Kim, Jae-Hoon;Shim, Woo-Sung;Lee, Young-Shin;Cha, Ki-Up;Hong, Suck-Kyun
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.26
no.12
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pp.110-116
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2009
Thick-walled cylinders, such as a cannon or nuclear reactor, are autofrettaged to induce advantageous residual stresses into pressure vessels and to increase operating pressure and the fatigue lifetimes. As the autofrettage level increases, the magnitude of compressive residual stress at the bore also increases. However, the Bauschinger effect reduces the compressive residual stresses as a result of prior tensile plastic strain, and decreases the beneficial autofrettage effect. The purpose of the present paper is to predict the accurate residual stress of SNCM8 high strength steel using the Kendall model which was adopted by ASME Code. The uniaxial Bauschinger effect test was performed to decide BEF, then this constant was used in calculation. There were some differences between theoretical solution and modified solution.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.42
no.4
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pp.291-297
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2014
A Design of Experiments(DOE) approach to an experimental study of fuselage drag and stability characteristics of a helicopter configuration was applied to achieve an accuracy improvement in the wind tunnel testing. The impact of blocking the test was assessed by comparing the ANOVA table for the blocked and unblocked cases. For a second-order response model, the role of blocking resulted in a substantial increase in the accuracy of test results. These accuracy improvement could be achieved through randomization, blocking, and replication of the data points i.e. a re-ordering of the test sequence where the data were acquired.
This paper proposes an efficient fault detection method for onboard degaussing coils which are installed to minimize underwater magnetic fields due to the ferromagnetic hull. To achieve this, the method basically uses field signals measured at specific magnetic treatment facilities instead of time-consuming numerical field solutions in a three-dimensional analysis space. In addition, an analytical design sensitivity formula and the linear property of degaussing coil fields is being exploited for detecting fault coil positions and assessing individual degaussing coil currents. Such peculiar features make it possible to yield fast and accurate results on the fault detection of degaussing coils. For foreseeable fault conditions, the proposed method is tested with a model ship equipped with 20 degaussing coils.
Objectives: This study was to evaluate the effect of Palmijihwang-whan (PMJHW) aqueous extract in the regulation of hypothyroidism related reproductive organ damages in propylthiouracil (PTU)-induced rat model. Methods: PMJHW aqueous extract (yield=17.90%) were administered, once a day for 42 days from 2 weeks before start of PTU treatment as oral doses of 500, 250, and 125 mg/kg (body weight), and hypothyroidism was induced by daily subcutaneous treatment of PTU 10 mg/kg for 28 days. Results: PTU-induced hypothyroidism and related male reproductive organ damages-atrophic changes of testis, epididymis and prostate, were favorably and dose-dependently inhibited by treatment of PMJHW 500, 250, and 125 mg/kg. They also effectively regulated the PTU-induced abnormal antioxidant defense system changes in the testis. Although levothyroxine also favorably inhibited PTU-induced hypothyroidism, it deteriorated the hypothyroidism related male reproductive organ damages through testicular oxidative damages. The results suggest that oral administration of 125, 250, and 500 mg/kg of PMJHW has favorable effects on the hypothyroidism and related reproductive organ damages through augmentation of antioxidant defense system in the testis. Conclusions: This study suggest that PMJHW may be help to ameliorate the hypothyroidism and related organ damages in clinics.
In this paper, we analyze the performance of the all-optical multihop radio over a free space optical (RoFSO) communication system with amplify-and-forward (AF) relays under varying weather conditions. The proposed channel model considers the propagation loss, attenuation and atmospheric fading modeled by the Gamma-Gamma (GG) distribution. Both the amplified spontaneous emission (ASE) noise in the all-optical relays and the background noise projected onto receiver apertures have been considered in the analysis. The lower bound analytical expressions for the end-to-end bit error rate (BER) and outage probability are derived for the multihop system employing the all-optical relays with the full channel state information (CSI). Meanwhile, the exact results for BER and outage probability are obtained via Monte Carlo simulation. Results indicate the performance of the proposed system will be improved by the multihop transmission technology. For a fixed number of relays, the BER and outage probability will be increased with the deterioration of the weather conditions.
There are three methods for calculating the optimal level for spare part inventories in a MIME (Multi Indenture and Multi Echelon) system : marginal analysis, Lagrangian relaxation method, and genetic algorithm. However, their solutions are sub-optimal solutions because the MIME system is neither convex nor separable by items. To be more specific, SRUs (Shop Replaceable Units) are required to fix a defected LRU (Line Replaceable Unit) because one LRU consists of several SRUs. Therefore, the level of both SRU and LRU cannot be calculated independently. Based on the limitations of three existing methods, we proposes a improved algorithm applying marginal analysis on determining LRU stock level and genetic algorithm on determining SRU stock level. It can draw optimal combinations on LRUs through separating SRUs. More, genetic algorithm enables to extend the solution search space of a SRU which is restricted in marginal analysis applying greedy algorithm. In the numerical analysis, we compare the performance of three existing methods and the proposed algorithm. The research model guarantees better results than the existing analytical methods. More, the performance variation of the proposed method is relatively low, which means one execution is enough to get the better result.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.39
no.2
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pp.111-130
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2014
For the key factors determining victory of combat, many works have been focusing on qualitative analyses in the past. As military training paradigm changes along with technology developments, demands for scientific analysis to prepare future military strength increase regarding military training results, and big data analysis has opened such possibility. We analyze the data from KCTC (Korea Combat Training Center) training to investigate the factors affected victory in offensive operations. In this context, we develop a way to measure the victory and the factors related to it from existing studies and military doctrines. We first identify Independent variables that affect offensive operations through variable selection and propose a mathematical model to explain combat victory by performing multiple regression analysis. We also verify our results with battalion-level live training data as well as previous studies on victory factors in the military doctrines.
The authors' research group has developed a noncontact type of sensors which directly measure the inter-story drift displacements of a building during a seismic event. Soon after that event, such seismically-induced drift displacement data would provide structural engineers with useful information to judge how the stories have been damaged. This paper presents a scheme of estimating the story cumulative plastic deformation ratios based on such measured drift displacement information toward the building safety monitoring. The presented scheme requires the data of story drift displacements and the ground motion acceleration. The involved calculations are rather simple without any detailed information on structural elements required: the story hysteresis loops are first estimated and then the cumulative plastic deformation ratio of each story is evaluated from the estimated hysteresis. The effectiveness of the scheme is demonstrated by utilizing the data of full-scale building model experiment performed at E-defense and conducting numerical simulations.
Major progress has been made in the past decade towards understanding of the biosynthesis of red carotenoid astaxanthin and its roles in stress response while exploiting microalgae-based astaxanthin as a potent antioxidant for human health and as a coloring agent for aquaculture applications. In this review, astaxanthin-producing green microalgae are briefly summarized with Haematococcus pluvialis and Chlorella zofingiensis recognized to be the most popular astaxanthin-producers. Two distinct pathways for astaxanthin synthesis along with associated cellular, physiological, and biochemical changes are elucidated using H. pluvialis and C. zofingiensis as the model systems. Interactions between astaxanthin biosynthesis and photosynthesis, fatty acid biosynthesis and enzymatic defense systems are described in the context of multiple lines of defense mechanisms working in concert against photooxidative stress. Major pros and cons of mass cultivation of H. pluvialis and C. zofingiensis in phototrophic, heterotrophic, and mixotrophic culture modes are analyzed. Recent progress in genetic engineering of plants and microalgae for astaxanthin production is presented. Future advancement in microalgal astaxanthin research will depend largely on genome sequencing of H. pluvialis and C. zofingiensis and genetic toolbox development. Continuous effort along the heterotrophic-phototrophic culture mode could lead to major expansion of the microalgal astaxanthin industry.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.10
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pp.19-26
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2021
The performance of deep learning-based malware detection and classification models depends largely on how to construct a feature set to be applied to training. In this paper, we propose an approach to select the optimal feature set to maximize detection performance for CNN-based Android malware detection. The features to be included in the feature set were selected through the Chi-Square test algorithm, which is widely used for feature selection in machine learning and deep learning. To validate the proposed approach, the CNN model was trained using 36 characteristics selected for the CICANDMAL2017 dataset and then the malware detection performance was measured. As a result, 99.99% of Accuracy was achieved in binary classification and 98.55% in multiclass classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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