We demonstrate the sol-gel coating technique of colloidal clusters for producing hollow micro-particles with complex morphologies. Cross-linked amidine polystyrene (PS) microspheres were synthesized by emulsifier-free emulsion copolymerization of styrene and divinylbenzene. The amidine PS particles were self-organized inside toluene-in-water emulsion droplets to produce large quantities of colloidally stable clusters. These clusters were coated with thin silica shell by sol-gel reaction of tetraethylorthosilicate (TEOS) and ammonia, and the organic polystyrene cores were removed by calcination at high temperature to generate nonspherical hollow micro-particles with complex morphologies. This process can be used to prepare hollow particles with shapes such as doublets, tetrahedra, icosahedra, and others.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers C
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v.54
no.8
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pp.365-370
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2005
Microwave diagnostics have been widely utilized to measure the important parameters of high temperature and high density plasmas. Reflectometry is known as a promising microwave diagnostic which has a number of merits to measure electron density profiles. In the KSTAR device, X-mode FM reflectometry is planned to measure the plasma density profiles. FM reflectometry is required to extract phase information on raw mixer IF signals, thereby obtaining time-of-flight of reflectometry signals. It is known that the data analysis method is crucial to determine the performance of FM reflectometry In fact, there are several analysis programs which have been utilized in various FM systems. Since each program was developed for a specific device, however, it is difficult to directly apply it to a different reactor like the KSTAR device. It is necessary, therefore, to develop a data analysis program for the KSTAR FM reflectometry. In this paper, complex digital demodulation (CDM) and wavelet transformation are examined in terms of the performance of density profile reconstruction. For the comparison of both methods, FM reflectometry signals are generated on the basis of assumed profiles and the interaction of the X-mode wave and the plasma. In order to see how well both methods work under various conditions, three types of profiles are assumed and noise effects are included. As a result, both methods work well under the condition of gentle density gradient and small noise level. As density gradient becomes steeper and noise level gets higher. the reconstruction performance of wavelet is better than that of CDM.
Pham, Khoa Van;Truong, Son Ngoc;Yang, Wonsun;Min, Kyeong-Sik
Journal of IKEEE
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v.21
no.1
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pp.66-69
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2017
In recent year, energy harvesting technologies from the ambient environments such as light, motion, wireless waves, and temperature again a lot of attraction form research community [1-5] due to its efficient solution in order to substitute for conventional power delivery methods, especially in wearable together with on-body applications. The drawbacks of battery-powered characteristic used in commodity applications lead to self-powered, long-lifetime circuit design. Thermoelectric generator, a solid-state sensor, is useful compared to the harvesting devices in order to enable self-sustained low-power applications. TEG based on the Seebeck effect is utilized to transfer thermal energy which is available with a temperature gradient into useful electrical energy. Depending on the temperature difference between two sides, amount of output power will be proportionally delivered. In this work, we illustrated a low-input voltage energy harvesting circuit applied discontinuous conduction mode (DCM) method for getting an adequate amount of energy from thermoelectric generator (TEG) for a specific wearable application. With a small temperature gradient harvested from human skin, the input voltage from the transducer is as low as 60mV, the proposed circuit, fabricated in a $0.6{\mu}m$ CMOS process, is capable of generating a regulated output voltage of 4.2V with an output power reaching to $40{\mu}W$. The proposed circuit is useful for powering energy to battery-less systems, such as wearable application devices.
A deletion of one out of the two copies of 9-bp repeat sequence (CCCCCTCTA), between the cytochrome oxidase II and Iysine tranfer RNA (COII/$tRNA^{Lys}$) genes in human mitochondrial DNA (mtDNA) has been used as a polymorphic anthropological marker for people of east Asian origin, and to lesser extent, Pacific and African populations. We searched for the 9-bp deletion of the intergenic COII/$tRNA^{Lys}$ Lys region in two Korean populations (175 from Seoul and 38 from Cheju) and examine the distibution of this deletion in world populations. The 9-bp deletion was detected directly by electrophoresis of the polymerase chain reaction (PCR)-amplified nucleotide(nt) 8211-8310 mtDNA fragment. The frequencies of the 9-bp deletion were significantly different between the Seoul (16%) and Cheju (8%) populations. Examination of data from the world populations suggests a geographic gradient. The frequency reaches its highest values in some Pacific island populations and decreases along the southeast Asia-Siberia transect. In spite of this geographic gradient, Mongoloid populations including Korean, Chinese, Japanese, and Mongolian populations were relatively homo-geneous with regard to the 9-bp deletion type of the intergenic COII/$tRNA^{Lys}$ region. These results indicate Koreans are genetically related to northeast Asian populations, and have a maternal mongoloid ancestry. Therefore, the 9-bp deletion of the intergenic COII/$tRNA^{Lys}$ region will provide significant information to elucidate the historical patterns of migration of the Mongoloids.
Solids flow characteristics have been determined in a pressurized solids recycle systems of silica sand particles for the application in a pressurized CFB(PCFB). The solids recycle system is composed of a downcomer(0.10 m i.d. 2.25 m high) and a loop-seal(0.10 m i.d.). The silica sand($d_p=240{\mu}m$, ${\rho}_s=2582kg/m^3$) particles were transported at room temperature and system pressure($P_{sys}$) up to 0.71 MPa using air. Solids mass flux($G_s$) increases with increasing system pressure at constant aeration rate. Pressure gradient, solids velocity and actual gas velocity increase with increasing $P_{sys}$ at constant aeration rate. The Pressure drop number($\Phi$) on pressure gradient in downcomer has been correlated with Transportation number(Tr). Pressure drop across the loop-seal increases with increasing of $G_s$ irrespective of variation of $P_{sys}$. The obtained $G_s$ and Transportation number(Tr) have been correlated with the experimental variables.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37C
no.12
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pp.1328-1336
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2012
Compared to terrestrial RF communications, underwater acoustic communications have several limitations such as limited bandwidth, high level of fading effects, and a large underwater propagation delay. In this paper, in order to tackle those limitations of underwater communications and to make it possible to form a large underwater monitoring systems, we propose a hierarchical underwater network architecture, which consists of underwater sensors, clusterheads, underwater/surface sink nodes, autonomous underwater vehicles (AUVs). In the proposed architecture, for the maximization of packet delivery ratio and the minimization of underwater sensor's energy consumption, a hybrid routing protocol is used. More specifically, cluster members use Tree based routing to transmit sensing data to clusterheads. AUVs on optimal trajectory movements collect the aggregated data from clusterhead and finally forward the data to the sink node. Also, in order to minimize the maximum travel distance of AUVs, an Integer Linear Programming based algorithm is employed. Performance analysis through simulations shows that the proposed architecture can achieve a higher data delivery ratio and lower energy consumption than existing routing schemes such as gradient based routing and geographical forwarding. Start after striking space key 2 times.
We develop the signal processing method for adaptive implementing direction of signal and the frequency sensitivity of human visual system(HVS). Existing multiband energy scaling method makes ringing artifact because it does not consider signal direction. To solve this problem, we use block gradient for signal direction in addition to existing method. And we use the fact that frequency component of signal is more sensitive than value of signal over human eyes. we enhance the signal according to contrast sensitivity function(CSF) which is the model of frequency sensitivity of human eye. Compared that the existing analysis models only improve the efficiencies in the existing systems, the developed method can process the image signals to be more desirable and suitable to HVS.
The voltage produced from the salinity gradient in reverse electrodialysis (RED) increases proportionally with the number of cell pairs of alternating cation and anion exchange membranes. Large-scale RED systems consisting of hundreds of cell pairs exhibit high voltage of more than 10 V, which is sufficient to utilize water electrolysis as the electrode reaction even though there is no specific strategy for minimizing the overpotential of water electrolysis. Moreover, hydrogen gas can be simultaneously obtained as surplus energy from the electrochemical reduction of water at the cathode if the RED system is equipped with proper venting and collecting facilities. Therefore, RED-driven water electrolysis system can be a promising solution not only for sustainable electric power but also for eco-friendly hydrogen production with high purity without $CO_2$ emission. The RED system in this study includes a high membrane voltage from more than 50 cells, neutral-pH water as the electrolyte, and an artificial NaCl solution as the feed water, which are more universal, economical, and eco-friendly conditions than previous studies on RED with hydrogen production. We measure the amount of hydrogen produced at maximum power of the RED system using a batch-type electrode chamber with a gas bag and evaluate the interrelation between the electric power and hydrogen energy with varied cell pairs. A hydrogen production rate of $1.1{\times}10^{-4}mol\;cm^{-2}h^{-1}$ is obtained, which is larger than previously reported values for RED system with simultaneous hydrogen production.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.38
no.2
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pp.113-127
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2021
The purpose of this study is to propose a personalized book recommendation system to promote the use of university libraries. In particular, unlike many recommended services that are based on existing users' preferences, this study proposes a method that derive evaluation metrics using individual users' book rental history and tendencies, which can be an effective alternative when users' preferences are not available. This study suggests models using two matrix decomposition methods: Singular Value Decomposition(SVD) and Stochastic Gradient Descent(SGD) that recommend books to users in a way that yields an expected preference score for books that have not yet been read by them. In addition, the model was implemented using a user-based collaborative filtering algorithm by referring to book rental history of other users that have high similarities with the target user. Finally, user evaluation was conducted for the three models using the derived evaluation metrics. Each of the three models recommended five books to users who can either accept or reject the recommendations as the way to evaluate the models.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.4
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pp.12-22
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2021
This article suggests the machine learning model, i.e., classifier, for predicting the production quality of free-machining 303-series stainless steel(STS303) small rolling wire rods according to the operating condition of the manufacturing process. For the development of the classifier, manufacturing data for 37 operating variables were collected from the manufacturing execution system(MES) of Company S, and the 12 types of derived variables were generated based on literature review and interviews with field experts. This research was performed with data preprocessing, exploratory data analysis, feature selection, machine learning modeling, and the evaluation of alternative models. In the preprocessing stage, missing values and outliers are removed, and oversampling using SMOTE(Synthetic oversampling technique) to resolve data imbalance. Features are selected by variable importance of LASSO(Least absolute shrinkage and selection operator) regression, extreme gradient boosting(XGBoost), and random forest models. Finally, logistic regression, support vector machine(SVM), random forest, and XGBoost are developed as a classifier to predict the adequate or defective products with new operating conditions. The optimal hyper-parameters for each model are investigated by the grid search and random search methods based on k-fold cross-validation. As a result of the experiment, XGBoost showed relatively high predictive performance compared to other models with an accuracy of 0.9929, specificity of 0.9372, F1-score of 0.9963, and logarithmic loss of 0.0209. The classifier developed in this study is expected to improve productivity by enabling effective management of the manufacturing process for the STS303 small rolling wire rods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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