Information security is an essential element not only to ensure the operation of the company and trust with customers but also to mitigate uncertain damage by preventing information data breach. Therefore, It is important to select appropriate information security countermeasures and determine the appropriate level of investment. This study presents a decision support model for the appropriate investment amount for each countermeasure as well as an optimal portfolio of information countermeasures within a limited budget. We analyze statistics on the types of information security breach by industry and derive an optimal portfolio of information security countermeasures by using genetic algorithms. The results of this study suggest guidelines for investing in information security countermeasures in various industries and help to support objective information security investment decisions.
Housing is an essential element of human living environments. The type of housing occupancy can vary based on age, family composition, occupation, education level, and economic situation. In this study, we used social survey statistics to investigate the relationship between housing ownership types and individual and societal characteristics. The research findings revealed that apartment residency rates were high across all age groups. Married individuals tended to have higher apartment residency rates compared to unmarried individuals. Additionally, as the number of household members and generations increased, so did the likelihood of apartment residency. Overall, higher income levels and stable employment were associated with a preference for homeownership. However, there was no significant correlation between homeownership and education level or employment status. National and local authorities should focus on housing supply that aligns with the purchasing capacity and characteristics of potential homebuyers.
In the industrial internet of things (IIoT) industry, including smart factories, there are many cases where electronic devices are complexly combined and installed due to the recent development of intelligent information technology. Electromagnetic waves generated from such complex facilities affect other devices and services, which can lead to safety issues. The problem such as electromagnetic interference (EMI) and electromagnetic compatibility (EMC) generated when controlling complex facilities is an essential element that must be solved, and the engineering basis for EMI and EMC must be established to foster the industry of complex facilities. Therefore, in this study, EMC & EMI engineering demonstration cases for solar power fixed facilities using the national standard guideline have been analyzed. The results show that the electromagnetic risk indices in the solar power facilities have been degraded up to control level, and a national EMC engineering system has been proposed for complex facilities.
The aviation has improved safety through technological innovation and strengthened flight safety through safety regulations and supervision by aviation authorities. As the industry's safety approach has evolved into a systematic approach to the aircraft system, airlines have established a safety management system. Technical defects or abnormal data in an aircraft can be warning signs that could lead to an accident, and the risk of an accident can be reduced by identifying and responding to these signs early. Therefore, management of abnormal warning signs is an essential element in promoting data-based decision-making and enhancing the operational efficiency and safety level of airlines. In this study, we present a model to statistically analyze quick access recorder (QAR) flight data in the preliminary analysis stage to analyze the patterns and causes of crab landing events that can lead to runway departures when landing an aircraft, and provide a precursor to a landing event. We aim to identify signs and causes and contribute to increasing the efficiency of safety management.
Taeyun Kim;Bo-Young Han;Seongwoo Yang;Jaegi Lee ;Gwang-Min Sun;Byung-Gun Park;Sung-Joon Ye
Nuclear Engineering and Technology
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v.55
no.11
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pp.3996-4001
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2023
The High-flux Advanced Neutron Application Reactor (HANARO) produces radioisotopes (RIs) (131I, 192Ir, etc.) through neutron irradiation on various RI production targets. Among them, 177Lu and 166Ho are particularly promising owing to their theranostic characteristics that facilitate simultaneous diagnosis and treatment. Prior to neutron irradiation, evaluating the nuclear heating of the RI production target is essential for ensuring the thermal-hydraulic safety of HANARO. In this study, the feasibility of producing 177Lu and 166Ho using irradiation holes of HANARO was investigated in terms of thermal-hydraulic safety. The nuclear heating rates of the RI production target by prompt and delayed radiation were calculated using MCNP6. The calculated nuclear heating rates were used as an input parameter in COMSOL Multiphysics to obtain the temperature distribution in an irradiation hole. The degree of temperature increase of the 177Lu and 166Ho production targets satisfied the safety criteria of HANARO. The nuclear heating rates and temperature distribution obtained through the in silico study are expected to provide valuable insight into the production of 177Lu and 166Ho using HANARO.
Thallium-201 (201Tl) is a medical radioisotope which emits gamma rays when it decays and used in myocardial perfusion scans in single-photon emission tomography due to its similar properties to potassium. Currently, the Korea Institute of Radiological & Medical Sciences is the only institution producing 201Tl in Korea, and optimization of 201Tl production research is necessary to meet supply compared to domestic demand. To this end, technical analysis of plating target production and chemical separation methods essential for 201Tl production research is conducted. It deals with the process of generating and separating 201Tl radioisotope and target production, It can be generated through a nuclear reaction such as natHg(p,xn)201Tl, 201Hg(p,n)201Tl, natPb(p,xn)201Bi → 201Pb → 201Tl, 205Tl(p,5n)201Pb → 201Tl, and considering impure nuclide generated simultaneously with the use of proton beam energy of 35 MeV or less, it is intended to be produced using the 203Tl(p,3n)201Pb→201Tl nuclear reaction. In particular, the chemical separation of Tl is a very important element, and the chemical separation methods that can separate it is broadly divided into four types, including solid phase extraction, liquid-liquid, electrochemical, and ion exchange membrane separation. Some chemical separations require additional separation steps, such as methods using selective adsorption. Therefore, this technical report describes four chemical separation methods and seeks to separate high-purity 201Tl using a method without additional separation steps
Nitrogen (N) is a vital element in growing crops and is essential for improving the yield and quality of crops. Thus, N fertilizer is the most widely used fertilizer and the primary N input source in soil-crop systems. Inorganic fertilizers such as urea are known to improve crop productivity and increase soil fertility. However, application with excessive amounts can interfere with crop growth and accelerate soil acidification. For these reasons, the use of organic fertilizers, which mainly contain organic nitrogen, has gradually increased worldwide. Therefore, this study evaluated the effects of N fertilizer on the growth of Chinese cabbage including its functional compounds glucosinolates (GSLs). For the cultivation of Chinse cabbage, inorganic fertilizer was used for urea, and organic fertilizers were divided into conventional and biochar-based fertilizers. The growth parameters of Chinese cabbage treated by organic fertilizers was better than those of the inorganic fertilizers. Additionally, it was found that their co-application was more efficient. However, their GSL contents were lower with the application of the organic fertilizers. The characteristics of the experimental soil also changed according to the type, amounts and co-application of fertilizers. Therefore, this study presents the basis for an eco-friendly method that can increase the functionality and productivity of Chinese cabbage compared to conventional cultivations.
To predict the response of dynamic systems through analysis, it is essential to accurately estimate the system's stiffness and apply it to the analytical model. However, directly measuring the stiffness of actual mechanical systems is challenging. Many existing methods involve decomposing the system into components, obtaining the frequency response for each component, and then reassembling them to determine the overall system response. This process can be cumbersome, and variations in coupling conditions between components can increase errors. In this study, a new method is proposed to estimate system stiffness indirectly through experiments without decomposing the system into components. The approach combines response measurements from the entire system with a theoretical model for analysis. It simplifies the stiffness source into a lumped mass model and constructs the equations of motion based on a reduced-order model of the entire system. Subsequently, the stiffness is quantified by calculating the interface forces between the stiffness source and the receiver using vibration measurements obtained at arbitrary positions through experimentation.
International conference on construction engineering and project management
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2024.07a
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pp.271-276
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2024
The success of construction projects is influenced by various factors, with accurate management and prediction of the construction period playing a crucial role. The construction period is determined through contracts between the client and the contractor, and it is considered a key element in the management of construction projects, alongside cost management. To ensure the successful completion of projects, accurate prediction of the construction period is essential, as it aids in the efficient allocation of time and resources. The main objective of this study is to maximize the performance of construction period prediction models by applying and comparing various methods for handling missing data. Optimizing the model's performance requires accuracy and completeness of data, with the process of outlier removal and missing data imputation potentially having a significant impact on the model's predictive capability. During this process, the effect of changes in the dataset on model performance will be closely examined to identify the most effective method for handling missing data. Outlier removal and missing data imputation are crucial steps in the data preprocessing phase, and they can significantly improve the model's accuracy and reliability. This research aims to apply these data preprocessing methods and analyze their outcomes to find the most effective missing data imputation method for construction period prediction. After the selection process, considering the model's performance and stability, the mode imputation method was identified as the most suitable for predicting the construction period. The findings of this research are expected to contribute not only to improving the accuracy of construction period predictions but also to enhancing the overall efficiency and success rate of construction project management.
This study investigates the causes of wrinkle defects in PA12-insulated busbars used in electric vehicles and proposes an improvement method to address these issues. Busbars, essential components for efficient current transmission in electric vehicle battery modules, require complex three-dimensional bending to optimize internal layouts. For this study, oxygen-free copper busbars with a 0.8 mm PA12 insulation coating were subjected to three types of bending tests: flat bending, edge bending, and torsional bending. Experimental results showed that wrinkle defects only occurred during edge bending, while flat and torsional bending modes exhibited no significant issues. Cross-sectional analysis revealed that the PA12 insulation layer's thickness was uneven, with thinner sections on flat areas and thicker accumulation at the comers. This uneven distribution led to poor adhesion between the insulation and copper layers, resulting in the formation of wrinkles, particularly in areas with air gaps ranging from 75 to 250 ㎛. To further analyze the issue, finite element analysis (FEA) of the bending process was performed under adhesive and non-adhesive conditions. The results confirmed that wrinkles formed when the adhesion between the copper and PA12 coating was insufficient. Improved adhesion conditions, achieved through a heat treatment process at 120℃ for 2 hours, significantly reduced the occurrence of wrinkles during edge bending. This study demonstrates that optimizing the adhesion between the insulation coating and the copper busbar, through controlled heat treatment, can prevent wrinkle defects. The findings provide a pathway for enhancing the durability and performance of insulated busbars in electric vehicle applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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