The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.1
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pp.181-187
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2021
Recently, various air pollution factors have been measured and analyzed to reduce damages caused by it. In this process, many missing values occur due to various causes. To compensate for this, basically a vast amount of training data is required. This paper proposes a statistical techniques that effectively compensates for missing values generated in the process of measuring ozone, carbon dioxide, and ultra-fine dust using a small amount of learning data. The proposed algorithm first extracts a group of meteorological data that is expected to have positive effects on the correction of missing values through statistical information analysis such as the correlation between meteorological data and air pollution level factors, p-value, etc. It is a technique that efficiently and effectively compensates for missing values by analyzing them. In order to confirm the performance of the proposed algorithm, we analyze its characteristics through various experiments and compare the performance of the well-known representative algorithms with ours.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.3
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pp.439-445
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2021
Low-cost, ultra-high-speed cameras, made possible by the development of image sensors and small displays, can be very useful in image processing and pattern recognition. This paper introduces an algorithm that corrects irregular lighting from a high-speed image that is continuously input with a slight time interval, and which then obtains an exposed skin color region that is the area of interest in a person from the corrected image. In this study, the non-uniform lighting effect from a received high-speed image is first corrected using a frame blending technique. Then, the region of interest is robustly obtained from the input high-speed color image by applying an elliptical skin color distribution model generated from iterative learning in advance. Experimental results show that the approach presented in this paper corrects illumination in various types of color images, and then accurately acquires the region of interest. The algorithm proposed in this study is expected to be useful in various types of practical applications related to image recognition, such as face recognition and tracking, lighting correction, and video indexing and retrieval.
The authors are making a prototype flexible board of a radio-frequency transmitter for measuring an electromyogram (EMG) of a flying moth and plan to apply for an experimental station license from the Ministry of Internal Affairs and Communications of Japan in the summer of 2022. The goal is to create a continuous low-dose exposure standard that incorporates scientific and physiological functional assessments to replace the current standard based on lethal dose 50. This paper describes the technical evaluation of the hardware. The signal of a bipolar EMG electrode is amplified by an operational amplifier. This potential is added to a voltage-controlled crystal oscillator (27 MHz, bandwidth: 4 kHz), frequency-converted, and transmitted from an antenna about 10 cm long (diameter: 0.03 mm). The power source is a 1.55-V wristwatch battery that has a total weight of about 0.3 g (one dry battery and analog circuit) and an expected operating time of 20 minutes. The output power is -7 dBm and the effective isotropic radiated power is -40 dBm. The signal is received by a dual-whip antenna (2.15 dBi) at a distance of about 100 m from the moth. The link margin of the communication circuit is above 30 dB within 100 m. The concepts of this hardware and the measurement data are presented in this paper. This will be the first biological data transmission from a moth with an official license. In future, this telemetry system will improve the detection of physiological abnormalities of moths.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.5
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pp.117-122
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2022
In this study, Electromagnetic Induction Power Generation (EMG) is a structure consisting of a stator and a permanent magnet rotor, and is a method that enables power generation by using the kinetic energy of the human arm. Among them, the axial flux permanent magnet (AFPM) technique is a method that can act sensitively to the kinetic energy of the arm at a slow speed of the human body, and has a simple structure and can be designed and manufactured with an ultra-small size. Under the conditions of size of ø46×11mm, rotation speed of 7Hz (420rpm), output voltage 0.4VAC, output current 4.5mA, and output power 30mW were measured and analyzed the same as the target specification. Therefore, the purpose of this study is to study the power generation of the pendulum applying the AFPM (Axial Flux Permanent Magnet) technique to charge power to smart devices with kinetic energy of the human body.
Recently, lens manufacturing and assembly technology has greatly improved. However, tight requirements of manufacturing and assembly lead to an increase in cost and manufacturing time, and in some cases the performance of an optical system may deteriorate depending on the operating environment's conditions, such as temperature or vibration. In addition, the use of a compensator is an effective method to reduce sensitivity in an ultra-precision optical system, but in the case of a small lens, such as that in an endoscope, it is difficult to use a compensator due to the size limitation of the lens barrel. Therefore, minimizing lens sensitivity is the most important technology in lens design. For this reason, there have been various attempts to reduce the lens sensitivity, and there is a trend to add functions to reduce the sensitivity in the lens design S/W. In this paper, we introduce a design technology that minimizes lens sensitivity. We first design a lens with quite good performance, then analyze the sensitivity of this lens, make a multi-configuration with high-sensitivity element error, and then reoptimize it. We prove with an example that this design technique is very effective.
The identification of biomarkers that distinguish diseased from healthy individuals is of great interest in human and veterinary fields. In this research area, a metabolomic approach and its related statistical analyses can be useful for biomarker determination and allow non-invasive discrimination of healthy volunteers from breast cancer patients. In this study, we focused on the most common canine neoplasm, mammary gland tumor, and herein, we describe a simple method using ultra-high-performance liquid chromatography to determine the levels of tyrosine and its metabolites (epinephrine, 3,4-dihydroxy-L-phenylalanine, 3,4-dihydroxyphenylacetic acid, and vanillylmandelic acid), tryptophan and its metabolites (5-hydroxyindolacetic acid, indoxyl sulfate, serotonin, and kynurenic acid) in canine mammary cancer urine samples. Our results indicated significantly increased concentrations of three tryptophan metabolites, 5-hydroxyindolacetic acid (p < 0.001), serotonin, indoxyl sulfate (p < 0.01), and kynurenic acid (p < 0.05), and 2 tyrosine metabolites, 3,4-dihydroxy-L-phenylalanine (p < 0.001), and epinephrine (p < 0.05) in urine samples from the mammary gland tumor group compared to concentrations in urine samples from the healthy group. The results indicate that select urinary tyrosine and tryptophan metabolites may be useful as non-invasive diagnostic markers as well as in developing a therapeutic strategy for canine mammary gland tumors.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.3
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pp.355-366
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2022
This paper proposes a microcode-based neural network accelerator controller for artificial intelligence accelerators that can be reconstructed using a programmable architecture and provide the advantages of low-power and ultra-small chip size. In order for the target accelerator to support various neural network models, the neural network model can be converted into microcode through microcode compiler and mounted on accelerator to control the operators of the accelerator such as datapath and memory access. While the proposed controller and accelerator can run various CNN models, in this paper, we tested them using the YOLOv2-Tiny CNN model. Using a system clock of 200 MHz, the Controller and accelerator achieved an inference time of 137.9 ms/image for VOC 2012 dataset to detect object, 99.5ms/image for mask detection dataset to detect wearing mask. When implementing an accelerator equipped with the proposed controller as a silicon chip, the gate count is 618,388, which corresponds to 65.5% reduction in chip area compared with an accelerator employing a CPU-based controller (RISC-V).
Jung-Rae Park;Hye-Jin Kim;Ji-Young Park;Si-Myung Sung;Seo-Yeon Hong;Ki-Hyeok Song
Design & Manufacturing
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v.17
no.3
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pp.48-54
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2023
In this study, an injection mold with ultra-small surface properties was manufactured using nanosecond laser processing. A superhydrophobic characteristic analysis was performed on the PET specimen manufactured through this. To this end, a hydrophobic pattern was defined using the Cassie-Baxter model. The defined features were selected with a spot diameter of 25um and pitch spacing of 30um and 35um. As a result of the basic experiment, it was confirmed that the fine pattern shape had an aspect ratio of 1:1 when the pitch interval was 35um and 20 iterations. Through the determined processing conditions, a hydrophobic pattern was implemented on the core surface of KP4. A specimen with a hydrophobic pattern was produced through injection molding. The height of the molded hydrophobic pattern is 20 ㎛ less than the depth of the core and the contact angle measurement results are 92.1°. This is a contact angle smaller than the superhydrophobic criterion. Molding analysis was performed to analyze the cause of this, and it was analyzed that the molding was not molded due to the lack of pressure in the injection machine.
It is vital to output the required electrical power following various task requirements when the space reactor power supply is operating in orbit. The dynamic performance of the closed Brayton cycle thermoelectric conversion system is initially studied and analyzed. Based on this, a load tracking power regulation method is developed for the liquid metal cooled space reactor power system, which takes into account the inlet temperature of the lithium on the hot side of the intermediate heat exchanger, the filling quantity of helium and xenon, and the input amount of the heat pipe radiator module. After comparing several methods, a power regulation method with fast response speed and strong system stability is obtained. Under various changes in power output, the dynamic response characteristics of the ultra-small liquid metal lithium-cooled space reactor concept scheme are analyzed. The transient operation process of 70 % load power shows that core power variation is within 30 % and core coolant temperature can operate at the set safety temperature. The second loop's helium-xenon working fluid has a 65K temperature change range and a 25 % filling quantity. The lithium at the radiator loop outlet changes by less than ±7 K, and the system's main key parameters change as expected, indicating safety. The core system uses less power during 30 % load power transient operation. According to the response characteristics of various system parameters, under low power operation conditions, the lithium working fluid temperature of the radiator circuit and the high-temperature heat pipe operation temperature are limiting conditions for low-power operation, and multiple system parameters must be coordinated to ensure that the radiator system does not condense the lithium working fluid and the heat pipe.
Kim, Cha-Dong;Han, Jae-Yeol;Kim, Yong-Woo;Song, Nam-Jin;Ha, Min-Woo;Lee, Seung-Hoon
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.46
no.1
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pp.98-106
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2009
This work proposes a 1280-RGB $\times$ 800-Dot 70.78mW 0.l3um CMOS LCD driver IC (LDI) for high-performance 16M-color low temperature poly silicon (LTPS) thin film transistor liquid crystal display (TFT-LCD) systems such as ultra mobile PC (UMPC) and mobile applications simultaneously requiring high resolution, low power, and small size at high speed. The proposed LDI optimizes power consumption and chip area at high resolution based on a resistor-string based architecture. The single column driver employing a 1:12 MUX architecture drives 12 channels simultaneously to minimize chip area. The implemented class-AB amplifier achieves a rail-to-rail operation with high gain and low power while minimizing the effect of offset and output deviations for high definition. The supply- and temperature-insensitive current reference is implemented on chip with a small number of MOS transistors. A slew enhancement technique applicable to next-generation source drivers, not implemented on this prototype chip, is proposed to reduce power consumption further. The prototype LDI implemented in a 0.13um CMOS technology demonstrates a measured settling time of source driver amplifiers within 1.016us and 1.072us during high-to-low and low-to-high transitions, respectively. The output voltage of source drivers shows a maximum deviation of 11mV. The LDI with an active die area of $12,203um{\times}1500um$ consumes 70.78mW at 1.5V/5.5V.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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