The optical performance of LLF(Lenticular Lens Film)-based backlight was studied by using optical simulation as functions of the aspect ratio and the refractive index of lenticular lenses. In order to perform reliable simulation, the BSDF(bi-directional scattering distribution function) of the scattering dots on the bottom surface of the light guide plate was obtained as a superposition of the Lambertian and the elliptic Gaussian distribution components by comparing the experimental results and the simulation for the luminance distribution on the light guide. Based on this approach, an appropriate BSDF of the scattering dots of the light guide was constructed. The resultant values of the optimized aspect ratio and the refractive were found to be 1.25 and 1.65, respectively. In spite of the hybrid aspects of LLF incorporating both diffusing and collimating functions, the optical performance, in particular the on-axis luminance of LLF-based backlight was inferior by about 20% compared to that of conventional backlights adopting one prism film. However, the combination of two lenticular lens films resulted in comparable luminance gain as well as smooth decrease in the luminance with the viewing angle without exhibiting any side lobes.
Examples and experiences of risk management on radiation under prolonged exposure situation are shown. The accident of the Fukushima dai-ichi nuclear power plant after the great east Japan earthquake (11 March, 2011) elevates background level of environmental radiation around the east Japan. For example, ambient dose equivalent rate around Tohkatsu area next to Tokyo located about 200 km-south from the plant, is about 0.1-0.6 micro-Sv $h^{-1}$ mainly due to $^{134}Cs$ and $^{137}Cs$ falling on the ground soil. This level is about double or up to ten times higher than the genuine natural level around the area. International Commission on Radiological Protection (ICRP) recommends how to face the existing exposure situation; that is the prolonged exposure situation. Referring to ICRP's reports and/or related international/domestic documents, we have been discussing how to manage this situation and acting to gain safety and relief of public, who have a possibility to be exposed to prolonged lower-dose radiation. Here, we introduce our several experiences on risk management, especially focusing on risk communication, radiation education to public, and stakeholder involvements into decision making in local governments on radiation protection, relating to the accident.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.66-69
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2016
In this paper, we suggests a Ka-band LNB considering next-generation UHD satellite TVRO. Since Ka-band has grater attenuation than Ku-band in atmosphere, we designed the low-noise down-converter to improve receiving sensitivity and to extend a dynamic range of receiver. It aims to compensate a quality of ultra high definition transmission signal for rainfall. The low-noise block diagram consists of a three-staged amplifier (LNA), band-pass filter for deleting image (BPF), mixer and IF when considering nonlinear characteristics in the receiver RF front end module. Also, we showed a LNB through optimization processes affecting dynamic range directly in receiver FEM. Asa resuly of experiment, the gain of low-noise down-converter show between 58.5dB and 60.7dB, the noise figure has a high characteristic as 1.38dB. Finally, the phase noise of local oscillator is -63.10dBc at 100MHz offset frequency.
A semi-active MR damper landing gear is a damper that generates a fluid damping force and a magnetic field control damping force when the MR fluid passes through annular flow paths. In the case of MR fluid passing through annular flow paths, an incompletely developed flow inevitably occurs, causing an error in calculating damper inner forces including the fluid damping force. This error results in an inaccurate design of damper structural parameters and control gain selection, resulting in deterioration of dynamic characteristics and shock absorption performance of the landing gear. In this paper, we derived a mathematical model of an MR damper landing gear considering additional damping force generated in the entrance region of annular flow paths of the MR damper. If the mathematical modeling derived from this paper is applied to the design and optimization process of an MR damper landing gear, excellent performance of the MR damper landing gear is expected.
The decommission of nuclear legacy sites, which have been contaminated by previous activities such as uranium mining & milling as well as nuclear tests, has started to gain global attention. Within the Korean peninsula, Republic of Korea(ROK)has had experience in dismantling research reactors. For the Democratic People's Republic of Korea(DPRK), the possibility of nuclear activities being implemented and operations records being managed without consideration of the latest nuclear safety regulations are high. Hence, the chances of DPRK's sites remaining as nuclear legacy is also high. This study investigates approaches and considerations that needs to be taken in account in the event of a nuclear legacy site occurrence, reviewing its international cases for the solution of the legacy sites. The regulation, process of optimization, and stakeholder engagement for a nuclear legacy site should be considered in such an event. Developing legacy site response plans can be used to prevent future legacy site occurrences.
Zhou, Zhiyu;Hu, Yanjun;Ji, Jiangfei;Wang, Yaming;Zhu, Zefei;Yang, Donghe;Chen, Ji
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.8
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pp.2529-2551
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2022
Visual servoing (VS) based on the Kalman filter (KF) algorithm, as in the case of KF-based image-based visual servoing (IBVS) systems, suffers from three problems in uncalibrated environments: the perturbation noises of the robot system, error of noise statistics, and slow convergence. To solve these three problems, we use an IBVS based on KF, African vultures optimization algorithm enhanced extreme learning machine (AVOA-ELM), and fuzzy logic (FL) in this paper. Firstly, KF online estimation of the Jacobian matrix. We propose an AVOA-ELM error compensation model to compensate for the sub-optimal estimation of the KF to solve the problems of disturbance noises and noise statistics error. Next, an FL controller is designed for gain adaptation. This approach addresses the problem of the slow convergence of the IBVS system with the KF. Then, we propose a visual servoing scheme combining FL and KF-AVOA-ELM (FL-KF-AVOA-ELM). Finally, we verify the algorithm on the 6-DOF robotic manipulator PUMA 560. Compared with the existing methods, our algorithm can solve the three problems mentioned above without camera parameters, robot kinematics model, and target depth information. We also compared the proposed method with other KF-based IBVS methods under different disturbance noise environments. And the proposed method achieves the best results under the three evaluation metrics.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.31
no.1
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pp.113-122
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2024
This comprehensive study delves into the analysis of user review data across various metaverse platforms, employing advanced text mining techniques such as TF-IDF and Word2Vec to gain insights into user perceptions. The primary objective is to uncover the factors that contribute to user satisfaction and dissatisfaction, thereby providing a nuanced understanding of user experiences in the metaverse. Through TF-IDF analysis, the research identifies key words and phrases frequently mentioned in user reviews, highlighting aspects that resonate positively with users, such as the ability to engage in creative activities and social interactions within these virtual environments. Word2Vec analysis further enriches this understanding by revealing the contextual relationships between words, offering a deeper insight into user sentiments and the specific features that enhance their engagement with the platforms. A significant finding of this study is the identification of common grievances among users, particularly related to the processes of refunds and login, which point to broader issues within payment systems and user interface designs across platforms. These insights are critical for developers and operators of metaverse platforms, suggesting a focused approach towards enhancing user experiences by amplifying positive aspects. The research underscores the importance of continuous improvement in user interface design and the transparency of payment systems to foster a loyal user base. By providing a comprehensive analysis of user reviews, this study offers valuable guidance for the strategic development and optimization of metaverse platforms, ensuring they remain responsive to user needs and continue to evolve as vibrant, engaging virtual environments.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.33
no.2
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pp.433-438
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2004
This study was conducted to develop a sweet pumpkin to intermediate materials for various processed foods and dried food having high quality. Factorial experiment design with three variables having three levels was adapted and response surface methodology was used to determine optimum conditions for osmotic dehydration of sweet pumpkin. The moisture content, weight reduction, moisture loss and solid gain after osmotic dehydration increased according to increasement of immersion temperature, concentration and time. The effect of concentration was more significant than that of temperature and time at given conditions. Sugar concentration and vitamin C content increased in accordance with increasement of immersion temperature, concentration and time during osmotic dehydration. Hardness was increased by increasing immersion time. The regression models showed very significant values and high correlation coefficients (R2) above 0.91, excepting hardness. The optimum condition for osmotic dehydration was 23$^{\circ}C$, 52$^{\circ}C$Brix and 80 min at the constricted conditions such as 60∼70% moisture content, above 3 mg/100 g vitamin C and more than 10 kg/$\textrm{cm}^2$ hardness.
We live under the consequences of countless decisions, among which significant number of decisions is made by representatives acting on behalf of us. However, individuals often make disparate decisions depending on which identity they are assigned as an agent or with which opponent they are interplaying. In the current research, behavioral discontinuity depending upon actor identity and social relationship was investigated using the ultimatum game. Participants behaved in a more economically rational way when they acted as a group representative compared with when they made decisions as a private individual. However, the direction of the individual-representative discontinuity was reversed when rivalry came into play. Furthermore, more fairness was requested to accept the offers in the interaction with the rival compared with the neutral countergroup. Especially when interacting with the rival group, participants showed contrasting level of decision bias - measured by rejection rate toward unfair offers - according to the degree of mind attribution to the opponent. Specifically, the greater participants attributed a mind to the rival group, the more they rejected the unfair offers from it. The present research is important in that it provides insight into individuals' decision-making in a group context, which sometimes forgoes the financial gain of the entire group and ultimately leads to the sub-optimization of social welfare.
Clustering is a useful technique for grouping data points such that points within a single group/cluster have similar characteristics. Many clustering algorithms have been developed and used in engineering applications including pattern recognition and image processing etc. Recently, it has drawn increasing attention as one of important techniques in data mining. However, clustering algorithms such as K-means and Fuzzy C-means suffer from difficulties. Those are the needs to determine the number of clusters apriori and the clustering results depending on the initial set of clusters which fails to gain desirable results. In this paper, we propose a new clustering algorithm, which solves mentioned problems. In our method we use evolutionary algorithm to solve the local optima problem that clustering converges to an undesirable state starting with an inappropriate set of clusters. We also adopt a new measure that represents how well data are clustered. The measure is determined in terms of both intra-cluster dispersion and inter-cluster separability. Using the measure, in our method the number of clusters is automatically determined as the result of optimization process. And also, we combine heuristic that is problem-specific knowledge with a evolutionary algorithm to speed evolutionary algorithm search. We have experimented our algorithm with several sets of multi-dimensional data and it has been shown that one algorithm outperforms the existing algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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