Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.7
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pp.597-606
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2020
Because the USV(Unmanned Surface Vehicle) is capable of remote control or autonomous navigation at sea, it can secure the superiority of combat power while minimizing human losses in a future combat environment. To plan the technology for the development of USV, the trend analysis of related technology and the selection of promising technology should be preceded, but there has been little research in this area. The purpose of this paper was to measure and evaluate the technology trends quantitatively. For this purpose, this study analyzed the technology trends and selected promising/declining technologies using topic modeling of papers and patent data. As a result of topic modeling, promising technologies include control and navigation, verification/validation, autonomous level, mission module, and application technology, and declining technologies include underwater communication and image processing technology. This study also identified new technology areas that were not included in the existing technology classification, e.g., technology related to research and development of USV, artificial intelligence, launch/recovery, and operation, such as cooperation with manned and unmanned systems. The technology trends and new technology areas identified through this study may be used to derive key technologies related to the development of the USV and establish appropriate R&D policies.
The purpose of this study is to compare the reduction of the dose radioactivity by CARE kV with that of the Bismuth shielding. First, CT was performed with transparent materials, including a Bismuth shielder which is a well-known material for decreasing the dose of radiation. Moreover, we have estimated and compared the affects of the reduction of dose on eye lens, thyroid, breast and genitals. These steps aim to compare reactions with and without the application of the Rando phantom with PLD as well as with CARE kV or not. As a result, during the Brain angio scan, the dose of CARE kV set inspection test methods showed the least dose. Depending on whether we use CARE kV, which showed the effect of dose reduction by 63%. During the Carotid angio scan, the dose was increased by 13% by how to set CARE kV+Bismuth. During the Cardiac angio scan, which showed the effect of dose reduction by 31% by how to set CARE kV+Bismuth. During the Lower extremity angio scan, the dose was measured least by how to set up the whole Bismuth. Compared with CARE kV set of test methods, which showed the effect of dose reduction by 9%.
Kim, Hyo-Gyu;Choi, Pan-Gyu;Ryu, Ji-Oh;Lee, Chang-Woo
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.18
no.3
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pp.291-303
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2016
Recently, various forms of diverging sections in tunnels have been designed as the demand for underground passageway in urban areas increases. Therefore, the complexity of the ventilation system in tunnels with diverging sections requires a ventilation analysis method different from the conventional method for the straight tunnels. None of the domestic and foreign tunnel ventilation design standards specifies the method for the ventilation network analysis, and the numerical analysis methods have been most widely used. This paper aims at reviewing the ventilation network analytical method applicable as the design standard. The proposed method is based on the characteristic equations rather than the numerical analysis. Thanks to the advantages of easy application, the Hardy-Cross method has been widely applied in the fields of mine ventilation and tunnel ventilation. However, limitations with the cutting errors in the Taylor series expansion and the convergence problem mainly caused by the mesh selection algorithm have been reported. Therefore, this paper examines the applicability of the ventilation analysis method for network-type tunnels with the gradient method that can analyze flow rate and pressure simultaneously without the configuration of mesh. A simple ventilation analysis method for network-type tunnels is proposed.
To improve the quality of Choungju. a kind of rice wine, two different types of koji were prepared and compared : one from wheat bran with Aspergillus usamii mut. shirousami Y-79 and the other from rice with A. oryzae, and yeast strains from cereal wine mashes were newly isolated and applied for the brewing method. Levels of the related enzymes such as glucoamylase, ${\alpha}-amylase$ and acid protease in the wheat bran koji were higher than those in the rice koji, whereas vice versa in the case of acid carboxypeptidase. An amount of $2{\sim}3%$ wheat bran koji to the weight of total rice was adequate for saccharification of the mash and resulted in improved duality of the fermented mash, accompanied by decrease in koji ordor and amino acidity. When the solution of wheat bran koji and the isolated yeast strains were employed, the better Choungju taste was obtained in comparison with those fermented with Japanese sake yeasts, the strain K-7 and 9, due to the lower content of organic acids especially succinic acid. The amino acidity of the fermented mash was able to be controlled to some extent, when the rico types of koji and the isolated strains were employed, by changing the ratio of the two koji types. However, the application of the rice koji with the isolated strains was not desirable for the brewing process because organic acids were produced in excess and ethanol fermentation was retarded.
Kim, Jonggun;Park, Youn Shik;Lee, Seoro;Shin, Yongchul;Lim, Kyoung Jae;Kim, Ki-sung
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.59
no.4
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pp.97-107
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2017
This study is to determine the coefficients of regression equations and to select the optimal regression equation in the LOADEST model after classifying the whole study period into 5 flow conditions for 16 watersheds located in the Nakdonggang waterbody. The optimized coefficients of regression equations were derived using the gradient descent method as a learning method in Tensorflow which is the engine of machine-learning method. In South Korea, the variability of streamflow is relatively high, and rainfall is concentrated in summer that can significantly affect the characteristic analysis of pollutant loads. Thus, unlike the previous application of the LOADEST model (adjusting whole study period), the study period was classified into 5 flow conditions to estimate the optimized coefficients and regression equations in the LOADEST model. As shown in the results, the equation #9 which has 7 coefficients related to flow and seasonal characteristics was selected for each flow condition in the study watersheds. When compared the simulated load (SS) to observed load, the simulation showed a similar pattern to the observation for the high flow condition due to the flow parameters related to precipitation directly. On the other hand, although the simulated load showed a similar pattern to observation in several watersheds, most of study watersheds showed large differences for the low flow conditions. This is because the pollutant load during low flow conditions might be significantly affected by baseflow or point-source pollutant load. Thus, based on the results of this study, it can be found that to estimate the continuous pollutant load properly the regression equations need to be determined with proper coefficients based on various flow conditions in watersheds. Furthermore, the machine-learning method can be useful to estimate the coefficients of regression equations in the LOADEST model.
A certain system to overcome high temperature should be introduced for the stable year-round cultivation in greenhouses. There are efficient methods to overcome high temperature such as ventilation system with shading screen, fan and pad system with screen, and fog system with screen. This study was carried out to find a means to determine the capacity of such system. Heat balance equations for each system were established and verified by experimental results. The calculated ventilation rates from heat balance equations showed a good agreement with the measured ones. The evapotranspiration coefficient was the most important parameter affecting the ventilation requirement among input parameter affecting the ventilation requirement among input parameters except weather data. When the evaportanspiration coefficient increased 1%, the ventilation requirement decreased 1.3%. Therefore the data of evapotranspiration coefficient should be accumulated by various experiments, and then design standards and selection guidelines should be provided. The simulation results for same design conditions shown that air exchanges requirement and evaporating water of fan and pad system were 5.1∼7.7% and 6.8∼9.3% larger than those of fog system, respectively.
This research aims to analyze the characteristics of modern public sculptures in Chinese historical and cultural cities, and explore how public sculptures can effectively intervene in historical and cultural elements to show their placeness. In addition, this research provides basic information for the place significance and application of public sculptures. First, the theoretical basis was provided by understanding the concept of historical and cultural city and the concept of Placeness. Second, the related literature and cases were summarized to analyze the expressive characteristics of public sculptures, and the eight factors most related to the place-related characteristics were selected through the evaluation of characteristics from 10 experts. Third, as a case analysis, this study selected 60 cases from 7 magazines with the highest publication volume among public sculptures in China's representative cities, Shanghai, Beijing, and Guangzhou, and finally 15 public sculptures were selected through expert selection. In general, Whether to explore historical and cultural elements or the city's modern humanistic atmosphere, the public sculptures of the three cities all reflect different places.It is the development trend of public sculpture to combine the artistic originality and interaction with the public brought by unique advanced technology, and use the unique historical and human elements of the city to create places that are different from other regions.
Due to the impressive flexural performance, enhanced compressive strength and more constrained crack propagation, Fibre-reinforced concrete (FRC) have been widely employed in the construction application. Majority of experimental studies have focused on the seismic behavior of FRC columns. Based on the valid experimental data obtained from the previous studies, the current study has evaluated the seismic response and compressive strength of FRC rectangular columns while following hybrid metaheuristic techniques. Due to the non-linearity of seismic data, Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been incorporated with metaheuristic algorithms. 317 different datasets from FRC column tests has been applied as one database in order to determine the most influential factor on the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to the simulated seismic loading. ANFIS has been used with the incorporation of Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic algorithm (GA). For the analysis of the attained results, Extreme learning machine (ELM) as an authentic prediction method has been concurrently used. The variable selection procedure is to choose the most dominant parameters affecting the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to simulated seismic loading. Accordingly, the results have shown that ANFIS-PSO has successfully predicted the seismic lateral load with R2 = 0.857 and 0.902 for the test and train phase, respectively, nominated as the lateral load prediction estimator. On the other hand, in case of compressive strength prediction, ELM is to predict the compressive strength with R2 = 0.657 and 0.862 for test and train phase, respectively. The results have shown that the seismic lateral force trend is more predictable than the compressive strength of FRC rectangular columns, in which the best results belong to the lateral force prediction. Compressive strength prediction has illustrated a significant deviation above 40 Mpa which could be related to the considerable non-linearity and possible empirical shortcomings. Finally, employing ANFIS-GA and ANFIS-PSO techniques to evaluate the seismic response of FRC are a promising reliable approach to be replaced for high cost and time-consuming experimental tests.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.15
no.2
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pp.307-315
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2009
The purpose of map generalization is a method of map making to transmit the concise cartographic representation and geographic meaning. New generalization algorithm has been developed to be applied in the digital environments by the development of computer cartography. This study aims to look into possibilities of the multiscale mapping by generalization in application with the coordinate transformation and LoD(level of detail) in the web cartography. A method of the coordinate transformation is to improve a transmission of spatial data. Lod is a method which is making web map with selection spatial data by zoom level of users. Layers for test constructed contour line, stream network, the name of a place, a summit of mountain, and administrative office. The generalization was applied to zoom levels by scale for the linear and polygonal features using XML-Based scalable vector graphics(SVG). Resultantly, storage capacity of data was minimized 41% from 9.76mb to 4.08mb in SVG. Generalization of LoD was applied to map elements by stages of the zoom level. In the first stages of zoom level, the main name of places and administrative office, higher order of stream channels, main summit of mountain was represented, and become increase numbers of map elements in the higher levels. Results of this study can help to improve esthetic map and data minimization in web cartography, and also need to make an efforts to research an algorithm on the map generalization over the web.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.25
no.1
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pp.211-233
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2008
This study examines various weighting methods for improving the performance of automatic classification based on Rocchio algorithm on two collections(LISA, Reuters-21578). First, three factors for weighting are identified as document factor, document factor, category factor for each weighting schemes, the performance of each was investigated. Second, the performance of combined weighting methods between the single schemes were examined. As a result, for the single schemes based on each factor, category-factor-based schemes showed the best performance, document set-factor-based schemes the second, and document-factor-based schemes the worst. For the combined weighting schemes, the schemes(idf*cat) which combine document set factor with category factor show better performance than the combined schemes(tf*cat or ltf*cat) which combine document factor with category factor as well as the common schemes (tfidf or ltfidf) that combining document factor with document set factor. However, according to the results of comparing the single weighting schemes with combined weighting schemes in the view of the collections, while category-factor-based schemes(cat only) perform best on LISA, the combined schemes(idf*cat) which combine document set factor with category factor showed best performance on the Reuters-21578. Therefore for the practical application of the weighting methods, it needs careful consideration of the categories in a collection for automatic classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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