Rockburst disasters pose serious threat to mining safety and underground excavation, especially in China, resulting in massive life-wealth loss and even compulsive closed-down of some coal mines. To investigate the mechanism of rockbursts that occur under a state of static forces, a stress model with sidewall as prototype was developed and verified by a group of laboratory experiments and numerical simulations. In this model, roadway sidewall was simplified as a square plate with axial compression and end (horizontal) restraints. The stress field was solved via the Airy stress function. To track the "closeness degree" of the stress state approaching the yield limit, an unbalanced force F was defined based on the Mohr-Coulomb yield criterion. The distribution of the unbalanced force in the plane model indicated that only the friction angle above a critical value could cause the first failure on the coal in the deeper of the sidewall, inducing the occurrence of rockbursts. The laboratory tests reproduced the rockburst process, which was similar to the prediction from the theoretical model, numerical simulation and some disaster scenes.
Journal of the Korean institute of surface engineering
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v.56
no.2
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pp.125-136
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2023
Recently, ammonia has emerged as an alternative energy source that can reduce carbon emissions in various industries. Ammonia is used as a fuel in internal combustion engines because it contains no carbon in its components and does not emit any carbon when burned. It is also used in various fields such as fertilizer production, refrigeration, cleaning and disinfection, and drug manufacturing due to its unique characteristics, such as high volatility and easy solubility in water. However, it is highly corrosive to metals and is a toxic gas that can pose a risk to human health, so caution must be exercised when using it. In particular, stress corrosion cracking may occur in containers or manufacturing facilities made of carbon-manganese steel or nickel steel, so special care is needed. As ammonia has emerged as an alternative fuel for reducing carbon emissions, there is a need for a rapid response. Therefore, based on a deep understanding of the causes and mechanisms of ammonia corrosion, it is important to develop new corrosion inhibitors, improve corrosion monitoring and prediction systems, and study corrosion prevention design.
Purpose: The number of patients suffering from depression is rapidly increasing worldwide, and by 2030, it is expected to pose a severe social and economic burden. Reports suggest that approximately 30% of subjects with symptoms of depression do not attempt treatment. Therefore, predicting the characteristics of subjects with depressive symptoms who have not even attempted counseling treatment is essential to increase the participation rate for such treatment. This study intends to predict the participation rates for psychological counseling treatment for depression among subjects with depressive symptoms. Methods: This study used data from the 2021 Korea Community Health Survey (KCHS). Data analysis was carried out using a decision tree to design a model that predicted participation in psychological counseling for depression. Results: The results showed that subjects aged 65 to 74 had difficulty understanding the explanations of medical staff even though they did not have cognitive impairment. Only 11.1% of this group received psychological counseling, which was the lowest rate among the various age groups. Among the subjects, 62.4% of those aged 19-44 or 45-64, who had suicidal thoughts and attempted suicide, received psychological counseling and this was the highest rate among the age groups surveyed. Conclusion: The identification of people showing depressive symptoms is crucial for encouraging them to undertake treatment. Also, proper depression-oriented medical services should be developed and implemented for people with depressive symptoms who exhibit a blind spot towards attempting treatment.
This paper proposes a method to estimate the level of interest shown by visitors towards a specific target, a guide robot, in spaces where a large number of visitors, such as exhibition halls and museums, can show interest in a specific subject. To accomplish this, we apply deep learning-based behavior recognition and object tracking techniques for multiple visitors, and based on this, we derive the behavior analysis and interest level of visitors. To implement this research, a personalized dataset tailored to the characteristics of exhibition hall and museum environments was created, and a deep learning model was constructed based on this. Four scenarios that visitors can exhibit were classified, and through this, prediction and experimental values were obtained, thus completing the validation for the interest estimation method proposed in this paper.
In-Seon Suh;Young-Mi Lee;Sang-Yul Oh;Myeong-Chang Gwak;Hyeon-Ji Lee
Journal of Environmental Science International
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v.33
no.7
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pp.523-532
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2024
In popular tourist destinations such as Jeju and Gangwon, electric rental cars are increasingly adopted. However, sudden battery drain due to weather conditions can pose safety issues. To address this, we developed a battery consumption analysis model that considers resistive energy factors such as acceleration, rolling resistance, and aerodynamic drag. Focusing on the effects of ambient temperature and wind speed, the model's performance was evaluated during an empirical validation period from November to December 2023. Comparing predicted and actual state of charge (SoC) across different routes identified ambient temperature, wind speed, and driving time as major sources of error. The mean absolute error (MAE) increased with lower temperatures due to reduced battery efficiency. Higher wind speeds on routes 1 and 6 resulted in larger errors, indicating the model's limitation in considering only tailwinds for aerodynamic drag calculations. Additionally, longer driving times led to higher actual SoC than predicted, suggesting the need to account for varying driver habits influenced by road conditions. Our model, providing more accurate SoC predictions to prevent battery depletion incidents, shows high potential for application in navigation apps for electric vehicle users in tourist areas. Future research should endeavor to the model by including wind direction, HVAC system usage, and braking frequency to improve prediction accuracy further.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.165-167
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2022
The proportion of cat cats among companion animals has been increasing at an average annual rate of 25.4% since 2012. Cats have strong wildness compared to dogs, so they have a characteristic of hiding diseases well. Therefore, when the guardian finds out that the cat has a disease, the disease may have already worsened. Symptoms such as anorexia (eating avoidance), vomiting, diarrhea, polydipsia, and polyuria in cats are some of the symptoms that appear in cat diseases such as diabetes, hyperthyroidism, renal failure, and panleukopenia. It will be of great help in treating the cat's disease if the owner can recognize the cat's polydipsia (drinking a lot of water), polyuria (a large amount of urine), and frequent urination (urinating frequently) more quickly. In this paper, 1) Efficient version of DeepLabCut for posture prediction running on an artificial intelligence server, 2) yolov4 for object detection, and 3) LSTM are used for behavior prediction. Using artificial intelligence technology, it predicts the cat's next, polyuria and frequency of urination through the analysis of the cat's behavior pattern from the home CCTV video and the weight sensor of the water bowl. And, through analysis of cat behavior patterns, we propose an application that reports disease prediction and abnormal behavior to the guardian and delivers it to the guardian's mobile and the main server system.
As the tourism industry recovers post the COVID-19 pandemic, an increasing number of tourists are utilizing various platforms to leave reviews. However, amidst the vast amount of data, finding useful information remains challenging, often leading to time and cost inefficiencies in selecting travel destinations. Despite ongoing research, there are limitations due to the absence of ratings or the presence of different rating formats across platforms. Moreover, inconsistencies between ratings and the content of reviews pose challenges in developing recommendation models. To address these issues, this study utilized 7,104 reviews of tourist spots in Jeju Island to develop a specialized satisfaction index for Jeju tourist attractions and employed this index to construct a 'Rating Prediction Model.' To validate the model's performance, we predicted the ratings of 700 experimental data points using both the developed model and an LSTM approach. The proposed model demonstrated superior performance with a weighted accuracy of 73.87%, which is approximately 4.67% higher than that of the LSTM. The results of this study are expected to resolve the discrepancies between ratings and review contents, standardize ratings in reviews without ratings or in various formats, and provide reliable rating indicators applicable across all areas of travel in different domains.
Nam, Won-Ho;Hong, Eun-Mi;Choi, Jin-Yong;Cho, Jaepil;Hayes, Michael J.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.57
no.2
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pp.1-13
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2015
The Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5), coordinated by the World Climate Research Programme in support of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) AR5, is the most recent, provides projections of future climate change using various global climate models under four major greenhouse gas emission scenarios. There is a wide selection of climate models available to provide projections of future climate change. These provide for a wide range of possible outcomes when trying to inform managers about possible climate changes. Hence, future agrometeorological indicators estimation will be much impacted by which global climate model and climate change scenarios are used. Decision makers are increasingly expected to use climate information, but the uncertainties associated with global climate models pose substantial hurdles for agricultural resources planning. Although it is the most reasonable that quantifying of the future uncertainty using climate change scenarios, preliminary analysis using reasonable factors for selecting a subset for decision making are needed. In order to narrow the projections to a handful of models that could be used in a climate change impact study, we could provide effective information for selecting climate model and scenarios for climate change impact assessment using maximum/minimum temperature, precipitation, reference evapotranspiration, and moisture index of nine Representative Concentration Pathways (RCP) scenarios.
This study was performed to determine the adsorption-desorption characteristics of polyhexame-thyleneguanidine phosphate in three different soil types of textural classification. Adsorption and desorption studies is impotent for prediction their fate and generating essential information on the mobility of chemicals and their distribution in the soil, water and air of our biosphere. The detection limit of the test substance quantified by a spectroscopic method using Eosin indicator was $0.25{\mu}g/mL$. The reproducibility of analytical method was confirmed by the preliminary test. The concentrations of polyhexamethylenequanidine phosphate in aqueous solution were $1.36{\pm}0.09,\;2.45{\pm}0.01,\;and\;$4.25{\pm}0.05{\mu}g/mL$ by a spectroscopic method using Eosin indicator. The adsorption percents of polyhexamethylenequanidine phosphate in soil were greater than 95.2% for all three test soils. The desorption percents from the adsorbed soil were less than 4.5, 4.7 and 4.7%. Therefore, the adsorption coefficient (K) were greater than 110, 111 and 116. The adsorption coefficient calculated as a function of the organic carbon content (Koc) of the test soils were greater than 9,181, 11,100, and 8,942, respectively. Therefore, the test substance, polyhexamethylenequanidine phosphate could be concluded as medium or high adsorption (>25%) and poorly desorption (<75%) in soil media. Therefore, this chemical is likely to be retained in soil media and may not pose a risk in the aquatic environment.
Park, So Hyun;Cho, Hyunsuk;Jin, Seung-Nam;Cho, Kang-Hyun
Ecology and Resilient Infrastructure
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v.4
no.4
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pp.200-206
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2017
The damage and fragmentation of habitat due to urbanization pose a great threat to amphibians worldwide. To understand the effect of urbanization on the distribution and abundance of Hyla japonica, we measured their population sizes by listening frog calling and investigated the habitat their population sizes and land use in the 18 rice paddy fields located in Incheon and its surroundings. Abundance of H. japonica was 0 - 17 male adults / habitat or 0 - 41 male adults / ha in Incheon. The number of the frog was increased as the distance between the habitat and the road became longer or the ratio of circumstance / area of the habitat increased. Unlike the general prediction, the density of H. japonica showed a negative correlation with the size of the habitat and a positive correlation with the surrounding land use intensity. Our results suggested that H. japonica could be concentrated in a narrow habitat due to the habitat size decrease and the periphery development according to the urbanizaion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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