Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.485-485
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2018
Rainwater harvesting system (RWH) can provide a relief for the household and farmers especially in areas with intense water scarcity during the long lull of rainy season. However, much attention has not been given to this alternative water source in Nigeria. This paper estimates the per capita water demand for 1,950 inhabitants and rainwater potential in Ojonbodu Estate, Oyo State, Nigeria, using data from detailed questionnaires, water consumption calculator software, and 20-year rainfall data. The potential rainwater estimation was based on amount of precipitation, size of catchment and runoff coefficient. Consequently, using estimated values of $39420m^3$ and $6.5114{\times}10^7m^3$ for per capita consumption and potential rainwater respectively, the rainwater harvesting system was designed for rainwater collection, and storage. The harvested rainwater was $450, 000m^3$ with collection efficiency of 69.16 %, which exceeded the household water consumption requirement. Thus, the harvested rainwater was able to meet the estimated water demand of the Ojonbodu Estate households during the period of water scarcity.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.6
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pp.2225-2239
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2021
To assist in data collection, the use of a mobile sink has been widely suggested in the literature. Due to the limited sensor node's storage capacity, this manner to collect data induces huge latencies and drop packets. Their buffers will be overloaded and lead to network congestion. Recently, a new bio-inspired optimization algorithm appeared. Researchers were inspired by the swarming mechanism of salps and thus creating what is called the Salp Swarm Algorithm (SSA). This paper improves the sink mobility to enhance energy dissipation, throughput, and convergence speed by imitating the salp's movement. The new approach, named the Mobile Sink based on Modified Salp Swarm Algorithm (MSSA), is approved in a heterogeneous Wireless Sensor Network (WSN) data collection. The performance of the MSSA protocol is assessed using several iterations. Results demonstrate that our proposal surpass other literature algorithms in terms of lifespan and throughput.
In nuclear-related facilities, such as nuclear power plants, research reactors, accelerators, and nuclear waste storage sites, radiation detection, and mapping are required to prevent radiation overexposure. Sensor network systems consisting of radiation sensor interfaces and wxireless communication units have become promising tools that can be used for data collection of radiation detection that can in turn be used to draw a radiation map. During data collection, malfunctions in some of the sensors can occasionally occur due to radiation effects, physical damage, network defects, sensor loss, or other reasons. This paper proposes a reproduction strategy for radiation maps using a U-net model to compensate for the loss of radiation detection data. To perform machine learning and verification, 1,561 simulations and 417 measured data of a sensor network were performed. The reproduction results show an accuracy of over 90%. The proposed strategy can offer an effective method that can be used to resolve the data loss problem for conventional sensor network systems and will specifically contribute to making initial responses with preserved data and without the high cost of radiation leak accidents at nuclear facilities.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.3
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pp.669-678
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2018
This study developed information technology infrastructures for building a driving environment analysis platform using various big data, such as vehicle sensing data, public data, etc. First, a small platform server with a parallel structure for big data distribution processing was developed with H/W technology. Next, programs for big data collection/storage, processing/analysis, and information visualization were developed with S/W technology. The collection S/W was developed as a collection interface using Kafka, Flume, and Sqoop. The storage S/W was developed to be divided into a Hadoop distributed file system and Cassandra DB according to the utilization of data. Processing S/W was developed for spatial unit matching and time interval interpolation/aggregation of the collected data by applying the grid index method. An analysis S/W was developed as an analytical tool based on the Zeppelin notebook for the application and evaluation of a development algorithm. Finally, Information Visualization S/W was developed as a Web GIS engine program for providing various driving environment information and visualization. As a result of the performance evaluation, the number of executors, the optimal memory capacity, and number of cores for the development server were derived, and the computation performance was superior to that of the other cloud computing.
Background: Preanalytical factors can affect reliability of hormone assay results. Adrenocorticotropic hormone (ACTH) in blood is considered highly unstable because of proteolytic degradation, so storage of blood samples on ice until analysis is recommended. In clinical practice, however, this procedure may present logistical problems because most samples for ACTH measurement must be shipped from the place of sample collection to the laboratory. Therefore, we studied the impact of time and temperature before plasma separation and analysis on the results of ACTH assays. Methods: A total number of 22 patients were enrolled in this study. We obtained 2 blood samples. ACTH concentrations were 35~126 pg/mL. ACTH concentrations were measured by immunoradiometric assay (IRMA) using commercial kits (CIS Biointernational, Gif-sur-Yvette, France). Results: ACTH levels showed a significant difference between the samples of $22^{\circ}C$ EDTA and $4^{\circ}C$ EDTA. Measured ACTH concentrations significantly decreased with time before freezing at $-20^{\circ}C$. ACTH levels showed no significant difference between the groups of after storage for 24 hr without centrifugation at $22^{\circ}C$ and $4^{\circ}C$. Conclusion: We recommend that blood samples be obtained on pre-chilled EDTA collection tubes. The shortest possible time between sample collection and processing is always the best laboratory practice.
This study analyzed by simulation using TRNSYS as well as by experiment on the solar district heating system installed for the first time for the district heating system in Bundang. Simulation analysis using TRNSYS focused on the thermal behavior and long-term thermal efficiency of solar system. Experiment carried out for the reliability of simulation system. This solar system where the circuits of two different collectors, flat plate and vacuum tube collector, are connected in series by a collector heat exchanger, and the collection characteristics of each circuit varies. Therefore, these differences must be considered for the system's control. This system uses variable flow rate control in order to obtain always setting temperature of hot water by solar system. Specifically, this is a system that heats returning district heating water (DHW) at approximately $60^{\circ}C$ using a solar collector without a storage tank, up to the setting temperature of approximately $85{\sim}95^{\circ}C$ To realize this, a flat plate collector and a vacuum tube collector are used as separate collector loops. The first heating is performed by a flat plate collector loop and the second by a vacuum tube collector loop. In a gross collector area basis, the mean system efficiency, for 4 years, of a flat plate collector is 33.4% and a vacuum tube collector is 41.2%. The yearly total collection energy is 2,342GJ and really collection energy per unit area ($m^2$) is 1.92GJ and 2.37GJ respectively for the flat plate vacuum tube collector. This result is very important on the share of each collector area in this type of solar district heating system.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.313-316
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2021
In the IoT(IoT: Internet of Things) environment, network configuration is essential to collect data generated from objects. Various communication methods are used to process data of objects, and wireless communication methods such as Bluetooth and WiFi are mainly used. In order to collect data of objects, a communication module must be installed to collect data generated from sensors or edge devices in real time. And in order to deliver data to the database, a software architecture must be configured. Data generated from objects can be stored and managed in a database in real time, and data necessary for industrial safety can be extracted and utilized for industrial safety service applications. In this paper, a network environment was constructed using a LoRa(LoRa: Long Range) gateway to collect object data, and a client/server data collection model was designed to collect object data transmitted from the LoRa module. In order to secure the resources necessary for data collection and storage management without data leakage, data collection should be possible in real time. As an application service, location data required for industrial safety can be stored and managed in a database in real time.
Seungjin Kwak;Younghee Noh;Inho Chang;Jeong Taek Kim;Jae Min Ko;Bongsuk Kang
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.58
no.2
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pp.33-56
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2024
In this study, we analyzed the current situation of court libraries and aimed to propose a future-oriented strategy for preserving and managing their collections. Based on literature and status analysis, the study presents the future preservation strategy of court library collections in three main categories: First, securing space for the long-term preservation of court library collections; second, establishing a system for collecting and preserving court library collections; and third, performing digital archiving for the permanent preservation and utilization of court records, valuable legal volumes, administrative materials, and other judiciary-specific resources. Through this, court libraries, including those in various courts, should resolve the issue of insufficient collection storage space, preserve holdings systematically and efficiently, and activate library use.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.5
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pp.94-101
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2013
The market for NAND flash-based storage devices has grown significantly as they rapidly replace traditional disk-based storage devices. Heterogeneous NAND flash-based storage devices using both multi-level cell (MLC) and single-level cell (SLC) NAND flash memories are also actively researched since both types of memories complement each other. Heterogeneous NAND flash-based storage devices suffer from the overheads incurred by migration from SLC to MLC and garbage collection of SLC. This paper proposes a new flash translation layer (FTL) for heterogeneous NAND flash-based storage devices to reduce the overheads by utilizing SLC efficiently. The proposed FTL analyzes the access patterns of logical blocks and selects and stores only logical blocks expected to bring performance improvement in SLC. The experimental results show that the total execution time of heterogeneous NAND flash-based storage devices with our proposed FTL scheme is 35% shorter than that with the previously proposed best FTL scheme.
Mingyu Jeong;Jeonghyun Noh;Janghyun Kim;Seongheon Ha;Taeseon Kang;Byounghak Lee;Kiryong Kang;Junhyeon Kim;Jinsun Park
Smart Media Journal
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v.13
no.2
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pp.52-61
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2024
In the shipyard, aerial images are acquired at regular intervals using Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) for the management of external storage yards. These images are then investigated by humans to manage the status of the storage yards. This method requires a significant amount of time and manpower especially for large areas. In this paper, we propose an automated management technology based on a semantic segmentation foundation model to address these challenges and accurately assess the status of external storage yards. In addition, as there is insufficient publicly available dataset for external storage yards, we collected a small-scale dataset for external storage yards objects and equipment. Using this dataset, we fine-tune an object detector and extract initial object candidates. They are utilized as prompts for the Segment Anything Model(SAM) to obtain precise semantic segmentation results. Furthermore, to facilitate continuous storage yards dataset collection, we propose a training data generation pipeline using SAM. Our proposed method has achieved 4.00%p higher performance compared to those of previous semantic segmentation methods on average. Specifically, our method has achieved 5.08% higher performance than that of SegFormer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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