Hyojoo Heo;Yunwoo Shin;Jaemin Son;Seungho Ryu;Kyoungah Cho;Sangsig Kim
Journal of IKEEE
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v.27
no.4
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pp.418-424
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2023
In this study, we examined the effects of annealing on electrical characteristics of double-gated silicon nanosheet (SiNS) feedback field effect transistors (FBFETs). When bias stresses were applied for 1000 s, the double-gated SiNS FBFETs were more affected by positive bias stresses than negative bias stresses regardless of the channel mode owing to the increase of interface traps caused by electrons in the inversion layers. After annealing at 300 ℃ for 10 mins, the devices were completely recovered to their original properties, and the characteristics did not change anymore when bias stresses were applied again for 1000 s.
Depth estimation is one of the most complicated and difficult problems to deal with in the light field. In this paper, a compound attention convolutional neural network (CAttNet) is proposed to extract depth maps from light field images. To make more effective use of the sub-aperture images (SAIs) of light field and reduce the redundancy in SAIs, we use a compound attention mechanism to weigh the channel and space of the feature map after extracting the primary features, so it can more efficiently select the required view and the important area within the view. We modified various layers of feature extraction to make it more efficient and useful to extract features without adding parameters. By exploring the characteristics of light field, we increased the network depth and optimized the network structure to reduce the adverse impact of this change. CAttNet can efficiently utilize different SAIs correlations and features to generate a high-quality light field depth map. The experimental results show that CAttNet has advantages in both accuracy and time.
Shu Soma;Masahiro Ishigaki;Satoshi Abe;Yasuteru Sibamoto
Nuclear Engineering and Technology
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v.56
no.7
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pp.2524-2533
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2024
When analyzing containment thermal-hydraulics, computational fluid dynamics (CFD) is a powerful tool because multi-dimensional and local analysis is required for some accident scenarios. According to the previous study, neglecting steam bulk condensation in the CFD analysis leads to a significant error in boundary layer profiles. Validating the condensation model requires the experimental data near the condensing surface, however, available boundary layer data is quite limited. It is also important to confirm whether the heat and mass transfer analogy (HMTA) is still valid in the presence of bulk condensation. In this study, the boundary layer measurements on the vertical condensing surface in the presence of air were performed with the rectangular channel facility WINCS, which was designed to measure the velocity, temperature, and concentration boundary layers. We set the laminar flow condition and varied the Richardson number (1.0-23) and the steam volume fraction (0.35-0.57). The experimental results were used to validate CFD analysis and HMTA models. For the former, we implemented a bulk condensation model assuming local thermal equilibrium into the CFD code and confirmed its validity. For the latter, we validated the HMTA-based correlations, confirming that the mixed convection correlation reasonably predicted the sum of wall and bulk condensation rates.
Kai Liu;Leihong Zhang;Runchu Xu;Dawei Zhang;Haima Yang;Quan Sun
Current Optics and Photonics
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v.8
no.5
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pp.463-471
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2024
Multimode fibers (MMFs) possess high information throughput and small core diameter, making them highly promising for applications such as endoscopy and communication. However, modal dispersion hinders the direct use of MMFs for image transmission. By training neural networks on time-series waveforms collected from MMFs it is possible to reconstruct images, transforming blurred speckle patterns into recognizable images. This paper proposes a fully convolutional neural-network model, MSMDFNet, for image restoration in MMFs. The network employs an encoder-decoder architecture, integrating multiscale convolutional modules in the decoding layers to enhance the receptive field for feature extraction. Additionally, attention mechanisms are incorporated from both spatial and channel dimensions, to improve the network's feature-perception capabilities. The algorithm demonstrates excellent performance on MNIST and Fashion-MNIST datasets collected through MMFs, showing significant improvements in various metrics such as SSIM.
A comparision was made on the influence of BPSG flow temperatures on the electrical properties in submicron CMOS DRAMs containing two BPSG layers. Three different combinations of BPSG flow temperature such as $850^{\circ}C/850^{\circ}C,\;850^{\circ}C/900^{\circ}C,\;and\;900^{\circ}C/900^{\circ}C$ were employed and analyzed in terms of threshold, breakdown and isolation voltage along with sheet resistance and contact resistance. In case of $900^{\circ}C/900^{\circ}C$ flow, the threshold voltage of NMOS was decreased rapidly in channel length less than $0.8\mu\textrm{m}$ with no noticeable change in PMOS and a drastic decrease in breakdown voltages of NMOS and PMOS was observed in channel length less than and equal to $0.7\mu\textrm{m}$ and $0.8\mu\textrm{m}$, respectively. Little changes in threshold and breakdown voltages of NMOS and PMOS, however, were shown down to channel length of $0.6\mu\textrm{m}$ in case of $850^{\circ}C/850^{\circ}C$ flow. The isolation voltage was increased with decreasing BPSG flow temperature. A significant increase in the sheet resistance and contact resistance was noticeable with decreasing BPSG flow temperature from $900^{\circ}C$ to $850^{\circ}C$. All these observations were rationalized in terms of dopant diffusion and activation upon BPSG flow temperature. Some suggestions for improving contact resistance were made.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.7
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pp.11-20
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2024
In this paper, we propose the BAG (Bit-width Aware Generator) and the Intermediate Layer Knowledge Distillation using Channel-wise Attention to reduce the knowledge gap between a quantized network, a full-precision network, and a generator in GDFQ (Generative Data-Free Quantization). Since the generator in GDFQ is only trained by the feedback from the full-precision network, the gap resulting in decreased capability due to low bit-width of the quantized network has no effect on training the generator. To alleviate this problem, BAG is quantized with same bit-width of the quantized network, and it can generate synthetic images, which are effectively used for training the quantized network. Typically, the knowledge gap between the quantized network and the full-precision network is also important. To resolve this, we compute channel-wise attention of outputs of convolutional layers, and minimize the loss function as the distance of them. As the result, the quantized network can learn which channels to focus on more from mimicking the full-precision network. To prove the efficiency of proposed methods, we quantize the network trained on CIFAR-100 with 3 bit-width weights and activations, and train it and the generator with our method. As the result, we achieve 56.14% Top-1 Accuracy and increase 3.4% higher accuracy compared to our baseline AdaDFQ.
This research aims to provide the characteristics of the world's first active lidar sensor Atmospheric Laser Doppler Instrument (ALADIN) wind data and Geostationary Korea Multi Purpose Satellite 2A (GK2A) Atmospheric Motion Vector (AMV) data by comparing two wind data. As a result of comparing the data from September 2019 to August 1, 2020, The total number of collocated data for the AMV (using IR channel) and Mie channel ALADIN data is 177,681 which gives the Root Mean Square Error (RMSE) of 3.73 m/s and the correlation coefficient is 0.98. For a more detailed analysis, Comparison result considering altitude and latitude, the Normalized Root Mean Squared Error (NRMSE) is 0.2-0.3 at most latitude bands. However, the upper and middle layers in the lower latitudes and the lower layer in the southern hemispheric are larger than 0.4 at specific latitudes. These results are the same for the water vapor channel and the visible channel regardless of the season, and the channel-specific and seasonal characteristics do not appear prominently. Furthermore, as a result of analyzing the distribution of clouds in the latitude band with a large difference between the two wind data, Cirrus or cumulus clouds, which can lower the accuracy of height assignment of AMV, are distributed more than at other latitude bands. Accordingly, it is suggested that ALADIN wind data in the southern hemisphere and low latitude band, where the error of the AMV is large, can have a positive effect on the numerical forecast model.
Underwater seismic refraction with advanced interpretation approaches makes important contributions to shallow marine exploration and geotechnical investigations in Australia's coastal areas. A series of case studies are presented to demonstrate the recent applications of continuous and static USR methods to river crossing and port infrastructure projects at various sites around Australia. In Sydney, static underwater seismic refraction (USR) with bottom-placed receivers and borehole seismic imaging assisted the development of improved geotechnical models that reduced construction risk for a tunnel crossing of the Lane Cove River. In Melbourne, combining conventional boomer reflection and continuous USR with near-bottom sources and receivers improved the definition of a buried, variably weathered basalt flow and assisted dredging assessment for navigation channel upgrades at Geelong Ports. Sand quality assessment with continuous USR and widely spaced borehole information assisted commercial decisions on available sand resources for the reclamation phase of development at the Port of Brisbane. Buried reefs and indurated layers occur in Australian coastal sediments with the characteristics of laterally limited, high velocity, cap layers within lower velocity materials. If these features are not recognised then significant error in depth determination to deeper refractors can occur. Application of advanced refraction inversion using wavefront eikonal tomography to continuous USR data obtained along the route of a proposed offshore pipeline near Fremantle allowed these layers and the underlying bedrock refractor to be accurately imaged. Static USR and the same interpretation approach was used to image the drowned granitic regolith beneath sediments and indurated layers in the northern area of Western Australia at a proposed new berthing site where deep piling was required. This allowed preferred piling sites to be identified, reducing overall pile lengths. USR can be expected to find increased application to shallow marine exploration and geotechnical investigations in Australia's coastal areas as economic growth continues and improved interpretation methods are developed.
Electoromyographic studies were performed on the action of the muscles of the temporomandibular joints following exfoliation of the deciduous teeth. The subjects examined, being 50 children. between the age of 6 and 13 years, divided into 5 groups. They were; 1) Deciduous dentition were complete in the first group. 2) Deciduous incisors were missing in either upper or lower jaw in the second group. 3) Deciduous canine and molars were missing in the left side of either upper or lower jaw in the third group. 4) Deciduous canine and molars were missing in the right side of either upper or lower jaw in the fourth group. 5) Permanent dentition completed in the fifth group(except third molars). Electromyogram was recorded with 4 channel polygraph (Grass model VII modified for 7P3). Electrodes which were the cup-typed gold discs, 9 millimeters in the diameter, were located on the anterior, middle and posterior lobes of the temporal muscles, and also on the superficial and deep layers of the masseter muscles. Paired electrodes were held by electrode cream so that they were pressed on the skin surface at right angle, adhesive tape being used to anchor them. The distance of the pair electrodes was about 5 millimeters. The results obtained were as follow: 1) In rest position of mandible; All groups showed slight, electrical activities in the muscles involved, but in the middle lobe of temporal muscle they were slightly higher. 2) In molar occlusion of mandible; High activity-anterior lobe of temporal muscle and superficial layer of masseter muscle. Moderate activity-deep layer of masseter muscle. Low activity-middle and posterior lobes of masseter muscle. There were no differences among the first, the second and the fifth groups. In the third group the muscle activity was weaker than that of the right, and in the fourth group opposite characteristics was revealed. 3) In incisal bite of mandreble; Hight activity-superficial layer of masseter muscle. Modertae activity-deep layer of masseter muscle. Low activity-anterior, middle and posterior lobes of temporal muscle. The first, the third, the fourth and the fifth groups showed no differences but the second group showed less activity than those of others. 4) In protrusion of mandible; High activity-deep layer of masseter muscle Moderate activity-superficial layer of masseter muscle. Low activity-anterior, middle and posterior lobes of temporal muscle. In the first, the fourth and the fifth groups, there were no differences in the activities, but the second group showed less activity than the others. 5) In retrusion of mandible; High activity-deep layer of masseter muscle. Moderate activity-superficial layer of masseter muscle. Low activity-anterior, middle and posterior lobes of temporal muscle. In the first, the third, the fourth and the fifth groups, there were no differences but the second group showed less activity than the others. 6) In lateral excursion of the mandible (either direction); High activity-posterior lobe of temporal muscle. Moderate activity-anterior and middle lobes of temporal muscle. Low activity-superficial and deep layers of masseter muscle. The muscle action potentials were weaker than those of the right side in the third group and vice ver'sa in the fourth group. 7) In chewing movement; Temporal muscle activities were higher than those of masseter, especially in the middle lobe of temporal muscle the activity was highest. Right side muscle activities were higher than those of the left in the third group and, on the contrary, the left side was dominant over the right in the fourth group.
Deep learning is used as a creative tool that could overcome the limitations of existing analysis models and generate various types of results such as text, image, and music. In this paper, we propose a method necessary to preprocess audio data using the Niko's MIDI Pack sound source file as a data set and to generate music using Bi-LSTM. Based on the generated root note, the hidden layers are composed of multi-layers to create a new note suitable for the musical composition, and an attention mechanism is applied to the output gate of the decoder to apply the weight of the factors that affect the data input from the encoder. Setting variables such as loss function and optimization method are applied as parameters for improving the LSTM model. The proposed model is a multi-channel Bi-LSTM with attention that applies notes pitch generated from separating treble clef and bass clef, length of notes, rests, length of rests, and chords to improve the efficiency and prediction of MIDI deep learning process. The results of the learning generate a sound that matches the development of music scale distinct from noise, and we are aiming to contribute to generating a harmonistic stable music.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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