Wi, Sung Hee;Kang, Min Jin;Hwang, Eui Sun;Baek, Gi Hyeon;Kim, Jin Hwan;Park, Hyeon Uk;Cheong, Byoung-Ho
Korean Journal of Optics and Photonics
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v.33
no.2
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pp.67-73
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2022
In a head-mounted display (HMD) for virtual-reality applications, a narrow viewing angle is preferred to the usual, wide viewing angle because the HMD is positioned close in front of the user's eyes, and the display position is fixed. In this paper, we propose a new back-light unit (BLU) for implementing a narrow viewing angle, which is suitable for a HMD. By optimizing the scattering patterns in the light-guide-plate and inverse-prism structures, the viewing angle and correlations between structural parameters in the BLU components are analyzed with ray-tracing simulations. As a result, a double-angle inverse-prism structure incorporating the scattering patterns of a light-guide plate is chosen, which results in a 14% increase in center luminance, a 16% decrease in the vertical viewing angle, and a light efficiency of up to 70%, compared to a conventional BLU. Thus, the new BLU system is expected to be applied in a high-efficiency liquid crystal display.
The operation of a reservoir system is necessary for establishing the operation rule as well as designing the reservoirs for water resources planning or management. Increasingly complex water resource systems require more advanced operation techniques. As a result, various techniques have been introduced and applied until now. In this study Linear Tracking model based on optimal control theory is applied to the operation of the largest scale multi-reservoir system in the Han river and its applicability proved. This system normally supplies the water resources required downstream for hydro-power and plays a role in satisfying the water demand of the Capital region. For the optimal use of the water resources the Linear Tracking model is designed with the objective to maximize the hydro-power energy subject to the water supply demand. The multi-reservoir system includes the seven main reservoirs in IIan river such as Hwachon, Soyanggang, Chunchon, Uiam, Cheongpyong, Chungju and Paldang. These reservoirs have been monthly operated for the past 21 years. Operation results are analyzed with respect to both hydro"power energy and water supply. Additionally the efficiency of the technique is assessed.sessed.
This study developed a software platform using machine learning of artificial intelligence to optimize the distillation column system. The distillation column is representative and core process in the petrochemical industry. Process stabilization is difficult due to various operating conditions and continuous process characteristics, and differences in process efficiency occur depending on operator skill. The process control based on the theoretical simulation was used to overcome this problem, but it has a limitation which it can't apply to complex processes and real-time systems. This study aims to develop an empirical simulation model based on machine learning and to suggest an optimal process operation method. The development of empirical simulations involves collecting big data from the actual process, feature extraction through data mining, and representative algorithm for the chemical process. Finally, the platform for the distillation column was developed with verification through a developed model and field tests. Through the developed platform, it is possible to predict the operating parameters and provided optimal operating conditions to achieve efficient process control. This study is the basic study applying the artificial intelligence machine learning technique for the chemical process. After application on a wide variety of processes and it can be utilized to the cornerstone of the smart factory of the industry 4.0.
As information technology fusion is accelerated, the researches to improve the quality and productivity of crops inside a plant factory actively progress. Advanced growth environment management technology that can provide thermal environment and air flow suited to the growth of crops and considering the characteristics inside a facility is necessary to maximize productivity inside a plant factory. Currently running plant factories are designed to rely on experience or personal judgment; hence, design and operation technology specific to plant factories are not established, inherently producing problems such as uneven crop production due to the deviation of temperature and air flow and additional increases in energy consumption after prolonged cultivation. The optimization process has to be set up in advance for the arrangement of air flow devices and operation technology using computational fluid dynamics (CFD) during the design stage of a facility for plant factories to resolve the problems. In this study, the optimum arrangement and air flow of air circulation fans were investigated to save energy while minimizing temperature deviation at each point inside a plant factory using CFD. The condition for simulation was categorized into a total of 12 types according to installation location, quantity, and air flow changes in air circulation fans. Also, the variables of boundary conditions for simulation were set in the same level. The analysis results for each case showed that an average temperature of 296.33K matching with a set temperature and average air flow velocity of 0.51m/s suiting plant growth were well-maintained under Case 4 condition wherein two sets of air circulation fans were installed at the upper part of plant cultivation beds. Further, control of air circulation fan set under Case D yielded the most excellent results from Case D-3 conditions wherein air velocity at the outlet was adjusted to 2.9m/s.
Gyu Cheol Choi;KyungBeom Kim;Bonghwan Kim;Jong Min Kim;SangMok Chang
Clean Technology
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v.29
no.4
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pp.255-261
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2023
Power semiconductors are semiconductors used for power conversion, transformation, distribution, and control. Recently, the global demand for high-voltage power semiconductors is increasing across various industrial fields, and optimization research on high-voltage IGBT components is urgently needed in these industries. For high-voltage IGBT development, setting the resistance value of the wafer and optimizing key unit processes are major variables in the electrical characteristics of the finished chip. Furthermore, the securing process and optimization of the technology to support high breakdown voltage is also important. Etching is a process of transferring the pattern of the mask circuit in the photolithography process to the wafer and removing unnecessary parts at the bottom of the photoresist film. Ion implantation is a process of injecting impurities along with thermal diffusion technology into the wafer substrate during the semiconductor manufacturing process. This process helps achieve a certain conductivity. In this study, dry etching and wet etching were controlled during field ring etching, which is an important process for forming a ring structure that supports the 3.3 kV breakdown voltage of IGBT, in order to analyze four conditions and form a stable body junction depth to secure the breakdown voltage. The field ring ion implantation process was optimized based on the TEG design by dividing it into four conditions. The wet etching 1-step method was advantageous in terms of process and work efficiency, and the ring pattern ion implantation conditions showed a doping concentration of 9.0E13 and an energy of 120 keV. The p-ion implantation conditions were optimized at a doping concentration of 6.5E13 and an energy of 80 keV, and the p+ ion implantation conditions were optimized at a doping concentration of 3.0E15 and an energy of 160 keV.
To optimize the expression and secretion of ferritin protein associated with ion storage in the mushroom, Pleurotus eryngii, a recombinant secretion vector, harboring the ferritin gene, was constructed using a pPEVPR1b vector under the control of the CaMV 35S promoter and signal sequence of pathogen related protein (PR1b). The ferritin gene was isolated from the T-Fer vector following digestion with EcoRI and HindIII. The gene was then introduced into the pPEVPR1b secretion vector, and it was then named pPEVPR1b-Fer. The recombinant vector was transferred into P. eryngii via Agrobacterium tumefaciens-mediated transformation. The transformants were selected on MCM medium supplemented with kanamycin and its expression was confirmed by SDS-PAGE and western blotting. Expression of ferritin protein was optimized by modifying the culture conditions such as incubation time and temperature in batch and 20 L airlift type fermenter. The optimal conditions for ferritin production were achieved at 25℃ and after incubating for 8 days on MCM medium. The amount of ferritin protein was 2.4 mg/g mycelia, as measured by a quantitative protein assay. However, the signal sequence of PR1b (32 amino acids) seems to be correctly processed by peptidase and ferritin protein may be targeted in the apoplast region of mycelia, and it might not be secreted in the culture medium. The iron binding activity was confirmed by Perls' staining in a 7.5% non-denaturing gel, indicating that the multimeric ferritin (composed of 24 subunits) was formed in P. eryngii mycelia. Mycelium powder containing ferritin was tested as a feed additive in broilers. The addition of ferritin powder stimulated the growth of young broilers and improved their feed efficiency and production index.
POU (point of use) scrubbers were applied for the treatment of waste gases including PFCs (perfluorocompounds) exhausted from the CVD (chemical vapor deposition), etching, and cleaning processes of semiconductor and display manufacturing plant. The GWP (global warming potential) and atmosphere lifetime of PFCs are known to be a few thousands higher than that of $CO_2$, and extremely high temperature more than 3,000 K is required to thermally decompose PFCs. Therefore, POU gas scrubbers based on the thermal plasma technology were developed for the effective control of PFCs and industrial application of the technology. The thermal plasma technology encompasses the generation of powerful plasma via the optimization of the plasma torch, a highly stable power supply, and the matching technique between two components. In addition, the effective mixture of the high temperature plasma and waste gases was also necessary for the highly efficient abatement of PFCs. The purpose of this paper was to provide not only a useful technical information of the post-treatment process for the waste gas scrubbing but also a short perspective on R&D of POU plasma gas scrubbers.
Business Process Intelligence (BPI) is one of the emerging technologies in the knowledge discovery and analysis area. BPI deals with a series of techniques from discovering knowledge to analyzing the discovered knowledge in BPM-supported organizations. By means of the BPI technology, we are able to provide the full functionality of control, monitoring, prediction, and optimization of process-supported organizational knowledge. Particularly, we focus on the focal organizational knowledge, which is so-called the BPM activity-performer affiliation networking knowledge that represents the affiliated relationships between performers and activities in enacting a specific business process model. That is, in this paper we devise a statistical analysis method to be applied to the BPM activity-performer affiliation networking knowledge, and dubbed it the activity-performer correspondence analysis method. The devised method consists of a series of pipelined phases from the generation of a bipartite matrix to the visualization of the analysis result, and through the method we are eventually able to analyze the degree of correspondences between a group of performers and a group of activities involved in a business process model or a package of business process models. Conclusively, we strongly expect the effectiveness and efficiency of the human resources allotments, and the improvement of the correlational degree between business activities and performers, in planning and designing business process models and packages for the BPM-supported organization, through the activity-performer correspondence analysis method.
This study was conducted to enhance the protein quality of wheat flour extrudates with the addition of fish sauce by-products and dried biji. The experimental design was used to determine the optimum ratio of each ingredient. The compositional and functional properties of test extrudate were measured, and these values were applied to the mathematical models. A canonical form and trace plot showed that the influence of each ingredient on the mixture final product. Protein content of extrudate was increased by the addition of the dried biji, and bending failure stress of extrudate became hardened due to interaction effects between dried biji and pacific sand lance sauce by-product. Also, the addition of dried biji decreased ash and salt contents. An optimum formulation was obtained as 15.83 : 44.17 : 40% with numerical and 15.74 : 44.26 : 26.40% with graphical method (pacific sand lance sauce by-product : dried biji : wheat flour). Based on the growth performance, feed conversion efficiency was slightly lower than control group, but the protein content in feed extrudate increased to a large extent compared to that mixed with wet biji.
Yang, Sook;Han, Jae Bok;Choi, Nam Gil;Lee, Seong Gil
Journal of Radiation Protection and Research
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v.38
no.1
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pp.29-36
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2013
The aim of this study was to determine the correlation between exposure index (EI) and dose factors related to radiation dose optimization in digital radiography (DR) system. Two phantoms with built-in regional test object for quantitative assessment of images were used to produce image signals that acquired in chest radiography background. EI and entrane surface dose (ESD) increased proportionally with rise of radiation dose (kVp, mAs) in both DR and CR systems. Especially, DR detector was effective to form good contrast and hence, reached easily to improvement of image quality with minimal dose changes. It made operators possible to expect the accuracy of EI values deeply related to absorbed dose of the detector. The evaluation of images was obtained specially employed calculation of noise to signal ratio (NSR) and contrast to noise ratio (CNR). These measurements were performed for how exposure factors affect image quality. NSR was inversely proportional to kVp and mAs and low NSR represented high signal detection efficiency. Consequently, EI values was the measure of the amount of exposure received by the image receptor and it was proportional to exposure factors. Therefore the EI in a recommended range from manufacturer can offer optimal image quality. Also, continuous monitoring of EI values in the digital radiography can reduce the unnecessary patient dose and help the quality control of the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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