Let (R,m) be a Noetherian local ring and M a finitely generated R-module. For an integer s > -1, we say that M is Cohen-Macaulay in dimension > s if every system of parameters of M is an M-sequence in dimension > s introduced by Brodmann-Nhan [1]. In this paper, we give some characterizations for Cohen-Macaulay modules in dimension > s in terms of the Noetherian dimension of the local cohomology modules $H^i_m(M)$, the polynomial type of M introduced by Cuong [5] and the multiplicity e($\underline{x}$;M) of M with respect to a system of parameters $\underline{x}$.
We analyzed a sequence of multi-stage automatic cold forging processes composed of four axisymmetric processes followed by a non-axisymmetric process using rigid-plastic finite element based forging simulators. The forging sequence selected for an example involves a piercing process and a heading process accompanying folding or overlapping, which all make it difficult to simulate the processes. To reduce computational time and to enhance the solution reliability, only the non-symmetric process was analyzed by the three-dimensional approach after the axisymmetric processes were analyzed by the two-dimensional approach. It has been emphsized that this capability is very helpful in simulating the multi-stage automatic forging processes which are next to axisymmetric.
We analyzed a sequence of multi-stage automatic cold forging processes composed of four axisymmetric processes followed by a non-axisymmetric process using rigid-plastic finite element based forging simulators. The forging sequence selected for an example involves a piercing process and a heading process accompanying folding or overlapping, which all make it difficult to simulate the processes. To reduce computational time and to enhance the solution reliability, only the non-symmetric process was analyzed by the three-dimensional approach after the axisymmetric processes were analyzed by the two-dimensional approach. It has been emphsized that this capability is very helpful in simulating the multi-stage automatic forging processes which are next to axisymmetric or involve several axisymmetric processes.
본 실험실에서는 음식폐기물을 효율적으로 소화처리하기위해 Pilot 규모 (10톤)의 3단계 메탄 발효 공정을 개발하여 운전하고 있다. 3단계 메탄발효시스템은 반혐기성 가수분해조, 혐기성 산발효조, 혐기성 메탄발효조로 구성되어 있으며, 이 가운데 두 번째 공정인 혐기성 산발효조로부터 알코올발효능이 우수한 균주 KA4를 분리하였다. 세포의 형태는 타원형 모양이며, 크기는 $5.5-6.5{\times}3.5-4.5\;{\mu}m$ 이었고, 26S rDNA D1/D2 rDNA sequence를 분석한 결과를 바탕으로 Saccharomyces cerevisiae KA4로 명명하였다. 이 균주를 YM 배지에서 배양하였을 경우 $30-35^{\circ}C$에서 최대 생장을 보였으며, 배지내의 초기 에탄올 농도가 5% (v/v)까지는 생장에 영향을 받지 않았으나 그 이상에서는 생장에 저해를 받았고 7% 이상에서는 생장하지 못하였다. 한편 초기 50% (w/v)까지의 당 농도에서는 생장이 가능하였으나 잔류 당 농도를 고려할 때 에탄올 발효를 위한 최적 당 농도는 10%이었다. 이 농도의 당을 이용하여 초기 pH4에서 10까지의 넓은 범위에서 에탄올 발효가 가능하였으며 최적 pH는 6이었다 이 때 에탄올 생산량은 7.4%이었으며, 에탄올 생산수율은 2.87 mol EtOH/mol glucose이었다.
BLE 또는 Wi-Fi 기반 지문인식과 같은 기존의 RF 신호 기반 실내 위치인식 기술은 RF 신호의 불안정한 수신 신호 세기로 인해 소규모 실내 환경에서도 작지 않은 오차를 발생시키며 공항, 백화점과 같은 대규모 실내 환경에 적용하기가 어렵다. 이 논문에서는 RF 신호보다 안정적인 신호 강도를 갖는 자기장 신호를 이용한 실내측위 시스템을 제안한다. 유사한 자기장 값이 같은 실내 공간에 여럿 존재하지만, 사용자의 이동이 계속됨에 따라 자기장 신호는 고유 시퀀스를 가지게 된다. 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 센서 데이터 시퀀스를 인식하는 데 효과적인 순환 신경망 (Recurrent neural network, RNN)이라 불리는 심층 신경망 모델을 사용하여 사용자의 현재 위치와 이동 경로를 추적한다. 제안된 신경망 기반의 지자기 실내측위시스템의 평가를 위해 약 $94m{\times}26$ 크기의 교내 테스트베드에서 자기장 맵을 구축하고 자기장맵으로부터 추출한 다양한 이동 경로와 위치 정보를 이용하여 RNN을 학습한 결과, 테스트베드에서 제안된 시스템은 평균 1.20 미터의 테스트 측위 오차를 달성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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