As global interest in clothing spreads over the smart clothing which arouses high added-value in the apparel industry, this study is to develop a smart jacket with an electrically-vibrating device maintaining excellent appearance and comfort. The vibrating device has a massage function that could relieve muscle pain near shoulders and neck. The purposes of this research are to develop jacket pattern for men in their thirties considering body shapes and fashion trend, to develop a wearable device that is composed of motor and controller and integrate it into a jacket, and to assess the external appearance and functional satisfaction of the smart jacket through the wearing test. The results are as follows: 1. In order to develope an appropriate jacket pattern for men in their thirties, several patterns were assessed for their fitting comfort. The final pattern was completed after making alterations some parts, and showed high satisfaction as 3.6(on a five-point scale) in all categories. 2. A vibrating device was developed by connecting motor, controller, battery and switch. Developing this device, focus was maximizing the strength of motor and minimizing the heat generated from motor and controller. Snaps were placed between inner and outer cloth of jacket so that the vibrating device could be easily attachable and detachable. The motor was located around Trapezius where muscles often get stiff. A switch was designed to be used in selecting the modes of Strong, Weak, and Cross Tapping. 3. The wearing test was conducted to examine outer appearance, comfort for motion, and functionality of the smart jacket. The results of assessing outer appearance showed that the location for attaching the vibrating device was not noticeable but looked natural, and there is almost no change in outer appearance when the vibrating device operates. The result of assessing comfort of action revealed that wearer's satisfaction was high in all categories about activity, wearer's comfort, etc. The result also showed that wear's satisfaction for effects of vibrating massage, easiness in using the device, heat generation was not less than 3.5 in all categories except a category about noise.
수자원 분야에서 기후변화 관련 연구는 치수 측면 보다는 이수 측면에서 주로 이뤄지고 있다. 이는 홍수분석을 위한 시간 단위를 충족시켜주는 전지구 대기순환모형(Global Circulation Model: GCM)의 자료가 드물고, 시간 단위의 GCM 자료라 하더라도 극치값(extreme value) 표현에는 한계가 있기 때문이다. 이를 극복하기 위하여 과거 관측자료의 통계적 특성으로 극치자료의 편의(bias)를 보정하고 시간 단위로 분해하기도 한다. 하지만 이런 통계적 상세화(statistical downscaling)는 미래 기후는 과거자료와 통계적 차이가 유의하지 않음을 가정하고 있어, 미래 기후는 현재와 다를 것이라는 공감대에 는 적합하지 않다. 이와 같은 이유로 타당한 극치수문변수 결과를 얻기 위해서는 시간 단위의 고분해능(high resolution) GCM이나 지역기후모델(regional climate model)과 같은 고해상도의 미래 기후변화 자료가 필요하게 된다. 이에 국립기상연구소에서는 영국 기상청의 통합모델(UM)기반의 지역기후모델(HadGEM3)을 사용하여 50 km 및 12.5 km 격자 단위로 역학적 상세화(dynamic downscaling)를 수행하였다. 본 연구에서는 개발된 HadGEM3-RA 결과의 극치수문변수 검증을 위하여 한강유역의 관측 자료와 다양한 방법으로 비교하였다. 두 자료의 극치값을 GEV (Generalized Extreme Value) 분포에 적합(fitting)시켜 비초과확률별 극치사상과, 특정 임계값(threshold value) 이상의 극치사상 발생확률을 비교하였다. 검토 결과, HadGEM3-RA는 통계적 상세화로 구한 극치값 보다는 작았으나 기존의 지역 기후모델에 비하여 현실성 있는 극치값이 계산되었음을 확인하였다.
We report the complexation behavior of calix[4]arenemonoquinone-triacid (CTAQ), which is an electroactive and water-soluble receptor for calcium ion. UV-visible and NMR spectroscopic studies revealed that CTAQ in aqueous media forms 1:2 as well as 1:1 (metal ion:CTAQ) stoichiometric complexes with $Ca^{2+}$, $Sr^{2+}$, and $Ba^{2+}$ ions. The nonlinear fitting of titration curves based on UV-visible absorption spectra showed that the binding constants of CTAQ for $Ca^{2+}$ ion are 4 $({\pm}2){\times}10^6\;M^{-1}$ for 1:1 and 1.4 $({\pm}0.5){\times}10^{11}\;M^{-2}$ for 1:2 complex. NMR conformational studies and the titration curves corroborate that the $Ca^{2+}$:CTAQ complex in aqueous solution is not present in the form of merely 1:1 one, being consistent with UV-visible spectrophotometric results. The Monte Carlo simulation supports the presence of a stable conformer of 1:2 complexes in which a $Ca^{2+}$ ion is interposed between two CTAQs at the global minimum. This is the first model of 1:2 stoichiometric complex of calix[4]arene and alkaline earth ions in aqueous media.
Ever increasing fuel prices, almost doubled in the last three years, and global pressure to reduce their environmental impact have been enforcing commercial vessel operators and designers to re-assess current vessel designs with emphasis on their propulsion systems and operational practices. In this paper the "Inclined Keel Hull (IKH)" concept, which facilitates to use larger propeller diameter in combination with lower shaft speed rates and hence better transport efficiency, is explored for a modern 3600 TEU container vessel with the aim of fitting an 13 % larger diameter propeller (and hence resulting 20% lower rpm) to gain further power saving over the similar size basis container ship with conventional "level keel" configuration. It appears that successful application of the "inclined keel Hull" concept is a fine balance amongst the maximum gain in propulsive efficiency, minimum increase in hull resistance and satisfaction of other naval architectural and operational requirements. In order to make the concept economically more viable, this paper concentrates on the fore body design with the possible combination of increase of volume in its fore body to recover the expected volume loss in the aft body due to the space for larger propeller and its low wave-making resistance to minimize the efficiency loss using a well-established optimization software.
Quantitative risk assessment (QRA) is used as a legal or voluntary safety management tool for the hazardous material industry and the utilization of the method is gradually increasing. Therefore, a leak frequency analysis based on reliable generic data is a critical element in the evolution of QRA and safety technologies. The aim of this paper is to derive the leak frequency function that can be applied more flexibly in QRA based on OGP report with high reliability and global utilization. For the purpose, we first reviewed the data on the 16 equipments included in the OGP report and selected the predictors. And then we found good equations to fit the OGP data using non-linear regression analysis. The various expectation functions were applied to search for suitable parameter to serve as a meaningful reference in the future. The results of this analysis show that the best fitting parameter is found in the form of DNV function and connection function in natural logarithm. In conclusion, the average percentage error between the fitted and the original value is very small as 3 %, so the derived prediction function can be applicable in the quantitative frequency analysis. This study is to contribute to expand the applicability of QRA and advance safety engineering as providing the generic equations for practical leak frequency analysis.
In order to examine the effects of different wind deflectors on the wind load distribution characteristics of extra-large cooling towers, a comparative study of the distribution characteristics of wind pressures on the surface of three large cooling towers with typical wind deflectors and one tower without wind deflector was conducted using wind tunnel tests. These characteristics include aerodynamic parameters such as mean wind pressures, fluctuating wind pressures, peak factors, correlation coefficients, extreme wind pressures, drag coefficients and vorticity distribution. Then distribution regularities of different wind deflectors on global and local wind pressure of extra-large cooling towers was extracted, and finally the fitting formula of extreme wind pressure of the cooling towers with different wind deflectors was provided. The results showed that the large eddy simulation (LES) method used in this article could be used to accurately simulate wind loads of such extra-large cooling towers. The three typical wind deflectors could effectively reduce the average wind pressure of the negative pressure extreme regions in the central part of the tower, and were also effective in reducing the root of the variance of the fluctuating wind pressure in the upper-middle part of the windward side of the tower, with the curved air deflector showing particularly. All the different wind deflectors effectively reduced the wind pressure extremes of the middle and lower regions of the windward side of the tower and of the negative pressure extremes region, with the best effect occurring in the curved wind deflector. After the wind deflectors were installed the drag coefficient values of each layer of the middle and lower parts of the tower were significantly higher than that without wind deflector, but the effect on the drag coefficients of layers above the throat was weak. The peak factors for the windward side, the side and leeward side of the extra-large cooling towers with different wind deflectors were set as 3.29, 3.41 and 3.50, respectively.
Shiyu Liu;Hongyan Qiao;Lianhong Yuan;Yuan Yuan;Jun Liu
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권6호
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pp.1530-1544
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2023
Data monitoring is an important foundation of modern science. In most cases, the monitoring data is time-series data, which has high application value. The deep learning algorithm has a strong nonlinear fitting capability, which enables the recognition of time series by capturing anomalous information in time series. At present, the research of time series recognition based on deep learning is especially important for data monitoring. Deep learning algorithms require a large amount of data for training. However, abnormal sample is a small sample in time series, which means the number of abnormal time series can seriously affect the accuracy of recognition algorithm because of class imbalance. In order to increase the number of abnormal sample, a data augmentation method called GANBATS (GAN-based Bi-LSTM and Attention for Time Series) is proposed. In GANBATS, Bi-LSTM is introduced to extract the timing features and then transfer features to the generator network of GANBATS.GANBATS also modifies the discriminator network by adding an attention mechanism to achieve global attention for time series. At the end of discriminator, GANBATS is adding averagepooling layer, which merges temporal features to boost the operational efficiency. In this paper, four time series datasets and five data augmentation algorithms are used for comparison experiments. The generated data are measured by PRD(Percent Root Mean Square Difference) and DTW(Dynamic Time Warping). The experimental results show that GANBATS reduces up to 26.22 in PRD metric and 9.45 in DTW metric. In addition, this paper uses different algorithms to reconstruct the datasets and compare them by classification accuracy. The classification accuracy is improved by 6.44%-12.96% on four time series datasets.
European Space Agency's Sentinel-1 has an improved spatial and temporal resolution, as compared to previous satellite data such as Envisat Advanced SAR (ASAR) or Advanced Scatterometer (ASCAT). Thus, the assumption used for low-resolution retrieval algorithms used by ENVISAT ASAR or ASCAT is not applicable to Sentinel-1, because a higher degree of land surface heterogeneity should be considered for retrieval. The assumption of homogeneity over land surface is not valid any more. In this study, considering that soil roughness is one of the key parameters sensitive to soil moisture retrievals, various approaches are discussed. First, soil roughness is spatially inverted from Sentinel-1 backscattering over Yanco sites in Australia. Based upon this, Artificial Neural Networks data (feedforward multiplayer perception, MLP, Levenberg-Marquadt algorithm) are compared with Fractal approach (brownian fractal, Hurst exponent of 0.5). When using ANNs, training data are achieved from theoretical forward scattering models, Integral Equation Model (IEM). and Sentinel-1 measurements. The network is trained by 20 neurons and one hidden layer, and one input layer. On the other hand, fractal surface roughness is generated by fitting 1D power spectrum model with roughness spectra. Fractal roughness profile is produced by a stochastic process describing probability between two points, and Hurst exponent, as well as rms heights (a standard deviation of surface height). Main interest of this study is to estimate a spatial variability of roughness without the need of local measurements. This non-local approach is significant, because we operationally have to be independent from local stations, due to its few spatial coverage at the global level. More fundamentally, SAR roughness is much different from local measurements, Remote sensing data are influenced by incidence angle, large scale topography, or a mixing regime of sensors, although probe deployed in the field indicate point data. Finally, demerit and merit of these approaches will be discussed.
As increasing global interest in renewable energy due to the ongoing climate crisis, there is a growing need for efficient technologies to manage such resources. This study focuses on the predictive skill of daily solar power generation using weather observation and forecast data. Meteorological data from the Korea Meteorological Administration and solar power generation data from the Korea Power Exchange were utilized for the period from January 2017 to May 2023, considering both inland (Daejeon) and coastal (Busan) regions. Temperature, wind speed, relative humidity, and precipitation were selected as relevant meteorological variables for solar power prediction. All data was preprocessed by removing their systematic components to use only their residuals and the residual of solar data were further processed with weighted adjustments for homoscedasticity. Four models, MLR (Multiple Linear Regression), RF (Random Forest), DNN (Deep Neural Network), and RNN (Recurrent Neural Network), were employed for solar power prediction and their performances were evaluated based on predicted values utilizing observed meteorological data (used as a reference), 1-day-ahead forecast data (referred to as fore1), and 2-day-ahead forecast data (fore2). DNN-based prediction model exhibits superior performance in both regions, with RNN performing the least effectively. However, MLR and RF demonstrate competitive performance comparable to DNN. The disparities in the performance of the four different models are less pronounced than anticipated, underscoring the pivotal role of fitting models using residuals. This emphasizes that the utilized preprocessing approach, specifically leveraging residuals, is poised to play a crucial role in the future of solar power generation forecasting.
5.18 광주 민중항쟁은 1993년 5월 김영삼 대통령에 의해 합법적인 민주화운동으로 인정받았고, 2011년 유네스코는 '5.18 광주민주항쟁'을 세계기록 유산으로 승인하였다. 이는 광주시민의 명예 회복에 전기를 마련하는 일이었다. 하지만 사건 발생 37년이 지난 지금도 이에 대한 평가는 전국적으로 통일되지 않았고, 어쩌면 광주만의 정신, 광주만의 자부심으로 기억되고 있는지 모르겠다. 이러한 상황이 지속되는 여러 요인들이 있겠지만, 본 연구자는 5.18의 진상규명과 시대정신에 맞는 재해석, 시민교육을 담당할 전문가들이 전라도와 서울에 집중적으로 분포되어 있다는 점이 가장 큰 요인으로 작용하고 있다고 생각한다. 게다가 5.18을 달리 평가하는 저널이 가해자 지역에 적을 두고 활동하고 있어 평가가 양분 된 채 통일되지 못하고 호남에 갇혀있게 된 것이라 생각한다. 본 연구는 5.18의 의미가 전국적으로 통일되지 못하고 호남에 갇혀있게 된 요인으로 5.18관련자들만의 "당사자주의"의 한계에 있다 판단하고 있다. 특히 이 사건을 객관적인 시각으로 분석하고 해명해야 할 연구자들이 연고지역에 편중분포(광주 전라도>서울>경남)되어 있어 5.18의 의미가 통일되지 못하고 있는 것이 아닌지 그 개연성에 주목하게 되었다. 이 연구에서는 학술연구논문과 저널 저자 및 출판 소재지가 양분되어 있고, 편중분포 되어 있음을 밝히고, 연구자들의 편중분포가 지역성 극복에 걸림돌이 되고 있다는 개연성을 밝히고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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