HanJoo Lee;Minkyu Jee;Hakdong Kim;Taeheul Jun;Cheongwon Kim
Journal of Broadcast Engineering
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v.28
no.3
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pp.285-292
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2023
Recently, the impact of fine dust on health has become a major topic. Fine dust is dangerous because it can penetrate the body and affect the respiratory system, without being filtered out by the mucous membrane in the nose. Since fine dust is directly related to the industry, it is practically impossible to completely remove it. Therefore, if the concentration of fine dust can be predicted in advance, pre-emptive measures can be taken to minimize its impact on the human body. Fine dust can travel over 600km in a day, so it not only affects neighboring areas, but also distant regions. In this paper, wind direction and speed data and a time series prediction model were used to predict the concentration of fine dust in Seoul, and the correlation between the concentration of fine dust in Seoul and the concentration in each region was confirmed. In addition, predictions were made using the concentration of fine dust in each region and in Seoul. The lowest MAE (mean absolute error) in the prediction results was 12.13, which was about 15.17% better than the MAE of 14.3 presented in previous studies.
In this study, natural surfactants were extracted from Medicago sativa L. The O/W emulsification processes with the extracted natural surfactants were optimized using central composite design model-response surface methodology (CCD-RSM) and a 95% confidence interval was used to confirm the reasonableness of the optimization. Herein, independent parameters were the ratio of saponins to total surfactant (P), amount of surfactant (W), and emulsification speed (R), whereas the reaction parameters were the emulsion stability index (ESI), mean droplet size (MDS), and viscosity (V). Using the multiple reaction, the optimal conditions for the ratio of saponins to total surfactant, amount of surfactant, and emulsification speed for O/W emulsification were 49.5%, 9.1 wt%, and 6559.5 rpm, respectively. Under these optimal conditions, the expected values of ESI, MDS, and V as the reaction parameters were 89.9%, 1058.4 nm, and 1522.5 cP, respectively. The values of ESI, MDS, and V from these expected values were 88.7%, 1026.4 nm, and 1486.5 cP, respectively, and the average experimental error for validating the accuracy was about 2.3 (± 0.4)%. Therefore, it was possible to design an optimization process for evaluating the O/W emulsion process with Medicago sativa L. using CCD-RSM.
A series of studies on the development of autonomous surface ships have been promoted in domestic and foreign countries. One of the main technologies for the development of autonomous ships is path-following control, which is closely related to securing the safety of ships at sea. In this regard, the path-following performance of an autonomous ship should be first evaluated at the design stage. The main aim of this study was to develop a visual and quantitative evaluation method for the path-following control performance of an autonomous ship at the design stage. This evaluation technique was developed using a computational fluid dynamics (CFD)-based path-following control model together with a line-of-sight (LOS) guidance algorithm. CFD software was utilized to visualize waves around the ship, performing path-following control for visual evaluation. In addition, a quantitative evaluation was carried out using the difference between the desired and estimated yaw angles, as well as the distance difference between the planned and estimated trajectories. The results demonstrated that the ship experienced large deviations from the planned path near the waypoints while changing its course. It was also found that the fluid phenomena around the ship could be easily identified by visualizing the flow generated by the ship. It is expected that the evaluation method proposed in this study will contribute to the visual and quantitative evaluation of the path-following performance of autonomous ships at the design stage.
It is very important to predict the amount of settlement in order to maintain the function of the coastal structure. Finite element analysis methods and real and model experiments are used as methods for this, but this has the disadvantage of requiring a lot of cost and time. Therefore, this study was conducted for the purpose of a simple formula proposal that can easily predict the amount of settlement of the caisson-type quay wall structure. In the research process, after calculating the PSI (Power Spectrum Intensity) of the velocity, the amount of settlement of the structure is calculated by substituting it into the simple formula of the existing gravity breakwater. By comparing and analyzing the amount of settlement of the structure obtained through numerical analysis, it was confirmed that the error between the amount of settlement of the existing simple formula and the amount of settlement of the numerical analysis was large, and it was confirmed that the background could not be considered in the case of the existing simple formula. Therefore, this study proposed a correction factor for the background of the quay wall structure, indicating a simple formula that can obtain the amount of settlement of the caisson-type quay wall structure. Compared to the numerical analysis settlement amount, it was judged that this simple formula had sufficient precision in calculating the caisson-type quay wall settlement amount. In addition, facilities vulnerable to earthquake resistance can be easily extracted in situations where time and cost are insufficient, and it is expected to be used as a screening technique.
Downhole seismic method is widely used for obtaining shear wave velocity profile of a site because it is simple and economical. Determining accurate travel time of shear wave is very important to obtain reliable result in downhole seismic method. In this paper, comparison study of various travel time determination methods was performed. Numerical study and model chamber test were performed for effective comparison study. Signal traces were acquired by performing downhole test at each numerical simulation and soil box test. Travel time data for each signal traces were determined by using six different methods and Vs profiles were evaluated. Comparing travel time data and Vs profiles with the reference value, the first arrival picking method proved to be ambiguous and unreliable. Other methods also did not always provide accurate results and the magnitude of error was dependent on the signal to noise ratio. Cross-correlation method proved to be the most adequate method for the field application and it was verified additionally with field data.
The N-value from the Standard Penetration Test (SPT), which is one of the representative in-situ test, is an important index that provides basic geological information and the depth of the bearing layer for the design of geotechnical structures. In the aspect of time and cost-effectiveness, there is a need to carry out a representative sampling test. However, the various variability and uncertainty are existing in the soil layer, so it is difficult to grasp the characteristics of the entire field from the limited test results. Thus the spatial interpolation techniques such as Kriging and IDW (inverse distance weighted) have been used for predicting unknown point from existing data. Recently, in order to increase the accuracy of interpolation results, studies that combine the geotechnics and deep learning method have been conducted. In this study, based on the SPT results of about 22,000 holes of ground survey, a comparative study was conducted to predict the depth of the bearing layer using deep learning methods and IDW. The average error among the prediction results of the bearing layer of each analysis model was 3.01 m for IDW, 3.22 m and 2.46 m for fully connected network and PointNet, respectively. The standard deviation was 3.99 for IDW, 3.95 and 3.54 for fully connected network and PointNet. As a result, the point net deep learing algorithm showed improved results compared to IDW and other deep learning method.
This study estimates the technical efficiency and total factor productivity(TFP) of and analyzes the relationship between TFP and exports for Korean manufacturing companies from 2000 to 2016. Specially, TFP is decomposed into Technical Change(TC), Technical Efficiency Change (TEC), and Sale Effect(SE), and compared between large and small enterprises. First, in the case of technical efficiency, the Korean economy has been very vulnerable to external shocks, such as the sharp decline following the 2008 financial crisis. The efficiency of the electronics, automobile, and machinery sectors is low and needs to be improved. In addition, the technological efficiency of large enterprises is higher than that of SMEs in most manufacturing sub-sectors except for non-ferrous metals. In the case of TFP, most changes are due to TC, and the effective combination of labor, capital and the effect of scale have little effect, suggesting that improvement of internal structure is urgent. In addition, volatility due to the impact of the financial crisis in 2008 was much larger in SMEs than in large companies, so external economic impacts are more greater for SMEs than large enterprises. The relationship between TFP decomposition factors and exports shows that TC has a positive effect only on exports of SMEs. Therefore, in order to increase exports, in the case of SMEs, R&D support to promote technological development is needed. In the case of large companies, it is necessary to establish differentiated strategies for each export market, competitor company, and item to link efficiency and scale effect of exports.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.8
no.11
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pp.215-222
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2018
In this paper, the research on the energy storage system adapting super-capacitor has been performed. The most advanced features compared to the conventional lead-acid battery systems is that it can obtain high power capability due to the super capacitor power characteristics. The suggested system can attain high power in short times and achieve high power quality improvements. The application areas are power quality improvement system, motor start power which requires high power during transient times. The energy conversion system consists of bi-directional converter and inverter and advantages of high speed, high power charging and discharging performances. The design steps for the two loop controller of the bi-directional inverter are suggested and verified by the experiment and manufacturing. The two loop controller design starts from linearized transfer function which is calculated from the state averaging model including state decoupling method. The current controller requirements are 20% overshoot and settling time and voltage controller are no overshoot and settling time which is 10 times longer than current controller. The design is verified from the step input response. The designed controllers have unity power factor characteristics and thus can improve the power quality of the grid. It also has fast response time and zero steady state error.
Kim, Gwang Suk;Kim, Layoung;Shim, Mi-So;Baek, Seoyoung;Kim, Namhee;Park, Min Kyung;Lee, Youngjin
Journal of Korean Academy of Nursing
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v.53
no.3
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pp.295-308
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2023
Purpose: This study evaluated the validity and reliability of Shively and colleagues' self-efficacy for HIV disease management skills (HIV-SE) among Korean participants. Methods: The original HIV-SE questionnaire, comprising 34 items, was translated into Korean using a translation and back-translation process. To enhance clarity and eliminate redundancy, the author and expert committee engaged in multiple discussions and integrated two items with similar meanings into a single item. Further, four HIV nurse experts tested content validity. Survey data were collected from 227 individuals diagnosed with HIV from five Korean hospitals. Construct validity was verified through confirmatory factor analysis. Criterion validity was evaluated using Pearson's correlation coefficients with the new general self-efficacy scale. Internal consistency reliability and test-retest were examined for reliability. Results: The Korean version of HIV-SE (K-HIV-SE) comprises 33 items across six domains: "managing depression/mood," "managing medications," "managing symptoms," "communicating with a healthcare provider," "getting support/help," and "managing fatigue." The fitness of the modified model was acceptable (minimum value of the discrepancy function/degree of freedom = 2.49, root mean square error of approximation = .08, goodness-of-fit index = .76, adjusted goodness-of-fit index = .71, Tucker-Lewis index = .84, and comparative fit index = .86). The internal consistency reliability (Cronbach's α = .91) and test-retest reliability (intraclass correlation coefficient = .73) were good. The criterion validity of the K-HIV-SE was .59 (p < .001). Conclusion: This study suggests that the K-HIV-SE is useful for efficiently assessing self-efficacy for HIV disease management.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.23
no.4
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pp.417-428
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2023
The demolition of domestic infrastructures mirrors other significant construction initiatives in presenting a markedly high accident rate. A comprehensive investigation into the origins of such accidents is crucial for the prevention of future incidents. Upon detailed inspection, the causes of demolition construction accidents are multifarious, encompassing unsafe worker behavior, hazardous conditions, psychological and physical states, and site management deficiencies. While statistics relating to demolition construction accidents are consistently collated and reported, there exists an exigent need for a more foundational cause categorization system based on accident type. Drawing from Heinrich's Domino Theory, this study classifies the origins of accidents(unsafe behavior, unsafe conditions) and human errors(human factors) as per the type of accidents experienced during demolition construction. In this study, a three-step model of QFD-FMEA(Quality Function Deployment - Failure Mode Effect Analysis) is employed to systematically categorize accident causes according to the types of accidents that occur during demolition construction. The QFD-FMEA method offers a technique for cause classification at each stage of the demolition process, including direct causes(unsafe behavior, unsafe environment), and human errors(human factors) through a tri-stage process. The results of this accident cause classification can serve as safety knowledge and reference checklists for accident prevention efforts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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