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Analysis of Rate-Compatible Punctured Serial Concatenated Convolutional Codes Based on SNR Evolution
신승규,신동준,Shin Seung-Kyu,Shin Dong-Joon The Korea Institute of Information and Commucation 2006 韓國通信學會論文誌 Vol.31 No.4c
The next generation mobile communication systems require error correcting schemes that can be adaptable to various code rates and lengths with negligible performance degradation. Serial concatenated convolutional codes can be a good candidate satisfying these requirements. In this paper, we propose new rate-compatible punctured serial concatenated convolutional code (RCPSCCC) which performs better than the RCPSCCC proposed by Chandran and Valenti in the sense of the rate compatibility. These codes are evaluated and analyzed by using computer simulation and SNR evolution technique. As their application, Type-II hybrid automatic repeat request (HARQ) schemes using both RCPSCCCs are constructed and new RCPSCCC is shown to have better throughput.
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신승규(Seung Kyu Shin),강정희(Jeong Hee Kang),송지현(Ji Hyeon Song) 大韓環境工學會 2010 대한환경공학회지 Vol.32 No.10
본 연구에서는 나노 사이즈의 은입자가 첨착된 입상활성탄을 적용하여 기체상 포름알데히드의 흡착특성을 확인하고 실험결과를 수치해석 결과와 비교 평가하였다. 나노 은입자 첨착활성탄에 대해 BET분석 결과, 나노 은입자가 활성탄 표면의 미세기공을 막아 활성탄의 비표면적이 다소 감소하였으며, 특히 20Å 이하 micropore의 총 부피가 크게 감소한 것을 확인하였다. 포름알데히드에 대한 등온흡착실험 결과, 최대 겉보기 흡착능은 나노 은입자 첨착활성탄의 값이 일반활성탄에 비해 높았다. BET 표면적이나 미세기공의 감소에도 불구하고 나노 은입자 첨착활성탄이 향상된 포름알데히드 제거능을 나타낸 것은 은입자 첨착활성탄에서 흡착 외에 추가적인 포름알데히드의 촉매산화가 이루어지고 있기 때문으로 판단된다. 흡착강도를 의미하는 1/n은 두 가지 활성탄에 대해 모두 비슷한 기울기를 보여 활성탄의 표면 개질에 의해 활성탄 고유의 물리 화학적 흡착 성능은 영향을 받지 않은 것으로 판단된다. 연속유입 실험 결과에서도 나노 은입자 첨착활성탄이 일반활성탄보다 높은 포름알데히드 제거능을 나타내어 포름알데히드 산화효과를 확인하였다. 활성탄의 연속유입 실험결과를 수치해석 결과와 비교했을 때 나노 은입자 첨착활성탄에 대해서는 나노 은입자에 의한 산화효과를 반영하지 않고 있지 않아 실험결과와 거의 일치하지 않았다. 따라서 금속물질로 표면 개질된 활성탄 컬럼 설계에 수치해석 모델을 활용하고자 한다면 흡착뿐만이 아니라 촉매산화 효과가 반영된 새로운 수치모델의 개발이 필요할 것으로 판단된다. This study was conducted to investigate formaldehyde removals by silver nano-particles attached on the surface of granular activated carbon (Ag-AC) and to compare the results to those obtained with ordinary activated carbon (AC). The BET analysis showed that the overall surface area and the fraction of micropores (less than 20Å diameter) of the Ag-AC were significantly decreased because the silver particles blocked the small pores on the surface of the Ag-AC. The formaldehyde removal capacity of the Ag-AC determined using the Freundlich isotherm was higher than that of AC. Despite the decreased BET surface area and micropore volume, the Ag-AC had the increased removal capacity for formaldehyde, presumably due to catalytic oxidation by silver nano-particles. In contrast, the adsorption intensity of the Ag-AC, estimated by 1/n in the Freundlich isotherm equation, was similar to that of the ordinary AC, indicating that the surface modification using silver nano-particles did not affect the adsorption characteristics of AC. In a column experiment, the Ag-AC also showed a longer breakthrough time than that of the AC. Simulation results using the homogeneous surface diffusion model (HSDM) were well fitted to the breakthrough curve of formaldehyde for the ordinary AC, but the predictions showed substantial deviations from the experimental data for the Ag-AC. The discrepancy was due to the catalytic oxidation of silver nano-particles that was not incorporated in the HSDM. Consequently, a new numerical model that takes the catalytic oxidation into accounts needs to be developed to predict the combined oxidation and adsorption process more accurately.
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Yeast와 입상활성탄을 이용한 미생물반응기의 휘발성유기화합물 분해 특성
남궁형규(Hyeong Kyu Namgong),신승규(Seung Kyu Shin),Zubair Ahmed,송지현(Ji Hyeon Song) 大韓環境工學會 2008 대한환경공학회지 Vol.30 No.12
본 연구는 yeast의 한 종류인 Candida tropicalis 배양액을 유동상 반응기 형태로 운전하여 대표적인 휘발성유기화합물인 톨루엔의 제거효율을 향상시키기 위해 수행되었으며, 톨루엔 흡착과 물질전달 능력을 동시에 향상시키기 위해서 생물반응기의 유동상 물질로는 입상활성탄(GAC)을 사용하였다. 효모를 적용한 GAC 유동상반응기는 유입 톨루엔 부하 13.1~37.4 g/m3-hr 범위에서 50~80%의 처리효율을 나타내었다. 또한 톨루엔 유입부하 291 g/m3-hr 조건에서 최대분해능 172 g/m3-hr을 얻어, 본 연구의 GAC 유동상반응기가 안정적이면서도 높은 처리효율을 나타낼 수 있음을 확인하였다. 충격부하 실험에서는 유입농도의 갑작스런 변화에도 일정하게 처리효율을 유지함으로써, 유입농도의 변화에도 안정적인 반응기 운전이 가능하다는 것을 알 수 있다. 최대분해능실험 결과 유입농도가 2배 이상 증가하였으나 처리효율은 일정하게 유지되었으며, 유입된 톨루엔이 GAC에 먼저 흡착된 후 천천히 탈착되어 효모에 의해 분해됨을 확인하였다. 따라서 유동상으로 투입된 GAC가 톨루엔의 물질전달을 향상시켜 미생물반응기의 전체 처리효율을 증가시켰다. A liquid culture of yeast “Candida tropicalis” was used in a fluidized bioreactor to achieve high removal efficiencies of volatile organic compounds (VOCs). In this study, granular activated carbon (GAC) was used as a fluidized material to improve adsorptive capacity as well as mass transfer of gaseous toluene, the model VOC. The GAC fluidized bioreactor demonstrated toluene removal efficiencies ranging from 50 to 80%, when inlet toluene loading varied in a range between 13.1 and 37.4 g/m3-hr. The maximum elimination capacity determined in the GAC fluidized bioreactor was 172 g/m3-hr at a toluene loading of 291 g/m3-hr. Transient loading experiments revealed that the removal efficiency was remained unchanged during an increased loading period, and toluene introduced to the bioreactor was first absorbed to GAC and then slowly desorbed and became available to the yeast culture. Hence the fluidized GAC helped to achieve an improved mass transfer between the gas and liquid phases, resulting in high toluene removal capacity. Consequently, the GAC fluidized bioreactor using C. tropicalis can be successfully applied for the removal of VOCs, and is a feasible alternative over conventional processes such as packed-bed biofilters.
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미생물 포괄고정화 담체를 이용한 이단 바이오필터에서의 오염부하량 동적 부하변동시 복합악취 제거효율 변화특성
남궁형규(Hyeong Kyu Namgung),신승규(Seung Kyu Shin),황선진(Sun Jin Hwang),송지현(Ji Hyeon Song) 大韓環境工學會 2010 대한환경공학회지 Vol.32 No.12
본 연구에서는 휘발성 유기화합물의 분해능력을 가진 Candida tropicalis와 황화수소 분해능력을 가진 황산화균을 적용하여 이단 바이오필터를 운전하였으며, 각각의 미생물은 스폰지형 담체에 포괄 고정시켜 사용되었다. 이단 바이오필터에는 벤젠, 톨루엔, 자일렌, 암모니아, 황화수소 등의 복합악취를 유입하며 분해 특성을 파악하였고, 특히 오염부하량 단계변동에 대한 바이오필터의 분해능을 확인하였다. 오염부하량 단계변동은 총유입부하량 단계변동(total EC test), 개별 악취물질 유입부하량 단계변동(individual chemical EC test), 간헐 동적부하 변동(2 days off & 3 days on) 순으로 수행되었다. 총유입부하량 단계변동 실험결과 TVOC와 암모니아, 황화수소의 최대분해능은 각각 61, 5.2, 9.1 g/m3/hr로 확인되었으며, 개별악취물질 유입부하량 단계변동시에는 휘발성 유기화합물질 상호간의 분해능 간섭이 일어나는 것을 확인할 수 있었다. 벤젠 부하량 변동시 톨루엔과 p-자이렌 모두 제거효율에 영향을 받았으며, 톨루엔의 부하량 단계변동시에는 벤젠과 p-자이렌이 각각 30%와 25% 이상의 제거효율의 하락이 일어나는 것을 확인할 수 있었다. 하지만 무기악취와 유기악취간의 상호 분해능 간섭은 일어나지 않는 것을 확인할 수 있었다. 2일간 악취물질의 유입을 중단한 후 다시 악취물질의 유입을 재개하였을 때, 3일 이내에 95% 이상의 악취물질 제거능 회복율을 보였다. 이러한 부하변동 실험결과로 미생물 포괄고정 담체를 적용한 이단 바이오필터가 유·무기 악취의 동시제거에 많은 장점을 가지고 있음을 확인할 수 있었다. A two-stage biofilter was constructed and utilized to determine the removal efficiency when treating dynamic loading of a mixture of odorous compounds including benzene, toluene, p-xylene, ammonia and hydrogen sulfide. A yeast strain, Candida tropicalis, and a sulfur oxidizing bacterial (SOB) strain, Acidithiobacillus caldus sp., were immobilized in polyurethane media and packed in the two-stage biofilter. The experiment of dynamic loading variation was composed of (1) stepwise loading variation of all the odorous compounds (total EC test), (2) stepwise loading variation of each odorous compound, and (3) intermittent loading variation with 2-day-off and 3-day-on. The total EC test showed that the maximum elimination capacity was 61 g/m3/hr for total VOCs, and 5.2 and 9.1 g/m3/hr for ammonia and hydrogen, respectively. In addition, the inhibition between VOCs was observed when the loading of each individual VOC was varied. Especially the stepwise increase in toluene loading resulted in decreases of benzene and p-xylene removal efficiencies about 30% and 25%, respectively. However, the inhibition between organic and inorganic compounds was not observed. The intermittent loading variation with 2-day-off and 3-day-on showed that greater than 95% of the overall removal efficiency was restored in two days after the loading resumed. Consequently, the two-stage biofilter packed with immobilized microorganisms showed advantages over conventional biofilters for the simultaneous treatment of the mixture of organic and inorganic odorous compounds.
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딥러닝 기반 실내 이동 속도 예측을 위한 데이터 증강 기법
오지수(Oh Ji Soo),김승구(Kim Seungku) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
딥러닝에서 좋은 성능을 얻기 위해서는 충분한 양의 데이터 세트가 필요하다. 하지만 충분한 양의 데이터를 수집하는 데에는 많은 시간과 비용이 소모된다. 현재 이러한 문제를 해결하는 방법이 연구되고 있으며, 그중 대표적인 방법이 데이터 증강(data augmentation) 기법이다. 본 논문에서는 스마트폰으로 3축 가속도 센서, 3축 자이로 센서, GPS 센서 데이터를 수집하여 딥러닝 모델을 통해 이동 속도를 예측한다. 수집된 데이터의 양이 적을수록 정확도가 낮아지는 문제를 해결하기 위해 데이터 증강 기법을 적용하였고, CNN 모델을 사용하여 데이터 증강 기법의 유효성을 평가하였다.
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