The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.2
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pp.143-149
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2021
BLDC motors are getting better performance due to the improvement of material technology including high performance of permanent magnets, advancement of driving IC technology with high integration and high functionality, and improvement of assembly technology such as high point ratio. While having the advantage of such a square wave driven BLDC motor, interest in the design and development of a square wave driven BLDC permanent magnet motor and development of a position detection circuit and driver is increasing in order to more meet the needs of users. However, in spite of the cost and functional advantages due to reduced efficiency, switching loss and vibration, noise, etc., the application is somewhat limited. Therefore, in this paper, we study a position detection circuit that generates a sinusoidal signal in proportion to the magnetic flux of a BLDC motor rotor using a Hall Effect Sensor that generates a sinusoidal wave to increase the efficiency of the motor, reduce ripple, and drive a sinusoidal current with excellent speed and torque characteristics.
Park, Il-Hwan;Jeon, Yong-Jae;Go, A-Ra;Seol, Sang-Seok;Hong, Dae-Sun
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.19
no.12
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pp.62-69
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2020
The demand for industrial robots is proliferating with production automation. Industrial robots are used in various fields, such as logistics, welding, and assembly. Generally, six degrees of freedom are required to move freely in space. However, the palletizing robot used for material management and logistics systems typically has four degrees of freedom. In designing such robots, their main parts, such as motors and reducers, need to be adequately selected while satisfying payload requirements and speed. Hence, this study proposes a practical method for selecting the major parts based on dynamic analysis using ADAMS. First, the acceleration torques for the robot motion were found from the analysis, and then the friction torques were evaluated. This study introduces a constant-speed torque constant instead of friction coefficient. The RMS torque and maximum power of each motor were found considering the above torques. After that, this study recommends the major specifications of all motors and reducers. The proposed method was applied to a palletizing robot to verify the suitability of the pre-selected main parts. The verification result shows that the proposed method can be successfully applied to the early design stage of industrial robots.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.22
no.1
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pp.13-26
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2021
To promote the off-site construction (OSC) in Korea, technical innovation applied to each phase, such as design, engineering, factory production, and site assembly, is important and equally necessary is the development of management and operation methods that are different from existing construction production methods. However, the current OSC-related studies in Korea are conducted from the technical development viewpoints, such as construction methods. Additionally, few studies have been conducted to derive a management measure for successful OSC projects. Therefore, studies to derive a management measure based on a clear understanding of the core success factors of OSC projects are required. This study aims to analyze several studies related to the success factors of OSC projects conducted overseas and to show its core implications for the successful management of OSC projects in Korea. We expect this study to improve the viability of OSC projects, which will be expanded in Korea in the future.
Mammalian target of rapamycin (mTOR) is a serine-threonine kinase member of the cellular phosphatidylinositol 3-kinase (PI3K) pathway, which is involved in multiple biological functions by transcriptional and translational control. mTOR is a downstream mediator in the PI3K/Akt signaling pathway and plays a critical role in cell survival. In cancer, this pathway can be activated by membrane receptors, including the HER (or ErbB) family of growth factor receptors, the insulin-like growth factor receptor, and the estrogen receptor. In the present work, we congregated an electronic network of mTORC1 built on an assembly of data using natural language processing, consisting of 470 edges (activations/interactions and/or inhibitions) and 206 nodes representing genes/proteins, using the Cytoscape 3.6.0 editor and its plugins for analysis. The experimental design included the extraction of gene expression data related to five distinct types of cancers, namely, pancreatic ductal adenocarcinoma, hepatic cirrhosis, cervical cancer, glioblastoma, and anaplastic thyroid cancer from Gene Expression Omnibus (NCBI GEO) followed by pre-processing and normalization of the data using R & Bioconductor. ExprEssence plugin was used for network condensation to identify differentially expressed genes across the gene expression samples. Gene Ontology (GO) analysis was performed to find out the over-represented GO terms in the network. In addition, pathway enrichment and functional module analysis of the protein-protein interaction (PPI) network were also conducted. Our results indicated NOTCH1, NOTCH3, FLCN, SOD1, SOD2, NF1, and TLR4 as upregulated proteins in different cancer types highlighting their role in cancer progression. The MCODE analysis identified gene clusters for each cancer type with MYC, PCNA, PARP1, IDH1, FGF10, PTEN, and CCND1 as hub genes with high connectivity. MYC for cervical cancer, IDH1 for hepatic cirrhosis, MGMT for glioblastoma and CCND1 for anaplastic thyroid cancer were identified as genes with prognostic importance using survival analysis.
Floating solar photovoltaic (hereinafter PV) power generation is emerging as a proper alternative to overcome various environmental limitations of existing offshore PV generation. However, more government-led policy design and technical and institutional development are still required. Based on the policy agenda setting theory and technological innovation theory, this study contains the research questions concerning the co-evolution of technology and the floating solar PV policy. This study primarily evaluates the technological and institutional development level of floating solar PV policy through a survey of domestic floating solar PV experts. Secondly, we also analyze the kind of policy agenda that should be set a priori. Analyzing the priorities to be considered, the first environmental enhancement needs to be considered from both the technical and institutional aspects. The second candidate task for the policy agenda is residents' conflict and improvement of regulations. Both candidate tasks need to be actively considered in the policy agenda from the institutional point of view. The third is publicity, profit sharing, follow-up monitoring, and cost. Among them, public relations and profit sharing are tasks that need to be considered in the policy agenda from the institutional point of view. On the other hand, the cost of follow-up monitoring should be considered as a policy agenda in terms of technology, system, and common aspects. Finally, there are technical standards. Likewise, technical standards need to be considered in the policy agenda in terms of both technical and institutional commonality.
During bolted flange assembly, the contact stiffness of some areas of the joint surface may be low due to the elastic interaction. In order to improve the contact stiffness at the lowest position of bolted flange, the correlation model between the initial bolt pre-tightening force and the contact stiffness of bolted flange is established in this paper. According to the stress distribution model of a single bolt, an assumption of uniform local contact stiffness of bolted flange is made. Moreover, the joint surface is divided into the compressive stress region and the elastic interaction region. Based on the fractal contact theory, the relationship model of contact stiffness and contact force of the joint surface is proposed. Considering the elastic interaction coefficient method, the correlation model of the initial bolt pre-tightening force and the contact stiffness of bolted flange is established. This model can be employed to reverse determine the tightening strategy of the bolt group according to working conditions. As a result, this provides a new idea for the digital design of tightening strategy of bolt group for contact stiffness of bolted flange. The tightening strategy of the bolted flange is optimized by using the correlation model of initial bolt pre-tightening force and the contact stiffness of bolted flange. After optimization, the average contact stiffness of the joint surface increased by 5%, and the minimum contact stiffness increased by 6%.
Purpose: Global collaboration to accelerate development and equitable access to COVID-19 tests, treatments, and vaccines was launched with the name of the Access to COVID-19 Tools Accelerator (ACT-A), and this initiative owes its expertise to the lessons learned of the global health organizations. To date, the comprehensive mechanisms and potential effects of the initiative remain largely unknown. Methods: This study reviewed the programs of Gavi, the Global Fund, Unitaid, and ACT-A, which mitigating barriers to greater use of health technology with an analytic framework. Results and conclusion: The study findings are as follows. First, programs to alleviate the absence of necessary technology include the International Finance Facility for Immunization and Covax Facility. Second, Pooled Procurement Mechanism and Accelerated Order Mechanism are examples of mitigating the inability to access technology. Third, programs to overcome reluctance to adopt accessible technology include health system strengthening efforts such as the capacity-building health workforces. Further actions of Korea are needed to collaborate with the initiatives to enhance health outcomes.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.18
no.2
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pp.75-93
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2022
Machine learning (ML) data-driven meta-model is proposed as a surrogate model to reduce the excessive computational cost of the physics-based model and facilitate the real-time prediction of a nuclear power plant's transient response. To forecast the transient response three machine learning (ML) meta-models based on recurrent neural networks (RNNs); specifically, Long Short Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), and a sequence combination of Convolutional Neural Network (CNN) and LSTM are developed. The chosen accident scenario is a control element assembly withdrawal at power concurrent with the Loss Of Offsite Power (LOOP). The transient response was obtained using the best estimate thermal hydraulics code, MARS-KS, and cross-validated against the Design and control document (DCD). DAKOTA software is loosely coupled with MARS-KS code via a python interface to perform the Best Estimate Plus Uncertainty Quantification (BEPU) analysis and generate a time series database of the system response to train, test and validate the ML meta-models. Key uncertain parameters identified as required by the CASU methodology were propagated using the non-parametric Monte-Carlo (MC) random propagation and Latin Hypercube Sampling technique until a statistically significant database (181 samples) as required by Wilk's fifth order is achieved with 95% probability and 95% confidence level. The three ML RNN models were built and optimized with the help of the Talos tool and demonstrated excellent performance in forecasting the most probable NPP transient response. This research was guided by the Systems Engineering (SE) approach for the systematic and efficient planning and execution of the research.
Sustained economic development around the world is accelerating resource depletion. Research and development of secondary batteries that can replace them is also being actively conducted. Secondary batteries are emerging as a key technology for carbon neutrality. The core of an electric vehicle is the battery (secondary battery). Therefore, in this study, the temperature change by the heat source of the hammer and the rotational speed (rpm) of the abrasive disc of the Classifier Separator Mill (CSM) was repeatedly calculated and analyzed using the heat flow simulation STAR-CCM+. As the rotational speed (rpm) of the abrasive disk increases, the convergence condition of the iteration increases. Under the condition that the inlet speed of the Classifier Separator Mill (CSM) and the heat source value of the disc hammer are the same, the disc rotation speed (rpm) and the hammer temperature are inversely proportional. As the rotational speed (rpm) of the disc increases, the hammer temperature decreases. However, since the wear rate of the secondary battery material increases due to the strong impact of the crushing rotational force, it is determined that an appropriate rpm setting is necessary. In CSM (Classifier Separator Mill), it is judged that the flow rate difference is not significantly different in the direction of the pressure outlet (Outlet 1) right above the classifier wheel with the fastest flow rate. Because the disc and hammer attachment technology is adhesive, the attachment point may deform when the temperature of the hammer rises. Therefore, it is considered necessary to develop high-performance adhesives and other adhesive technologies.
Jeong Won Park;Bonggyu Ji;Daegyun Ko;Hun Jang;Wonjae Choi
Nuclear Engineering and Technology
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v.55
no.9
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pp.3260-3267
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2023
Zr-Nb alloy have been widely used as fuel rods in nuclear power plants. However, from the Fukushima nuclear accident, the weakness of the rod was revealed under harsh conditions, and research on the safety of these types of rods was conducted after the disaster. The method of depositing chromium onto the existing Zr-Nb alloy fuel rods is being considered as a means by which to compensate for the weakness of Zr-Nb alloy rods because chromium is strong against oxidation at high temperatures and has high strength. In order to secure these advantages, it is important to maintain the Cr thickness of the rods and properly inspect the rods before and during their use in power generation. Eddy current testing is a typical means of evaluating the thickness of thin metals and detecting surface defects. Depending on the size and shape of the inspected object, various eddy current sensors can be applied. In particular, because pancake sensors can be manufactured in very small sizes, they can be used for inspections even in narrow spaces, such as a nuclear fuel assembly. In this study, an eddy current technique was developed to confirm the feasibility of Cr coating thickness evaluations. After determining the design parameters of the pancake sensor by means of a FEM simulation, a FPCB pancake sensor was manufactured and the optimal frequency was selected by measuring minute changes in the Cr-coating thickness using the developed sensor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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