technologies of the current transport network are OAM and protection switching to meet the sub-50ms protection switching time via a path redundancy when a link or node failure occurs. The transport networks owned by public network operators, central/local governments, and major enterprises are individually configured and managed with service resiliency in each own protected sub-network. When such networks are cascaded, it is also important to provide a node resiliency between two protected sub-networks. However, the linear protection switching in packet transport networks, such as MPLS-TP and Carrier Ethernet, does not define a solution of dual node interconnection. Although Ethernet ring protection switching covers the dual node interconnection scheme, a large amount of duplicated data frames may be flooded when a failure occurs on an adjacent (sub) ring. In this paper, we suggest a dual node interconnection scheme with linear protection switching technology in multiple protected sub-networks. And we investigate how various protected sub-network combinations with a proposed linear or ring protection process impact the service resiliency of multiple protected sub-networks through extensive experiments on link and interconnected node failures.
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.26
no.4
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pp.127-132
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2019
In this study, barium strontium titanate (BSTO) with high dielectric perovskite structure was synthesized by liquid-solid solution synthesis and the surface was modified using trimethylsilyl chloride (TMCS) as a silylation agent. Silylation surface modification is a method of reacting -OH ligand on the surface of BSTO nanoparticles with Cl in TMCS to generate HCl and replacing the ligand on the surface of nanoparticles with -Si, -CH3. Silylation was optimized by varying the concentration of TMCS, and the structure of the silicon network was confirmed by Fourier-transform infrared spectroscopy. In addition, the crystallinity of BSTO nanoparticles was confirmed by X-ray diffractometer and the size of the nanoparticles was calculated using Scherrer equation. The field emission scanning electron microscopic image observed the change of the surface-modified BSTO particle size, and the contact angle measurement confirmed the hydrophobic property of the contact angle of 120.9° in the optimized nanoparticles. Finally, the surface-modified BSTO dispersion experiment in de-ionized water confirmed the hydrophobic degree of the nanoparticles.
Business environment is shifting from industrial economy to knowledge based economy. Enterprises go through numerous trials for successful management in changing environment. Along with trial tests, research area has been growing simultaneously. Unlike initial research which focused on basic concepts such as: form of business model and success points. Current research emphasizes on actualization of business that enterprises plan, which brought academic research with perplex form of knowledge structure. On the other hand, there is limitation in understanding business model systematically due to preceding research primarily centered on analyzing definition and case study. In order to analyze knowledge structure, this study utilized social network analysis based on "relationship". For the analysis, 13,412 keywords were extracted from 36years worth of article or research related to business model stored in SCOPUS database. From the analysis, it was shown core research subject was INNOVATION and the number of co-authors has increased due to the academic diversity. Business model research is divided into five sub-categories (E-commerce, SMEs, sustainability, open-source, and e-book). Through cognitive map analysis on each of research characteristics of sub-category, it has shown that E-commerce, SMEs, sustainability, and open-source are core categories.
In this paper, we propose a novel way of combining multiple deep convolutional neural network (DCNN) architectures which work well for accurate video face identification by adopting a serial combination of 3D and 2D DCNNs. The proposed method first divides an input video sequence (to be recognized) into a number of sub-video sequences. The resulting sub-video sequences are used as input to the 3D DCNN so as to obtain the class-confidence scores for a given input video sequence by considering both temporal and spatial face feature characteristics of input video sequence. The class-confidence scores obtained from corresponding sub-video sequences is combined by forming our proposed class-confidence matrix. The resulting class-confidence matrix is then used as an input for learning 2D DCNN learning which is serially linked to 3D DCNN. Finally, fine-tuned, serially combined DCNN framework is applied for recognizing the identity present in a given test video sequence. To verify the effectiveness of our proposed method, extensive and comparative experiments have been conducted to evaluate our method on COX face databases with their standard face identification protocols. Experimental results showed that our method can achieve better or comparable identification rate compared to other state-of-the-art video FR methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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