Recently, interest in IoT(Internet of Things) technology, which provides Internet services to objects, is increasing. IoT offers a variety of services in home networks, healthcare, and disaster alerts. IoT with LLN(Low Power & Lossy Networks) feature frequently loses sensor node. RPL, the standard routing protocol of IoT, performs global repair when data loss occurs in a sensor node. However, frequent loss of sensor nodes due to lower sensor nodes causes network performance degradation due to frequent full path reset. In this paper, we propose an additional selection method of the storage mode sensor node to solve the network degradation problem due to the frequent path resetting problem even after selecting the storage mode sensor node, and propose a method of equalizing the total path resetting number of each instance.
The composite lognormal-GPD models (LN-GPD) enjoys both merits from log-normality for the body of distribution and GPD for the thick tailedness of the observation. However, in the estimation perspective, LN-GPD model performs poorly due to numerical instability. Therefore, a two-stage procedure, that estimates threshold first then estimates other parameters later, is a natural method to consider. This paper considers five nonparametric threshold estimation methods widely used in extreme value theory and compares their performance in LN-GPD parameter estimation. A simulation study reveals that simultaneous maximum likelihood estimation performs good in threshold estimation, but very poor in tail index estimation. However, the nonparametric method performs good in tail index estimation, but introduced bias in threshold estimation. Our method is illustrated to the service time of an Israel bank call center and shows that the LN-GPD model fits better than LN or GPD model alone.
This study analyzed in depth the students' health fitness trend characteristics based on the per generation characteristics longitudinal grade level document that was produced by collecting heath fitness measurements of students from all over the country for the purpose of exploring the appropriate wellness management plan. The following conclusion was derived through the collected materials and results according to the research purpose and method. First, it was determined that muscular endurance trends for both boys and girls in their elementary school period were similar for the current generation and the previous one, but as they went through their middle school period their muscular endurance development levels were found to be reduced compared with the previous generation students. Second, there was no difference in the cardiorespiratory endurance trends between the current and the previous generation students, unlike all other physical factors. Third, the boys displayed deteriorated reflex development during their growth period compared with their previous generation counterparts. On the other hand, girls displayed mostly stagnant development once they reached 8th grade level within their generation.
With the emergence of Internet-of-Things (IoT) computing, it has become possible to acquire users' health-related contexts from various IoT devices and to diagnose their biological aging through analysis of the IoT health contexts. However, previous work on methods of aging diagnosis used a fixed list of aging diagnosis factors, making it difficult to handle the variability of users' IoT health contexts and to dynamically adapt the addition and deletion of aging diagnosis factors. This paper proposes a design and methods for a dynamically adaptable aging diagnosis framework that acquires a set of IoT health contexts from various IoT devices based on a set of aging diagnosis factors of the user. By using the proposed aging diagnosis framework, aging diagnosis methods can be applied without considering the variability of IoT health contexts and aging diagnosis factors can be dynamically added and deleted.
The government has recently come up with a policy to tighten regulations on air pollutant emissions due to public concerns over the emission of pollutants such as fine dust. The coal-fired power plant is speeding up the improvement of the performance of environmental facilities, and this paper deals with the cases of performance improvement by adding a catalyst to the 500 MW standard coal-fired power DeNox system, and examines the change in the performance factors according to the addition of catalysts and the efficiency of NOx removal. The DeNOx efficiency before and after improvement increased from 80% to 88%, and the conversion rate of SO2/SO3, ammonia slip which are performance factors satisfied the design assurance value, but exceeded the design assurance value for differential pressure. At the same time, the ammonia slip concentration and differential pressure items increased as the NOx removal efficiency increased, resulting in the need for management and improvement.
Kang, Dong Hyun;Lee, Yong Ik;Park, Jong Ho;Shin, Yong-Hack
Journal of Software Engineering Society
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v.24
no.3
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pp.111-115
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2011
With the emergence of the smart grid era, the interest in green energy which reduce carbon emissions and environment-friendly smart grid which combines the advantages of power and IT technology is increasing around the world. To use the smart grid effectively heterogeneous systems such as EMS, MOS and WIS must be linked together. However, additional interface should be developed to link EMS and heterogeneous systems since IEC has only defines the interface for EMS. Especially, to link legacy system and new system, some software might need to be designed and developed because separate interfaces for connection can be developed depending on each system and environment. In this paper, we propose an integrated interface based on CIM for interconnection between systems. A proposed interface can integrate messages of heterogeneous system and will be able to reduce costs that could be incurred by the removal of the existing system and the addition of the new system.
At present, domestic small islands mainly supply electric power using diesel generators. However, diesel generators can cause instability of the power system due to slow response on power load fluctuation, and cause environmental problems due to the emission of carbon gas by using fossil fuels. In order to overcome this problem, this paper proposes a method to establish an optimal microgrid by introducing solar power, wind power, and energy storage device to Chujado Island, which is supplied with electric power through a diesel generator. The economical optimum capacity of each distributed power source is calculated by using HOMER (Hybrid Optimization Model for Multiple Energy Resources) program and the proposed microgrid is validated by using PSCAD/EMTDC (Power Systems Computer Aided Design/ Electromagnetic Transients including DC) program which can analyze system stability.
Cha, Jin Sun;Park, Sung Hoon;Jeon, Jong-Ki;Park, Young-Kwon
Applied Chemistry for Engineering
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v.22
no.6
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pp.658-663
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2011
The SNCR-SCR (selective non-catalytic reduction-selective catalytic reduction) hybrid system is an economical NOx removal system. In this study, the effect of the operating parameters of the SNCR-SCR hybrid system on NOx removal efficiency was investigated. When the SNCR reactor was operated at a temperature lower than the optimum temperature ($900{\sim}950^{\circ}C$), an additional NO removal is obtained basesd on the utilization of $NH_3$ slip. On the other hand, the SNCR reactor operated above the temperature resulted in no additional NO removal of SCR due to decomposition of $NH_3$. Therefore, the SNCR process should be operated at optimum temperature to obtain high NO removal efficiency and low $NH_3$ slip. Thus, it is important to adjust NSR (normalized stoichiometric ratio) so that $SR_{RES}$ can be maintained at an appropriate level.
This study was conducted to develop a model for predicting the length of stay for premature infants through machine learning. For the development of this model, 6,149 cases of premature infants discharged from the hospital from 2011 to 2016 of the discharge injury in-depth survey data collected by the Korea Centers for Disease Control and Prevention were used. The neural network model of the initial hospitalization was superior to other models with an explanatory power (R2) of 0.75. In the model added by converting the clinical diagnosis to CCS(Clinical class ification software), the explanatory power (R2) of the cubist model was 0.81, which was superior to the random forest, gradient boost, neural network, and penalty regression models. In this study, using national data, a model for predicting the length of stay for premature infants was presented through machine learning and its applicability was confirmed. However, due to the lack of clinical information and parental information, additional research is needed to improve future performance.
Carbon/epoxy composite bipolar plate (BP) is a BP that is likely to replace existing graphite bipolar plate of vanadium redox flow cell (VRFB) due to its high mechanical properties and productivity. Multi-functional carbon/epoxy composite BP requires graphite coating or additional surface treatment to reduce interfacial contact resistance (ICR). However, the expanded graphite coating has the disadvantage of having low durability under VRFB operating conditions, and the surface treatments incur additional costs. In this work, an excessive resin absorption method is developed, which uniformly removes the resin rich area on the surface of the BP to expose carbon fibers by applying polyester fabric. This method not only reduces ICR by exposing carbon fibers to BP surfaces, but also forms a unique ditch pattern that can effectively hold carbon felt electrodes in place. The acidic environmental durability, mechanical properties, and gas permeability of the developed carbon/epoxy composite BP are experimentally verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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