Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.34
no.4
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pp.109-118
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2022
The data of the missing section among the vertex surface sea temperature observation data was imputed using the Bidirectional Recurrent Neural Network(BiRNN). Among artificial intelligence techniques, Recurrent Neural Networks (RNNs), which are commonly used for time series data, only estimate in the direction of time flow or in the reverse direction to the missing estimation position, so the estimation performance is poor in the long-term missing section. On the other hand, in this study, estimation performance can be improved even for long-term missing data by estimating in both directions before and after the missing section. Also, by using all available data around the observation point (sea surface temperature, temperature, wind field, atmospheric pressure, humidity), the imputation performance was further improved by estimating the imputation data from these correlations together. For performance verification, a statistical model, Multivariate Imputation by Chained Equations (MICE), a machine learning-based Random Forest model, and an RNN model using Long Short-Term Memory (LSTM) were compared. For imputation of long-term missing for 7 days, the average accuracy of the BiRNN/statistical models is 70.8%/61.2%, respectively, and the average error is 0.28 degrees/0.44 degrees, respectively, so the BiRNN model performs better than other models. By applying a temporal decay factor representing the missing pattern, it is judged that the BiRNN technique has better imputation performance than the existing method as the missing section becomes longer.
Currently, mechanization and automation have been introduced into rice harvest and drying process due to the shortage of man power. After rice cultivars, Chucheong and Milyang #23 were cutted with manual method (H1) or harvested with combine (H2), the threshed grain were dried in natural sun-drying (D1), in natural air in-bin system (D2), or in contineous hot-air drier (D3). We have evaluated grain losses, operation hour, and grain quality on each harvest and drying methods. Shattering loss during harvesting with combine was not dirfered significant from that of manual method, but threshing loss was 1.2% higher in combine harvest than in manual. Operation hours required for combine harvest was 3.5 times faster than for manual, even without head threshing. There was a significant difference bel ween cultivars in harvesting loss, which Milyang #23, a Tongil rice had two times more grain loss than Chucheong, a Japonica rice. Drying hours required to reduce to 14% grain moisture content were ten days for H1D1, 5-9 days for H2 D1, 2-3 days for H2D2, and only 15 hours for H2D3, respectively. In grain quality, complete grain ratio after dehulling was decreased about four percent in H2D3 compared to H1D1. while it was lower in Milyang #23 than in Chucheong, Hot-air drier increased occurence of cracked and broken grain. Combine harvest increased significantly these incomplete grain ratio of :Milyang #23, but not Chucheong.
The thermoplastic polyurethane waste (TPU-S) with good tensile properties, hardness, NBS abrasion resistance, specific gravity and low wet coefficient of kinetic friction was melt-blended with ethylene propylene diene monomer rubber (EPDM) with high wet slip resistance and low mechanical properties to form EPDM/TPU-S blend films, and their composition-property relationship was investigated to find the optimum composition for shoe outsole material. The properties except the wet slip resistance increased with increasing TPU-S contents in the blend. All the properties except elongation at break, specific gravity and the wet coefficient of kinetic friction in the range of $0{\sim}65\;wt%$ of TPU-S did not attain the values predicted by the simple additive rule. The optimum weight ratio of EPDM/TPU-S for the application to the typical shoe outsole material was found to be 30/70.
Vortex tube is the device that can separate small particles from the compressed gas, as well as compressed gas into hot and cold gas. Due to energy and particle separation ability, a vortex tube can be used as the main component of the $CO_2$ absorption device. In this study, experimental approach has been performed to analyze the energy separation characteristics of the vortex tube. To obtain the preliminary design data, energy separation characteristics of the vortex tube has been tested for orifice diameter, nozzle area ratio, and tube length. As a result, the orifice diameter is the major factor of the vortex tube design. The nozzle area ratio and tube length have a minor effect on the energy separation performance. For Dc=0.6D, AR=0.14~0.16, and L=16D, maximum energy separation has been occurred. The result from this study can be used as the basic design data of the $100Nm^3$/hr class vortex tube applied to the $CO_2$ absorption device. Compared with the $CO_2$ absorption process containing an absorption tower, the process with a vortex tube is expected to have a huge advantage of saving the installation space and the operating cost.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.4
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pp.159-172
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2023
In general, social problem-solving research aims to create important social value by offering meaningful answers to various social pending issues using scientific technologies. Not surprisingly, however, although numerous and extensive research attempts have been made to alleviate the social problems and issues in nation-wide, we still have many important social challenges and works to be done. In order to facilitate the entire process of the social problem-solving research and maximize its efficacy, it is vital to clearly identify and grasp the important and pressing problems to be focused upon. It is understandable for the problem discovery step to be drastically improved if current social issues can be automatically identified from existing R&D resources such as technical reports and articles. This paper introduces a comprehensive dataset which is essential to build a machine learning model for automatically detecting the social problems and solutions in various national research reports. Initially, we collected a total of 700 research reports regarding social problems and issues. Through intensive annotation process, we built totally 24,022 sentences each of which possesses its own category or label closely related to social problem-solving such as problems, purposes, solutions, effects and so on. Furthermore, we implemented four sentence classification models based on various neural language models and conducted a series of performance experiments using our dataset. As a result of the experiment, the model fine-tuned to the KLUE-BERT pre-trained language model showed the best performance with an accuracy of 75.853% and an F1 score of 63.503%.
Kim, Jin Hyun;Lee, Jae Hyun;Kim, Ki Dong;Ko, Chi Woong;Kim, Dong Geun
Journal of agriculture & life science
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v.50
no.3
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pp.31-41
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2016
This study was conducted to develop a handy earth auger for use in sloppy and rugged forest terrains in order to reduce labor cost which comprises a major part of the production costs in forest afforestation projects. The first prototype is developed consist of two parts, the soil-digging screw and the battery power source. The specifications of the first prototype screw are: length of 170mm, a top diameter of 60mm, bottom diameter of 47mm, 23° angle for each helix, and a 50mm awl-head tip. The use of a single line of screw was selected for reduced weight. In addition, a power source of rotary DC Motor(WD-6G2425, WONILL, Korea) with a maximum torque of 30kgf-cm, rotation of 20-30rpm, K6G30C decelerator with a reduction ratio of 30:1 which could be used with no load for 48 was operated. In consideration of its weight, a lithium battery was utilized in line with the goal of developing a lightweight auger. In order to evaluate the performance of the first prototype, test sites were selected as 6 areas. The rotational force was found to be highest in area A(Solid area), followed by areas F(Mounted slope 40° area) and E(Mounted slope 30° area). It was also observed that in general, the rotational force increased along with the increase in soil depth with the maximum rotational force recorded at 10cm.
Sang Yoon Lee;Soo Man Lee;Jong Yeob Kim;Gil Tae Kim;Byung Chang Kwag
Land and Housing Review
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v.14
no.4
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pp.111-120
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2023
Indoor air quality has become increasingly important with the increase in time spent in residential environments, impact of external fine dust, yellow dust, and the post-COVID 19 pandemic. Residential mechanical ventilation plays a key role in addressing indoor air quality. The legal standard for residential air changes per hour in Korea is 0.5 ACH. However, there are no standards for the location of supply and return vents. This study atempts to analyze the impact of ventilation performance based on the location of supply and return vents. An experiment was conducted using the CO2 tracer gas concentration decay method in a mock-up house set inside a large chamber to minimize external influences. The experimental results indicated that the commonly used combination of 2 supply and 2 return vents in living room spaces had a lower mean age of air than the combination of 1 supply and 2 return vents. Using multiple supply and return vents had lower mean age of air than using just 1 supply and 1 return vent.
Dong-Hun Han;Young-Min Kim;Danbi Lee;Seongho Son;Geon-hee Seo;Hanseong Kim
Composites Research
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v.36
no.5
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pp.297-302
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2023
There are several methods for shaping foams, but the most commonly used methods involve the use of resin mixed with a foaming agent, which is then foamed under high temperature and pressure in the case of compression foaming, or foamed under high temperature without applying pressure in the case of atmospheric foaming. The polymers used for foaming require design and analysis of optimal foaming conditions in order to achieve foaming under ambient pressure. Environmentally friendly bio-based polymers face challenges when it comes to foaming on their own, which has led to ongoing research in blending them with resins capable of traditional foam production. This study investigates changes in the characteristics of bio-based polymer-EVA blend foams based on variations in the content of bio-based polymers and explores the optimal foaming conditions according to crosslinking. The correlation between foaming characteristics and mechanical properties of the foams was examined. Through this research, we gained insights into how the content of bio-based polymers affects the properties of foams containing bio-based polymers and identified differences between ambient pressure and high-pressure foaming processes. Additionally, the feasibility of commercializing bio-based polymer-EVA composite foams was confirmed.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.29
no.2
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pp.55-68
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2024
Plant engineering companies create or refer to requirements documents for each related field, such as plant process/equipment/piping/instrumentation, in different engineering departments. The process-related requirements document includes not only a description of the process but also the requirements of the equipment or related facilities that will operate it. Since the authors and reviewers of the requirements documents are different, there is a possibility that inconsistencies may occur between equipment or parts design specifications described in different requirement documents. Ensuring consistency in these matters can increase the reliability of the overall plant design information. However, the amount of documents and the scattered nature of requirements for a same equipment and parts across different documents make it challenging for engineers to trace and manage requirements. This paper proposes a method to analyze requirement sentences and calculate the similarity of requirement sentences in order to identify semantically identical sentences. To calculate the similarity of requirement sentences, we propose a named entity recognition method to identify compound words for the parts and properties that are semantically central to the requirements. A method to calculate the similarity of the identified compound words for parts and properties is also proposed. The proposed method is explained using sentences in practical documents, and experimental results are described.
Seismic exploration is one of the widely used geophysical exploration methods with various applications such as resource development, geotechnical investigation, and subsurface monitoring. It is essential for interpreting the geological characteristics of subsurface by providing accurate images of stratum structures. Typically, geological features are interpreted by visually analyzing seismic sections. However, recently, quantitative analysis of seismic data has been extensively researched to accurately extract and interpret target geological features. Seismic attribute analysis can provide quantitative information for geological interpretation based on seismic data. Therefore, it is widely used in various fields, including the analysis of oil and gas reservoirs, investigation of fault and fracture, and assessment of shallow gas distributions. However, seismic attribute analysis is sensitive to noise within the seismic data, thus additional noise attenuation is required to enhance the accuracy of the seismic attribute analysis. In this study, four kinds of seismic noise attenuation methods are applied and compared to mitigate random noise of poststack seismic data and enhance the attribute analysis results. FX deconvolution, DSMF, Noise2Noise, and DnCNN are applied to the Youngil Bay high-resolution seismic data to remove seismic random noise. Energy, sweetness, and similarity attributes are calculated from noise-removed seismic data. Subsequently, the characteristics of each noise attenuation method, noise removal results, and seismic attribute analysis results are qualitatively and quantitatively analyzed. Based on the advantages and disadvantages of each noise attenuation method and the characteristics of each seismic attribute analysis, we propose a suitable noise attenuation method to improve the result of seismic attribute analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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