Kim, Ji-Young;Lee, Ki-Won;Yoon, Hong-Woo;Lee, Seung-Jin;Heo, Jun-Ki;Kwon, Hyeong-Ahn
Journal of Applied Reliability
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v.17
no.4
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pp.280-288
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2017
Purpose: PBA buried in underwater requires high reliability because of its mission critical characteristic and harsh operational environment during its life cycle. Therefore, various reliability improvement activities are necessary. The defect on PBA manufacturing process have been studied, as a result, many activities and standards have been presented. However, there are less studies regarding failure pattern on physical features based on design. In this paper, we studied a possible failure patten based on physical features that is related with manufacturing process of PBA. And reliability improvement design based on PoF (Physical of Failure) were intruduced in this paper. Methods: A reliability prediction simulation were performed on the components A and B of the H system using Sherlock Software which is a PoF commercial tool from DFR solution. Solder fatigue and PTH fatigue analysis based on thermal cycling profiles and random vibration was analyzed on three earthquake response spectrum. Result: It was validated that life time and reliability improvement design through solder fatigue and PTH fatigue analysis in case of component. For compoenet B, random vibration fatigue was additionally analyzed and validated reliability for earthquakes profile. Conclusion: In design stage prior to manufacturing, PoF can be analyzed, and it is possible to make a reliability improvement/validated design using design data. This study can be applied in every design step and contribute to make more stable development product.
The International Association of Lighthouse Authorities (IALA) utilizes a questionnaire to investigate the status of Aids to Navigation (AtoN) around the world. However, results of the IALA questionnaire have limited use because respondent understanding is inconsistent. In addition, there is uncertainty regarding the appropriateness of the questionnaire content. Furthermore, the overall response rate is low. Therefore, the status of AtoN is not clearly understood. AtoN data from around the world are generated hourly. Thus, big data solutions are required to effectively exploit the information. Digitization of analog data is an important component of building big data. Hence, the IALA has developed a Maritime Resource Name (MRN) scheme and an information exchange standard. Here, we used the AtoN information exchange standard and designed an S-201-based big data construction process that could collect and manage global AtoN information. In this study, construction of an IALA AtoN portal was proposed as the core of the construction of the AtoN big data. The process was divided into three stages. IALA AtoN portal is developed by IALA with the goal to provide various meaningful statistical analysis results based on AtoN data while managing AtoN information around the world based on S-201. If an AtoN portal capable of constructing S-201-based big data is developed, then a data collection and storage system that can gather basic S-201 AtoN data from the IALA and global AtoN management agencies could be achieved. Furthermore, insightful statistical analysis of AtoN status worldwide and changes in manufacturing technology will be possible.
Kim, Chu-Sung;Kim, Jae-Gon;Yang, Yeon-Mi;Baik, Byeong-Ju;Lee, Kyung-Yeol;Kim, Mi-Ah;Lim, Su-Min
Journal of the korean academy of Pediatric Dentistry
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v.37
no.2
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pp.186-192
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2010
Streptococcus mutans, one of the major causal agents of dental caries, is component of the dental plaque. It produces various organic acids such as lactic acid which is the end-product of glycolysis, and this leads to dental caries. A new system using species-specific monoclonal antibodies was developed to detect Streptococcus mutans in saliva. The system quickly detects salivary Streptococcus mutans in 30min and classifies the result into two levels. The purpose of this study was to investigate correlation between monoclonal antibody-based detecting system and selective medium-based detecting methods. Children's deft indices were also compared with Streptococcus mutans counts in MSB agar plate. Subjects consisted of 15 children in the age of 3 to 6 years. They were assigned to three groups : Group I(deft index = 3), Group II(deft index $\leqq$3), Group III(deft index $\geqq$4). The results are as follows : 1. The rate of children with positive response was 13.3% and with negative response was 86.7% in the result of Saliva-checkTM Mutans test kit. 2. There was a positive correlation between monoclonal antibody-based detecting system and selective medium-based detecting methods(p<0.05). 3. Streptococcus mutans counts in MSB agar plate were irrelevant to deft of children(p=0.34).
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.33
no.2
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pp.129-136
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2020
In this study, we develop a sampling-based seismic probabilistic risk assessment (SPRA) quantification technique that can accurately consider a partially dependent condition of component seismic fragility information. Specifically, the SPRA quantification method is proposed by combining the advantages of two representative methodologies: EPRI seismic fragility and JAERI seismic fragility input-based quantification. The most important feature of the proposed method is that it performs a SPRA using a sampling technique by transforming the EPRI seismic fragility input into JAERI seismic fragility input. When the proposed sampling-based approach was applied to an example of simple system and to a SPRA problem of a nuclear power plant, it was observed that the proposed method yields approximately similar system seismic fragility and seismic risk results as those of the exact solution. Therefore, it is believed that the approach proposed in this study can be used as a useful tool for accurately assessing seismic risks, considering the partial seismic dependence among the components; the existing SPRA method cannot handle such partial dependencies.
BACKGROUND: Various culture media have been used for hydroponic cultures of horticultural plants under the smart greenhouses with natural and artificial light types. Management of the culture medium for the control of medium amounts and/or necessary components absorbed by plants during the cultivation period is performed with ICT (Information and Communication Technology) and/or IoT (Internet of Things) in a smart farm system. This study was conducted to develop the cloud-based data analysis system for effective management of culture medium applying to hydroponic culture and plant growth in smart greenhouses. METHODS AND RESULTS: Conventional inorganic Yamazaki and organic media derived from agricultural byproducts such as a immature fruit, leaf, or stem were used for hydroponic culture media. Component changes of the solutions according to the growth stage were monitored and plant growth was observed. Red and green lettuce seedlings (Lactuca sativa L.) which developed 2~3 true leaves were considered as plant materials. The seedlings were hydroponically grown in the smart greenhouse with fluorescent and light-emitting diodes (LEDs) lights of $150{\mu}mol/m^2/s$ light intensity for 35 days. Growth data of the seedlings were classified and stored to develop the relational database in the virtual machine which was generated from an open stack cloud system on the base of growth parameter. Relation of the plant growth and nutrient absorption pattern of 9 inorganic components inside the media during the cultivation period was investigated. The stored data associated with component changes and growth parameters were visualized on the web through the web framework and Node JS. CONCLUSION: Time-series changes of inorganic components in the culture media were observed. The increases of the unfolded leaves or fresh weight of the seedlings were mainly dependent on the macroelements such as a $NO_3-N$, and affected by the different inorganic and organic media. Though the data analysis system was developed, actual measurement data were offered by using the user smart device, and analysis and comparison of the data were visualized graphically in time series based on the cloud database. Agricultural management in data visualization and/or plant growth can be implemented by the data analysis system under whole agricultural sites regardless of various culture environmental changes.
This study was conducted to compare classification accuracy by tree species using QuickBird imagery for pixel- and segment-based classifications that have been mostly applied to classify land covers. A total of 398 points was used as training and reference data. Based on this points, the points were classified into fourteen land cover classes: four coniferous and seven deciduous tree species in forest classes, and three non-forested classes. In pixel-based classification, three images obtained by using raw spectral values, three tasseled indices, and three components from principal component analysis were produced. For the both classification processes, the maximum likelihood method was applied. In the pixel-based classification, it was resulted that the classification accuracy with raw spectral values was better than those by the other band combinations. As resulted that, the segment-based classification with a scale factor of 50% provided the most accurate classification (overall accuracy:76% and ${\hat{k}}$ value:0.74) compared to the other scale factors and pixel-based classification.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.4
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pp.21-26
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2011
Feature ranking is useful to gain knowledge of data and identify relevant features. In this study, we proposed a use of feature ranking for classification of neuro-degeneration and vascular dementia in micro-Raman spectra of platelet. The entire region of the spectrum is divided into local region including several peaks, followed by Gaussian curve fitting method in the region to be modeled. Local minima select from the subregion and then remove the background based on the position by using interpolation method. After preprocessing steps, significant features were selected by feature ranking method to improve the classification accuracy and the computational complexity of classification system. PCA (principal component analysis) transform the selected features and the overall features that is used classification with the number of principal components. These were classified as MAP (maximum a posteriori) and it compared with classification result using overall features. In all experiments, the computational complexity of the classification system was remarkably reduced and the classification accuracy was partially increased. Particularly, the proposed method increased the classification accuracy in the experiment classifying the Parkinson's disease and normal with the average 1.7 %. From the result, it confirmed that proposed method could be efficiently used in the classification system of the neuro-degenerative disease and vascular dementia of platelet.
A sensor network is a special network that makes physical data sensed by sensor nodes and manages the data. The sensor network is a technology that can apply to many parts of field. It is very important to transmit the data to a user at real-time. The core of the sensor network is a sensor node and small operating system that works in the node. TinyOS developed by UC Berkeley is a sensor network operating system that used many parts of field. It is event-driven and component-based operating system. Basically, it uses non-preemptive scheduler. If an urgent task needs to be executed right away while another task is running, the urgent one must wait until another one is finished. Because of that property, it is hard to guarantee real-time requirement in TinyOS. According to recent study, Priority Level Scheduler, which can let one task preempt another task, was proposed in order to have fast response in TinyOS. It has restrictively 5 priorities, so a higher priority task can preempt a lower priority task. Therefore, this paper suggests Preemptive EDF(Earliest Deadline First) Scheduler that guarantees a real-time requirement and reduces average respond time of user tasks in TinyOS.
The purpose of this study is to examine the feasibility of using stable isotopes as a hydrologic tracer, and to elucidate the groundwater circulation system and the source of S component dissolved in thermal water of the Chonju Jukrim thermal spring district based on the O, H and S isotopic variabilities of environmental materials including bedrock, rainwater, surface water, shallow subsurface water and thermal spring water. The ${\delta}^{18}O$ and ${\delta}D$ of subsurface waters and surface water show highly restricted range and plotted on the same meteoric water line as a ${\delta}D=8{\delta}^{18}O+19$ line, and derivate from the mean annual isotopic composition of the rain water but are analogous to those of rain waters precipitated during winter season, indicating that ground waters are originated from the meteoric water and are strongly affected by the seasonal variation of air mass. Thermal spring waters are more depleted in ${\delta}^{18}O$ and ${\delta}D$ than those of shallow ground water and surface water. It can be explained by the difference of recharge area. The hydrochemical properties of subsurface waters and surface water devide into two groups: $Ca(HCO_3)_2$ type including shallow subsurface water and surface water, and $Na(HCO_3)$ type of thermal spring waters. The ${\delta}^{34}S$ values of thermal spring water show very high positive and quitely distinct from those of shallow subsurface water and surface water that are similar to those of bed rocks, indicating that sulfate dissolved in thermal spring water has not only a terrigenic origin, but also originates partially from the foreign source containing very heavy ${\delta}^{34}S$ component such as an ancient sea water. However, the presence of $H_2S$ can not be ignore the affact of the isotopic fractionation to explaine the heavy ${\delta}^{34}S$ of thermal spring water. Overall, the Oxygen and Hydrogen stable isotopes can identify the source and the circulation system of the natural waters and the S-isotopes can provide a crucial clue on tracing the dissolved material transports in the circulation system of the natural water.
A buffer is the major component of a high level radioactive waste repository. Due to their thermal conductivity and low permeability, bentonites have been considered as a key component of a buffer system in most countries. The deep geological condition generates ground water inflow and results in swelling pressure in the buffer and backfill. Investigation of swelling pressure of bentonite buffer is an important task for the safe disposal system. The swelling pressure that can be critical is affected by mechanical and hydro properties of the system. Therefore, in this study, a sensitivity analysis was conducted to examine the effect of hydro-mechanical (HM) behaviors in the MX-80 bentonite. Based on the results of the swelling pressure generation with HM model parameters, a coupled HM analysis of an unsaturated buffer and backfill in a deep geological repository was also carried out to investigate the major factor of the swelling pressure generation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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