This study was carried out to evaluate the plant growth rate according to the wavelength characteristics of LED light sources. In order to achieve this, red, green, blue and white LEDs were arrayed in a rectangle array consisting of LED modules which can be combined with each other.. This can facilitate the selection of the optimal characteristics of the light from monochromatic red, green, blue and white LEDs or mixed LEDs for plant growth. Experiments to evaluate the growth rate according to the wavelength characteristics of the LEDs with several plants, in this case ice plants, lettuce, barley, broccoli and chives, were performed.
광굴절결정에서 두 기록빔의 입사각에 따른 파장선택성을 이용해 원하는 통과대역과 중심파장을 갖는 대역통과필터로의 응용을 제안하였다. 2광파결합을 통해 Fe가 0.02Wt.% 도핑된 $LiNbO_3$ 결정의 회절특성을 실험함으로써, 가장 우수한 회절효율을 갖는 조건을 도출하고, 이러한 조건에서 원하는 대역 및 파장을 선택해 낼 수 있는 대역통과필터를 전광학적으로 구현하였다. 또한, 기록빔의 입사각을 변화시킴으로써, 임의의 원하는 필터 특성을 얻을 수 있음을 실험적으로 증명하였다.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제13권3호
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pp.139-143
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2012
Optical emission spectroscopy (OES) is often used for real-time analysis of the plasma processes. OES has been suggested as a primary plasma process monitoring tool. It has the advantage of non-invasive in-situ monitoring capability but selecting the proper wavelengths for the analysis of OES data generally relies on empirically established methods. In this paper, we propose a practical method for the selection of OES wavelength peaks for the analysis of plasma etch process and this is done by investigating reactants and by-product gas species that reside in the plasma etch chamber. Wavelength selection criteria are based on the standard deviation and correlation coefficients. Moreover, chemical actinometry is employed for the normalization of the selected wavelengths. We also present the importance of chemical actinometry of OES data for quantitative analysis of plasma. Then, the suggested OES peak selection method is employed.. This method is used to find out the reason behind abnormal etching of PR erosion during a series of $SiO_2$ etch processes using the same recipe. From the experimental verification, we convinced that OES is not only capable for real-time detection of abnormal plasma process but it is also useful for the analysis of suspicious plasma behavior.
Hyperspectral cameras acquire reflectance values at many different wavelength bands. Dimensions tend to increase because spectral information is stored in each pixel. Several attempts have been made to reduce dimensional problems such as the feature selection using Adaboost and dimension reduction using the Simulated Annealing technique. We propose a novel material detection method that consists of four steps: feature band selection, feature extraction, SVM (Support Vector Machine) learning, and target and specific region detection. It is a combination of the band ratio method and Simulated Annealing algorithm based on detection rate. The experimental results validate the effectiveness of the proposed feature selection and band ratio method.
We have developed a single integrated wavelengh selection type - 8channel light source module. This module oscillates in 8 wavelengh at 200GHz(1.6nm) ITU channel intervals within the c-band (1530~1560nm), and can transmit at 1.25Gbps level.
Defect of apple was depreciated the product value and causes storage disease seriously. To detect the defect of ‘Fuji’apple with machine vision system, the optical characteristics of defect should be investigated. In this research, absorbance spectra of defect were acquired by spectrophotometer in the range of visible and NIR region(400∼1,100nm) and L*a*b* color values were also acquired by colorimeter. NIR machine vision system was constructed with B&W camera, frame grabber, 16 tungsten-halogen lamps, variable focal length lens and NIR bandpass filter which was mounted to lens outward. Average gray values of defect at 15 NIR wavelength were acquired and the significant NIR wavelength was selected by comparing Mahalanobis distance between sound and defective apple. As the result of Mahalanobis distance analysis, the significant wavelength to discriminate the defectives in ‘Fuji’apple were found to be 720nm for scab and 970nm for bruise and cuts and 920nm was also effective regardless of defective types.
A high redshift quasar is useful to investigate the early part of our universe. Since they are one of the brightest objects in the early universe, they can provide us with clues of the growth of super massive black holes and the early metal enrichment history. To discover the high redshift quasars, we designed a survey of wide area and moderate depth; Infrared Medium-deep Survey (IMS), a J-band imaging survey of ~200 deg2 area where the multi-wavelength data sets exist. To obtain the J-band data, we are using the United Kingdom Infra-Red Telescope (UKIRT), and so far we have covered~40 deg2 with Y- or J-bands over 36 observing nights. We used color-color diagrams of multi-wavelength bands including i, z, Y, J, K, $3.6{\mu}m$ and $4.5{\mu}m$ to select high redshift quasars. The major challenge in the selection is many M/L/T dwarfs, low redshift galaxies, and instrumental defects that can be mistaken as a high redshift quasar. We describe how such contaminating sources can be excluded by adopting multiple color-color diagrams and eye-ball inspections. So far, our selection reveals one quasar candidates at z~7 and a few candidates at z~6. In this poster presentation, we will update the current status of the quasar selection in the IMS fields.
최근 초분광영상의 활용 연구사례와 다양한 분광지수들의 개발과 평가가 지속적으로 증가하고 있다. 특히 식생원격탐사 분야에서는 식생의 스트레스와 활력에 대한 지표로 식생지수가 사용되며 일반적으로 NIR과 red 파장대의 두 개 혹은 이상의 분광밴드를 선택적으로 사용하고 있다. 항공 초분광영상은 좁고 연속적인 수많은 밴드를 가지기 때문에 식생지수를 위한 밴드선택에 혼돈을 야기할 수 있다. 만약 식생지수를 개발하는 과정에서 사용된 밴드와 항공기를 이용해 취득한 센서의 밴드정보와 동일하지 않다면, 탐지 대상의 광학특성에 대한 설명력이 높은 적절한 밴드를 선택하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 NIR과 red 파장영역에 속하는 4개의 후보밴드를 선택하고 이들의 조합으로 계산된 NDVI(normalized difference vegetation index)와 MSRI(modified simple ratio index)를 산출하였다. 산출된 식생지수들에 대해서 각 지수들의 변이를 살펴보기 위해 변화탐지 기법의 차연산(image differencing)을 이용하였다. 또한 보다 직접적인 분석을 위해서 분광미분(spectral derivative)을 통하여 임상도로 구분되는 식생의 종류별 분광특성을 가장 잘 설명할 수 있는 밴드를 확인하였다. 연구 결과로 후보밴드들 중에서 red #3(680.2nm)와 NIR #2(801.7nm)가 수림에 영향을 적게 받고 밴드의 변동이 적은 적절한 밴드로 선택할 수 있었다.
메트로 네트워크를 위한 패킷 기반의 파장 분할 방식 링 네트워크는 백본 네트워크로의 병목 현상을 줄이기 위하여 많은 연구가 진행되어 왔다. 메트로 네트워크는 망의 특성상 유니캐스트 트래픽과 멀티캐스트 트래픽이 혼재되어있다. 현재까지 제안 링 네트워크에서는 일반적으로 가상 출력 큐를 사용하여 혼재된 트래픽을 처리하고 있다. 본 논문에서는 메트로 링 네트워크에서 가상 출력 큐의 구조에 따른 유니캐스트 트래픽과 멀티캐스트 트래픽의 공평성 문제에 관하여 살펴보고 성능 분석을 수행하였다. 본 논문에서 일반적인 최대 큐 선택 방법이 유니캐스트 트래픽에 비하여 멀티캐스트 트래픽에 우선순위를 부여함에 따라 불공평 문제를 야기함을 보였다. 각각의 다른 가상 출력 큐의 구조를 살펴보고 각각에 대한 성능분석을 통하여 특징을 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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