The objective of this study was to examine the recovery of the power plant cooling tower blowdown water (CTBD) by membrane distillation. The experiments were carried out using a flat plate poly vinylidene fluoride (PVDF) membrane with a pore diameter of $0.22{\mu}m$ by a direct contact membrane distillation unit (DCMD). The effects of operating parameters such as transmembrane temperature difference (${\Delta}T$), circulation rate and operating time on permeate flux and membrane fouling have been investigated. The results indicated that permeate flux increased with increasing ${\Delta}T$ and circulation rate. Whereas maximum permeate flux was determined as $47.4L/m^2{\cdot}h$ at ${\Delta}T$ of $50^{\circ}C$ for all short term experiments, minimum permeate flux was determined as $7.7L/m^2{\cdot}h$ at ${\Delta}T$ of $20^{\circ}C$. While $40^{\circ}C$ was determined as the optimum ${\Delta}T$ in long term experiments. Inorganic and non-volatile substances caused fouling in the membranes.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.9
no.3
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pp.401-409
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1997
The long term drag reduction characteristics of Habon-G solution were investigated in the KIER pilot-scaled district heating simulation system. Test runs were implemented for 30 days without interruption. Pressure drop, flow rate and power consumption of surfactant (Habon-G) solution were regularly observed and compared with those of plain water. The experimental results suggest that the surfactant can be effectively applied to the DH transmission system for considerably long period wthout significant loss of its drag reduction capability even though the concentration of the additive may gradually decrease in the first stage of the experiment because of absorption.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2006.05b
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pp.545-548
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2006
This study has been carried out to examine the properties of concrete according to replacement ratio and curing method of fly ash, in order to increase utilization of it. As the result of experiments, the 7 days of early age strength presented around 20MPa, up to 20% of replacement ratio, which is almost the same strength as non-replacement. However, when the replacement ratio was 30%, the strength was decreased to 16MPa, as 20% reduction compared to the non-replacement condition. In 365 days of long term aging, the strength was 5% higher, up to 20% of the replacement ratio, due to the pozzolanic reaction of fly ash. When the replacement ratio was 30%, it presented similar strength development as the non-replacement condition. Steam curing and autoclave curing increased the short age strength, regardless of the replacement ratio of fly ash; however, they don't have an effect on increasing the 365 days of long term strength. Water curing showed high strength development after 28 days, 51.81MPa, which is around 30% higher than air curing, 38.9MPa, steam curing, 38.6MPa, and autoclave curing, 39MPa. Therefore, water curing was examined as one of the very effective curing methods for developing long term strength of concrete.
Sentiment analysis is the process of determining whether a piece of document, text or conversation is positive, negative, neural or other emotion. Sentiment analysis has been applied for several real-world applications, such as chatbot. In the last five years, the practical use of the chatbot has been prevailing in many field of industry. In the chatbot applications, to recognize the user emotion, sentiment analysis must be performed in advance in order to understand the intent of speakers. The specific emotion is more than describing positive or negative sentences. In light of this context, we propose deep learning models for conducting multi-class sentiment analysis for identifying speaker's emotion which is categorized to be joy, fear, guilt, sad, shame, disgust, and anger. Thus, we develop convolutional neural network (CNN), long short term memory (LSTM), and multi-layer neural network models, as deep neural networks models, for detecting emotion in a sentence. In addition, word embedding process was also applied in our research. In our experiments, we have found that long short term memory (LSTM) model performs best compared to convolutional neural networks and multi-layer neural networks. Moreover, we also show the practical applicability of the deep learning models to the sentiment analysis for chatbot.
As the penetration of information technology into everyday life is accelerated day by day, virtually all kinds of human representation of knowledge and arts are produced and distributed in the digital form. It is problematic, however, because digital objects are so volatile that it is not easy to keep them in fixed form. The fatal fragility makes it extremely tricky to preserve the digital heritage of our time for the next generation. The present paper aims to introduce current endeavors made at the international and the national levels and to provide with suggestions for Korean national strategy of digital preservation. It starts with reviewing the global trends of digital archiving and long-term preservation, focusing on standardization, preservation strategies and current experiments and projects being conducted for preserving various digital objects. It then sketches national strategies of several leading countries. Based on the sketch, twofold suggestions for Korean national strategy are proposed: establishing a central coordinating agency and accommodating the digital preservation issue in the legislative and regulatory framework for the information society. The paper concludes with the necessity of cooperation among heritage organizations, including libraries, archives, museums. They should cooperate with each other because they have traditionally been trusted with the custodianship of collective memory of humankind and the digital heritage cannot be passed onto the next generation without their endeavor. They should also work together because any single institution, or any single nation could cover what it takes to complete the task of long-term preservation of our digital heritage.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.21
no.1
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pp.56-65
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2022
The electrochemical corrosion properties of austenitic AISI 304 steel subjected to a long-term-aging heat treatment were investigated. AISI 304 steel was aged at 700 ℃ for up to 10,000 h. The variation in the microstructure of the aged specimens was observed by optical microscopy and scanning electron microscopy. Electrochemical polarization experiments were performed to obtain the corrosion current density (Icorr) and corrosion potential (Ecorr). Analyses indicated that the metastable intermetallic carbide M23C6 formed near the γ/γ grain boundary and coarsened with increasing aging time; meanwhile, the δ-ferrite decomposed into the σ phase and into M23C6 carbide. As the aging time increased, the current density increased, but the corrosion potential of the austenitic specimen remained high (at least 0.04 ㎛/cm2). Because intergranular carbide was absent, the austenitic annealed specimen exhibited the highest pitting resistance. Consequently, the corrosion resistance of austenitic AISI 304 steel decreased as the aging heat treatment time increased.
Seo, Jaehong;Park, Junsung;Yoo, Joonwoo;Park, Heejun
Journal of Korean Society for Quality Management
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v.49
no.4
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pp.581-594
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2021
Purpose: The purpose of this study is to compare machine learning models for anomaly detection of mechanical facility equipment and suggest an anomaly detection system for mechanical facility equipment in subway stations. It helps to predict failures and plan the maintenance of facility. Ultimately it aims to improve the quality of facility equipment. Methods: The data collected from Daejeon Metropolitan Rapid Transit Corporation was used in this experiment. The experiment was performed using Python, Scikit-learn, tensorflow 2.0 for preprocessing and machine learning. Also it was conducted in two failure states of the equipment. We compared and analyzed five unsupervised machine learning models focused on model Long Short-Term Memory Variational Autoencoder(LSTM-VAE). Results: In both experiments, change in vibration and current data was observed when there is a defect. When the rotating body failure was happened, the magnitude of vibration has increased but current has decreased. In situation of axis alignment failure, both of vibration and current have increased. In addition, model LSTM-VAE showed superior accuracy than the other four base-line models. Conclusion: According to the results, model LSTM-VAE showed outstanding performance with more than 97% of accuracy in the experiments. Thus, the quality of mechanical facility equipment will be improved if the proposed anomaly detection system is established with this model used.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.12
no.4
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pp.404-413
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2000
Environmental chamber (EC) is an experimental facility used to analyze the characteristics of thermal response of testing objects by the artificial control of weather conditions. The EC in KIER can simulate the weather conditions by the control of temperature, humidity, and solar radiation. A two-storied testing building is located inside of EC. For the exact thermal response analysis of testing building, monthly or yearly scheduled operations are necessary. Although this long term operation gives the exact experimental data, it requires a high operational cost, long duration, and lots of manpower. Therefore it is necessary to perform the shortened experiments without sacrificing the validity of the obtained results. Since the characteristics of thermal response from the shortened experiments are different from the full time results, the analytical method to analyze the thermal response from the shortened experiments to estimate a full times results is developed in this study. The thermal response of testing building is performed using commercial software TRNSYS.
International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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v.9
no.3
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pp.18-26
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2001
Environmental chamber (EC) is an experimental facility used to analyze the characteristics of thermal response of testing objects by the artificial control of weather conditions. The EC in KIFR can simulate the weather conditions by the control of temperature, humidity, and solar radiation. A two-storied testing building is located inside EC. For the exact thermal response analysis of testing building, monthly or yearly scheduled operations are necessary. Although this long term operation gives the exact experimental data, it requires a high operational cost, long duration, and lots of manpower. Therefore it is necessary to perform the shortened experiments without sacrificing the validity of the obtained results. Since the characteristics of thermal response from the shortened experiments are different from the full time results, the analytical method to analyze the thermal response from the shortened experiments to estimate a full times results is developed in this study The thermal response of testing building is performed using commercial software TRNSYS.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.1
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pp.249-268
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2014
Relevance feedback is an effective tool to bridge the gap between superficial image contents and medically-relevant sense in content-based medical image retrieval. In this paper, we propose an interactive medical image search framework based on pairwise constraint propagation. The basic idea is to obtain pairwise constraints from user feedback and propagate them to the entire image set to reconstruct the similarity matrix, and then rank medical images on this new manifold. In contrast to most of the algorithms that only concern manifold structure, the proposed method integrates pairwise constraint information in a feedback procedure and resolves the small sample size and the asymmetrical training typically in relevance feedback. We also introduce a long-term feedback strategy for our retrieval tasks. Experiments on two medical image datasets indicate the proposed approach can significantly improve the performance of medical image retrieval. The experiments also indicate that the proposed approach outperforms previous relevance feedback models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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