Hanwoo cattle are a unique and historical breed in Korea that have been genetically improved and maintained by the national evaluation and selection system. The aim of this study was to provide information that can help improve the accuracy of the estimated breeding values in Hanwoo cattle by showing the difference between the imputation reference chip platforms of genomic data and the scaling factor of the genetic relationship matrix (GRM). In this study, nine sets of data were compared that consisted of 3 reference platforms each with 3 different scaling factors (-0.5, 0 and 0.5). The evaluation was performed using MTG2.0 with nine different GRMs for the same number of genotyped animals, pedigree, and phenotype data. A five multi-trait model was used for the evaluation in this study which is the same model used in the national evaluation system. Our results show that the Hanwoo custom v1 platform is the best option for all traits, providing a mean accuracy improvement by 0.1 - 0.3%. In the case of the scaling factor, regardless of the imputation chip platform, a setting of -1 resulted in a better accuracy increased by 0.5 to 1.6% compared to the other scaling factors. In conclusion, this study revealed that Hanwoo custom v1 used as the imputation reference chip platform and a scaling factor of -0.5 can improve the accuracy of the estimated breeding value in the Hanwoo population. This information could help to improve the current evaluation system.
Ji Yong Kim;Seung Chang Yoo;Joo Hyung Seo;Ji Hyun Kim;In Cheol Bang
Nuclear Engineering and Technology
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제56권3호
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pp.1037-1051
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2024
This paper presents the construction results and design of the UNIST Reactor Innovation platform for small modular reactors as a versatile testbed for exploring innovative technologies. The platform uses simulant fluids to simulate the thermal-hydraulic behavior of a reference small modular reactor design, allowing for cost-effective design modifications. Scaling analysis results for single and two-phase natural circulation flows are outlined based on the three-level scaling methodology. The platform's capability to simulate natural circulation behavior was validated through performance calculations using the 1-D system thermal-hydraulic code-based calculation. The strategies for evaluating cutting-edge technologies, such as the integration of a solid oxide electrolysis cell for hydrogen production into a small modular reactor, are presented. To overcome experimental limitations, the hardware-in-the-loop technique is proposed as an alternative, enabling real-time simulation of physical phenomena that cannot be implemented within the experimental facility's hardware. Overall, the proposed versatile innovation platform is expected to provide valuable insights for advancing research in the field of small modular reactors and nuclear-based hydrogen production.
International journal of advanced smart convergence
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제11권3호
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pp.132-141
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2022
We look at the rocket life stages of NaverZ's metaverse platform scaling and investigate the ignition and scale-up stage of its metaverse platform brand, Zepeto based on the Rocket Model (RM). The results are derived as follows: Firstly, NaverZ shows the event strategy by collaborating with K-pops, the piggybacking strategy by utilizing other SNSs, and the VIP strategy by investing in game and entertainment content genres in the 'attract' function. In the second 'match' function, based on the matching rule of Zepeto, the users can generate their own characters and "World" with Zepeto Studio. However, for strengthening the matching quality, NaverZ is investing in the artificial intelligence (AI) based companies consistently. In the 'connect' function, NaverZ's maximization of the positive interaction is possible by inducing feed activities in Zepeto & other SNSs and by uploading attractive content for viral effects in the ignition. For facilitating this, NaverZ expands the scale to other continents like Southeast Asia and Middle East with the localization strategy inclusive investment. Lastly, in the 'transact' function, based on three monetization experiments like Coin & ZEM, user generated content (UGC) fee, and advertising revenue in the ignition, NaverZ starts to invest in NFT platforms and abroad blockchain companies.
본 논문에서는 클라우드 자원의 무중단 수직 확장 서비스 제공을 위한 VMP(Virtual Machine Placement) 방안을 제시하였다. 수직확장을 위해서는 물리 서버의 여유 공간을 사전에 확보해야 하기 때문에, 이를 위한 FirstFit 배치 전략 기반의 가상 서버 할당율을 가변적으로 조정하는 "일반-혼합-수직의 모드 전환" 알고리즘을 제시하였으며, 수직 확장 비율, 가상화율, 여유자원율 등을 파라미터로 하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과, 수직 확장 비율이 50% 일 경우에 여유 공간을 고려하면 전체적으로 150%의 자원의 필요하나, 제안한 알고리즘의 시뮬레이션 결과로는 최대 125%의 여유 공간만을 필요로 하는 것으로 나타났다.
To optimize the ventilation and smoke control systems in subway equipped with platform screen door, the technology to analyze the unsteady tunnel flow caused by running of train should be developed. The development of model experiment and numerical analysis technique with relation to unsteady flow of subway were presented. The pressure and air velocity changes in 1/20-scaling experiment unit were measured and results were comparied to those of 3-D unsteady numerical analysis applied with sharp interface method. The experimental and numerical results were quantitatively similar and it would be reasonable to apply sharp interface method to analyze the unsteady flow in subway equipped with platform screen door.
A power-adjustable fully-integrated CMOS optical receiver with multi-rate clock-and-data recovery circuit is presented in standard 65-nm CMOS technology. With supply voltage scaling, key features of the optical receiver such as bandwidth, power efficiency, and optical sensitivity can be automatically optimized according to the bit rates. The prototype receiver has −23.7 dBm to −15.4 dBm of optical sensitivity for 10−9 bit error rate with constant conversion gain around all target bit rates from 1.62Gbps to 8.1 Gbps. Power efficiency is less than 9.3 pJ/bit over all operating ranges.
Virtualisation in cloud computing is vital for maintaining maximum resource utilization and easy access to operation and storage management of components. Platform virtualisation technology has the potential to be easily implemented with the support of scalability and security, which are the most important components for cloud-based services. Virtual resources must be allocated to a centralized pool called the cloud, and it is considered as cloud computing only when the virtual resources are orchestrated through management and automation software. Therefore, research and development on the latest technology for such a virtualisation platform provides both academia and industry the scope to deploy the fastest and most reliable technology in limited hardware resource. In this research, we reviewed and compared the popular current technologies for network and service management and automation technology.
System reliability prediction in the development stage is increasingly crucial to reliability growth management to satisfy its target reliability, since modern system usually takes a form of complex composition and various complicated functions. In most cases of development stage, however, the information available for system reliability prediction is very limited, making it difficult to predict system reliability more precisely as in the production and operating stages. In this study, a system reliability prediction process is considered when the reliability-related information such as SIL (Safety Integrity Level) and MTTFd (Mean Time to Dangerous Failure) is available in the development stage. It is suggested that when the SIL or MTTFd of a system component is known and the field operational data of similar system is given, the reliability prediction could be performed using the scaling factor for the SIL or MTTFd value of the component based on the similar system's field operational data analysis. Predicting a system reliability is then adjusted with the conversion factor reflecting the temperature condition of the environment in which the system actually operates. Finally, the case of applying the proposed system reliability prediction process to a high performance mooring platform is dealt with.
이 연구는 내용 분석 기법과 해밍 거리 측정 방법을 적용하여 <흥부전> 이본의 계열과 계통을 미시적, 거시적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. <흥부전>의 28개 이본을 내용 단락으로 분절하고 각 단락마다 내용 유형에 따라 내용 유형의 값을 인코딩하여서, 모든 이본의 유형 차이를 비교하였다. 28개 이본의 내용 단락 유형에 따른 차이를 종합하여서 이본의 친소 관계를 분석하기 위하여 거리 행렬로 변환하였다. 거리 행렬은 차원 축소 기법의 일종인 다차원 척도법을 적용하였고 그 결과 거리 행렬을 2차원 공간으로 축소하여 2차원 좌표를 구하였다. 다차원 척도법 분석 결과를 시각화하여서 흥부전 이본은 크게 2가지 계통으로 구분이 된다는 것을 확인하였다. 동일한 거리 행렬을 활용하여 28개 이본의 친소 관계 군집을 분석하기 위한 방법으로는 계층적 군집 분석과 계통분기분석방법을 적용하였다. 그 결과 2개의 이본 계통은 친소 관계의 미시적 분석 결과에 따라 5개의 계열이 존재하는 것을 확인하였다. 이 연구에서는 디지털 인문학 연구 방법을 적용하여 고전 문학 이본의 내용을 인코딩하고 그 데이터를 분석하는 방법을 적용하여 문헌의 내용 유사도에 따른 군집 분석 기법이 유용함을 보여주었다.
An efficient edge-based smoothed finite element method (ES-FEM) has been recently developed for solving solid mechanics problems. The ES-FEM uses triangular elements that can be generated easily for complicated domains. In this paper, the complexity study of the ES-FEM based on triangular elements is conducted in detail, which confirms the ES-FEM produces higher computational efficiency compared to the FEM. Therefore, the ES-FEM offers an excellent platform for adaptive analysis, and this paper presents an efficient adaptive procedure based on the ES-FEM. A smoothing domain based energy (SDE) error estimate is first devised making use of the features of the ES-FEM. The present error estimate differs from the conventional approaches and evaluates error based on smoothing domains used in the ES-FEM. A local refinement technique based on the Delaunay algorithm is then implemented to achieve high efficiency in the mesh refinement. In this refinement technique, each node is assigned a scaling factor to control the local nodal density, and refinement of the neighborhood of a node is accomplished simply by adjusting its scaling factor. Intensive numerical studies, including an actual engineering problem of an automobile part, show that the proposed adaptive procedure is effective and efficient in producing solutions of desired accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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