Jung Il Ho;Yang Hong Ik;Yoon Ji Won;Park Tae Won;Han Hyung Suk
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.22
no.5
s.170
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pp.130-137
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2005
Recently, the importance of CAE research is growing with the advances of the automotive and computer industry. In addition, multi-body dynamics and powertrain analysis are the most important factors in improving the vehicle design. Since engine torque with curve-data was used for analyzing full car simulation in the multi-body dynamics system for many years, it is impossible to assess the concurrent analysis of the engine and powertrain element included in a real full car system. In powertrain, since vehicle are usually modeled as a simple mass and a inertia, they can not be seen as real cars. Moreover, it is hard to obtain additional dynamics data other than the longitudinal velocity value in movement. Because of the reason that was previously discussed, it is necessary to consolidate the two parts as one routine program for design and development through the coordinate system connectivity, and presented here is a program named O-DYN. Using an object-oriented language C++, this program has a good structure with the valuable characteristics of objectivity, inheritance, and reusability. The reliability of this multi-body dynamics program is examined by DADS, which is the general dynamics program, using DAE solver and PECE integral function with the common coordinator separation method. As a result, we can obtain a better solution and total dynamics data in either area through this process. This program will be useful for analyzing full car simulation with powertrain.
Purpose: Investigates the results of CPR operation in visited patients with arrest state, and element to affect the results, and it is checks a problem, and it is made to promote. Methods: As for this study, analysis studied the results that operation CPR with the object arrest patients of 69 visited Jecheon Seoul hospital emergency center for during the period from January 2002 to February 2005. It was played writing partly changed In-hospital Utstein Style, and to stick a record in it. Paramedic which participated in CPR directly did the record of a variable, As for the data processing, use SPSS Version 12.0 for Windows. Results: It was male 68.1% female 31.9% for 69 people, and the sex ratio didn't affect return of spontaneous circulation, with female 8 people to male 16 people for ROSC(Return of spontaneous circulation) 24 people. with female 14 people to male 31 people for NROSC(Non-return of spontaneous circulation) 45 people(p>0.05). The initial EKG rhythm was asystole 34.8%, VF 31.9%, The case that initial EKG was VF compared it to a patient of asystole, and a survivor had a lot of VF and there were a lot of survivors(p<0.05). The wasn't relativity between VF and PEA(p>0.05), The CPR lead time was short in ROSC with NROSC $25.0{\pm}15.0$ minutes, ROSC $11.9{\pm}10.7$ minutes(p<0.01). Epinephrine administer time was NROSC $3.0{\pm}4.1$ minutes, ROSC $2.1{\pm}1.9$ minutes(p>0.05). It was survivor 18 people(21.1%) than 24 hours and the PAM Index affected in ROSC. with $9.0{\pm}1.2$ points NROSC, with $1.6{\pm}1.7$ points ROSC(p<0.01). A correlation was high between a CPR lead time and PAM Index(p<0.02), a correlation was examined by being high between ROSC and a CPR lead time, PAM Index(p<0.01).
Yeom, Bum-Suk;Lee, Young Sun;Koo, Jae-Rim;Beers, Timothy C.;Kim, Young Kwang
Journal of The Korean Astronomical Society
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v.52
no.3
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pp.57-69
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2019
We present an analysis of the chemical abundances and kinematics of six low-mass dwarf stars, previously claimed to be candidate hypervelocity stars (HVSs). We obtained moderate-resolution (R ~ 6000) spectra of these stars to estimate the abundances of several chemical elements (Mg, Si, Ca, Ti, Cr, Fe, and Ni), and derived their space velocities and orbital parameters using proper motions from the Gaia Data Release 2. All six stars are shown to be bound to the Milky Way, and in fact are not even considered high-velocity stars with respect to the Galactic rest frame. Nevertheless, we attempt to characterize their parent Galactic stellar components by simultaneously comparing their element abundance patterns and orbital parameters with those expected from various Galactic stellar components. We find that two of our program stars are typical disk stars. For four stars, even though their kinematic probabilistic membership assignment suggests membership in the Galactic disk, based on their distinct orbital properties and chemical characteristics, we cannot rule out exotic origins as follows. Two stars may be runaway stars from the Galactic disk. One star has possibly been accreted from a disrupted dwarf galaxy or dynamically heated from a birthplace in the Galactic bulge. The last object may be either a runaway disk star or has been dynamically heated. Spectroscopic follow-up observations with higher resolution for these curious objects will provide a better understanding of their origin.
This study is on the simulation conditions of the tentative 'mobilization simulation mode'(MOBSM) and the setting option of major simulation elements. The MOBSM is a training module that practices mobilization of various institutions through a simulation computer similar to actual situations. So far, mobilization exercise(Mob-Ex) is a message simulation method, so it is necessary to convert into a MOBSM because many problems such as fragmentary and practice only by some institutions are raised. Therefore, the theoretical background and previous studies on Mob-Ex and simulation were reviewed to derive the requirements and simulated elements of the MOBSM to meet the purpose of government level exercise and to suggest the critical concepts and the direction of application. The basic requirement is to simulate the main mobilization practices by institution and provide information on the mobilization execution in a nationwide scope. The simulation elements are simulated events and flow charts by mobilization type, simulated range and level by object, simulated contents of material mobilization by institution, key simulated items, DB application, and simulated period, etc. This study will be useful for policy establishment and follow-up research for technology development of MOBSM in the future, and will accelerate the transition to practical mobilization exercise by MOBSM.
Lines are the oldest visual elements in human history and are closely related to human life and drawings and symbols drawn with lines on cave paintings and rocks have existed as alternative images for human survival. In arts the line reveals the core of the object within a short period of time and in art therapy it becomes a medium that can diagnose the client's psychological state and intervene therapeutically. However although line drawing has therapeutic importance in the process as well as diagnosis studies on its effectiveness and therapeutic characteristic have not been actively conducted. Therefore in this study the characteristics related to line art in art therapy are first derived through 'Triangular Verification of Theory', 'Qualitative Content Analysis', and 'Finding Common Parts' in domestic and foreign literature. As a result I will examine the Movement which is a key therapeutic element of line drawing in connection with the brain structure. Through this I will examine the therapeutic mechanisms that affect the body, brain and mind of the movement of line drawing and examine and suggest how it can be used in art therapy.
Nominalization is one of the grammatical metaphors, and it is the representation of verbal meaning through noun equivalent phrases. In mathematical word problems, texts using nominalization have both the advantage of clarifying the object to be noted in the mathematization stage, and the disadvantage of complicating sentence structure, making it difficult to understand the sentences and hindering the experience of the full steps in mathematical modelling. The purpose of this study is to analyze word problems in the textbooks from the perspective of nominalization, a linguistic element, and to derive implications in relation to students' difficulties during solving the word problems. To this end, the types of nominalization of 341 word problems from the content domain of 'Numbers and Operations' of elementary math textbooks according to the 2015 revised national curriculum were analyzed in four aspects: grade-band group, main class and unit assessment, specialized class, and mathematical expression required word problems. Based on the analysis results, didactical implications related to the linguistic expression of the mathematical word problems were derived.
The safety problems of giant hydraulic structures such as dams caused by terrorist attacks, earthquakes, and wars often have an important impact on a country's economy and people's livelihood. For the national defense department, timely and effective assessment of damage to or impending damage to dams and other structures is an important issue related to the safety of people's lives and property. In the field of damage assessment and vulnerability analysis, it is usually necessary to give the damage assessment results within a few minutes to determine the physical damage (crack length, crater size, etc.) and functional damage (decreased power generation capacity, dam stability descent, etc.), so that other defense and security departments can take corresponding measures to control potential other hazards. Although traditional numerical calculation methods can accurately calculate the crack length and crater size under certain combat conditions, it usually takes a long time and is not suitable for rapid damage assessment. In order to solve similar problems, this article combines simulation calculation methods with machine learning technology interdisciplinary. First, the common concrete gravity dam shape was selected as the simulation calculation object, and XFEM (Extended Finite Element Method) was used to simulate and calculate 19 cracks with different initial positions. Then, an LSTM (Long-Short Term Memory) machine learning model was established. 15 crack paths were selected as the training set and others were set for test. At last, the LSTM model was trained by the training set, and the prediction results on the crack path were compared with the test set. The results show that this method can be used to predict the crack propagation path rapidly and accurately. In general, this article explores the application of machine learning related technologies in the field of mechanics. It has broad application prospects in the fields of damage assessment and vulnerability analysis.
This paper introduces a video editing system for senior creator who is not familiar to video editing. Based on video analysis techniques, it provide various information and delete unwanted shot. The system detects shot boundaries based on RNN(Recurrent Neural Network), and it determines the deletion of video shots. The shots can be deleted using shot-level significance, which is computed by detecting focused area. It is possible to delete unfocused shots or motion-blurred shots using the significance. The system detects object and face, and extract the information of emotion, age, and gender from face image. Users can create video contents using the information. Decorating tools are also prepared, and in the tools, the preferred design, which is determined from user history, places in the front of the design element list. With the video editing system, senior creators can make their own video contents easily and quickly.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.11
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pp.235-244
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2017
This paper aims to design a system for psychological diagnosis in sandbox play by applying rule based expert system. Sandbox play is one of play therapy and it is a technique that can be combined with psychological diagnosis and treatment using sand and various kinds of figures. In this technique, we focus on psychological diagnostic factors and try to implement a system that automatically diagnoses psychological types when input values are given. Therefore, six kinds of language objects are set and the rules are created according to the types of figures, arrangement of figures, and production time in the sand box used as a reference element in the diagnosis method. In this system, it is assumed that the client recognizes the finished sandbox as a sensor device. Then, when the recognized state enters the input value, the rules based on the language object are ignited in order. Through this, the client is diagnosed with one of 26 types of psychology. As a result, the diagnostic process is simplified and automated. Accordingly, a more detailed psychological diagnosis and treatments are provided.
Yong Joong Kim;Byung Sang Choi;Ki Seop Lee;Kyung Kwon Jung
Convergence Security Journal
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v.22
no.2
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pp.21-26
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2022
Wearing face masks is an effective measure to prevent COVID-19 infection. Infrared thermal image based temperature measurement and identity recognition system has been widely used in many large enterprises and universities in China, so it is totally necessary to research the face mask detection of thermal infrared imaging. Recently introduced MTCNN (Multi-task Cascaded Convolutional Networks)presents a conceptually simple, flexible, general framework for instance segmentation of objects. In this paper, we propose an algorithm for efficiently searching objects of images, while creating a segmentation of heat generation part for an instance which is a heating element in a heat sensed image acquired from a thermal infrared camera. This method called a mask MTCNN is an algorithm that extends MTCNN by adding a branch for predicting an object mask in parallel with an existing branch for recognition of a bounding box. It is easy to generalize the R-CNN to other tasks. In this paper, we proposed an infrared image detection algorithm based on R-CNN and detect heating elements which can not be distinguished by RGB images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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