Lee, Jin Wook;Lee, Seong Hyeok;SaGong, Myung;Lyu, Tae Jin
Journal of the Korean Society for Railway
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v.16
no.1
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pp.40-46
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2013
Based on Korean railway design standards, the thicknesses of the reinforced roadbeds of conventional and high speed railways are different, and so too, for the size distribution of the ballast particles. Accordingly, considerable cost would be required to increase operating speeds of conventional lines, in particular related to changing from a ballasted track system to a ballastless one. In this study, applicability of a roadbed which supports conventional ballasted track, for use as a ballastless track for a high speed rail line was examined. A reinforced roadbed for a conventional railway is 20cm thick, and the type of material used for a conventional reinforced roadbed is M-40 (crushed gravel for road embankments). A dynamics test was conducted to evaluate the occurrence of the permanent settlement of the track substructure. These results suggest that, without changes to the track substructure, an operational speed of 400km/h is feasible with a ballastless track. This result; however, is from laboratory experiments. Further studies, such as numerical analyses or field validation, are required.
We acquire seismic data with regularly or irregularly missing traces, due to economic, environmental, and mechanical problems. Since these missing data adversely affect the results of seismic data processing and analysis, we need to reconstruct the missing data before subsequent processing. However, there are economic and temporal burdens to conducting further exploration and reconstructing missing parts. Many researchers have been studying interpolation methods to accurately reconstruct missing data. Recently, various machine learning technologies such as support vector regression, autoencoder, U-Net, ResNet, and generative adversarial network (GAN) have been applied in seismic data interpolation. In this study, by reviewing these studies, we found that not only neural network models, but also support vector regression models that have relatively simple structures can interpolate missing parts of seismic data effectively. We expect that future research can improve the interpolation performance of these machine learning models by using open-source field data, data augmentation, transfer learning, and regularization based on conventional interpolation technologies.
Caesary, Desy;Cho, AHyun;Yu, Huieun;Joung, Inseok;Song, Seo Young;Cho, Sung Oh;Kim, Bitnarae;Nam, Myung Jin
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.23
no.3
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pp.117-130
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2020
Noises can distort acquired geophysical data, leading to their misinterpretation. Potential noises sources include anthropogenic activity, natural phenomena, and instrument noises. Conventional denoising methods such as wavelet transform and filtering techniques, are based on subjective human investigation, which is computationally inefficient and time-consuming. Recently, many researchers attempted to implement neural networks to efficiently remove noise from geophysical data. This study aims to review and analyze different types of neural networks, such as artificial neural networks, convolutional neural networks, autoencoders, residual networks, and wavelet neural networks, which are implemented to remove different types of noises including seismic, transient electromagnetic, ground-penetrating radar, and magnetotelluric surveys. The review analyzes and summarizes the key challenges in the removal of noise from geophysical data using neural network, while proposes and explains solutions to the challenges. The analysis support that the advancement in neural networks can be powerful denoising tools for geophysical data.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.27
no.5
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pp.421-427
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2014
Most of the structure of the real world is influenced under dynamic loads. However, when structure analysis and the structural optimization is performed, it is assumed that the static load acts on structure. When considering the actual load of dynamic loads in order to take into account a variety of loads, computational resources and time becomes a big burden in terms of cost. However, considering only the simple static load condition is not preferable for structural safety. For this reason, a lot of studies have been conducted trying to compensate this trouble by applying weight factor or replacing dynamic load with the equivalent static load. In this study, structural optimization techniques for structures under dynamic loads is proposed by applying the equivalent static load. From previous study, after determining the positions of equivalent static load based on primary degrees of freedom, the equivalent static load is calculated through the optimization process. In this process, the equivalent static load optimization of previous research is complemented by adding constraints to avoid excessively large load extraction. In numerical examples, dynamic load is applied to the truss structure and the plate. Then, the reliability of the proposed optimization technique is verified by carrying out size optimization with the equivalent static load.
The internal short-circuit between cathodes and anodes has been known to be a critical concern for the safety failures of lithium-ion batteries, which is strongly influenced by the thermal stability of separators. In this study, to effectively suppress the internal short-circuit failures, we developed a new composite separator with the improved thermal stability compared to conventional polyolefin-based separators. The composite separators were prepared by introducing a ceramic coating layer ($Al_2O_3$/PVdF-HFP) onto both sides of a polyethylene (PE) separator. The microporous structure of ceramic coating layers is determined by controlling the phase inversion of coating solutions and becomes more developed with the increase of nonsolvent (water) content. This structural change of ceramic coating layers was observed to greatly affect the thermal stability as well as the electrochemical performance of composite separators, which was systematically discussed in terms of phase inversion.
Journal of agricultural medicine and community health
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v.34
no.1
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pp.67-75
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2009
Objectives: This study was conducted to examine health inequality for gender and region in Korea. Especially it focused on health status such as disease prevalence and medical utilization of rural women. Methods: Data from the Korea national health and nutrition survey in 2001 were used. The final sample size was 37,108 individuals with age 20 and over. This study applied the logistic regression for nominal variables such as disease prevalence and unmet care needs and with the regression for continuos variables such as the length and costs of medical services. Results: Rates of disease prevalence and unmet care needs for chronic disease in rural area are higher than those in middle cities and big cities, and regional differences of those for women are more than those for mens with controlling ages. There could be interaction effect with region and sex. Conclusions: This study suggests that health policy maker should take consider of special status of rural women who are in health inequality.
Simulated Moving Bed(SMB) process consists of multiple chromatographic columns, which are usually partitioned into four zones. Such a process characteristic allows a continuous binary separations those are impracticable in conventional batch chromatographic processes. Compared with batch chromatography, SMB has advantages of continuity, high purity and productivity. Various researches have been reported for the integration of reaction and recovery during process operation on the purpose of economics and effectiveness. Simulated Moving Bed Reactor(SMBR) is introduced to combine SMB as a continuous separation process and reactor. Several cases of SMBR have been reported for diverse reactions with catalytic, enzymatic and chemical reaction on ion exchange resin as main streams. With an early type of fixed bed using catalyst, SMBR has been developed as SMB using fluidized enzyme, SMB with immobilized enzyme and SMB with discrete reaction region. For simple modeling and optimization of SMBR, a method considering convection only is possible. A complex method considering axial dispersion and mass transfer resistance is needed to explain the real behavior of solutes in SMBR. By combining reaction and separation, SMBR has benefits of lower installation cost by minimizing equipment use, higher purity and yield by avoiding the equilibrium restriction in case of reversible reaction.
Kim, Se Lin;Choi, Kyung Wook;Lee, Ki Hyung;Kim, Ki Bum
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.40
no.2
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pp.69-73
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2016
Recently, automotive engineers have paid much attention to waste heat recovery technology as a possible means to improve the thermal efficiency of an automotive engine. A large displacement gasoline engine is generally a V-type engine. It is not cost effective to install two superheaters at each exhaust manifold for the heat recovery purposes. A single superheater could be installed as close to the exhaust manifold as possible for the higher recovery efficiency; however, only half of exhaust gas can be used for heat recovery. On the contrary, the exhaust temperature is decreased for the case where the superheater is installed at a junction of two exhaust tail pipes. With the fact in mind, the optimum position of a single superheater was investigated using simulation models developed from a commercial software package (i.e. AMESim). It was found that installing the superheater near the exhaust manifold could recover 3.8 kW more from the engine exhaust despite utilizing only half of the exhaust mass flow. Based on this result, the optimum layout of an automotive waste heat recovery system was developed and proposed in this paper.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.36
no.7
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pp.745-752
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2012
Diesel engines are most suitable for biodiesel fuel because diesel fuel has a higher cetane number compared to gasoline and diesel engines have no spark ignition system; hence, engine conversion is easy and cost effective. For these reasons, in this study, the spray behavior characteristics of vegetable palm oil were analyzed by using a common-rail injection system of a commercial diesel engine, and the results were compared with those obtained for the diesel fuel. The injection pressures and blend ratios of palm oil and diesel fuel (BD3, BD5, BD20, BD30, BD50, and BD100) were the main parameters. The experiments were conducted for different injection pressures-500 bar, 1000 bar, 1500 bar, and 1600 bar-by setting the injection duration at $500{\mu}s$. We determined there is no significant difference in the macro characteristics of the spray behavior (spray penetration and spray angle) in response to any change in the blend ratio of palm oil and diesel fuel at a fixed injection pressure. In particular, all experiments showed a spray angle of approximately $15^{\circ}$.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.36
no.7
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pp.805-811
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2012
The reliability based design optimization (RBDO) approach requires high computing cost to consider uncertainties. In order to reduce the design cost, the single loop single vector (SLSV) approach has been developed for RBDO. This method can reduce the cost in calculating deign sensitivity by elimination of the nested optimization process. However, this process causes the increment of the instability or inaccuracy of the method according to the problem characteristics. Therefore, the method may not give accurate solution or the robustness of the solution is not guaranteed. Especially, when the function is concave, the process frequently diverges. In this research, the concept of the conjugate gradient method for unconstrained optimization is utilized to develop a new single loop single vector method. The conjugate gradient is calculated with gradient directions at the most probable points (MPP) of previous cycles. Mathematical examples are solved for the verification of the proposed method. The numeri cal performances of the obtained results are compared to those of other RBDO methods. The SLSV approach using conjugate gradient is not greatly influenced by the problem characteristics and improves its convergence capability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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