Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2023.05a
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pp.208-209
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2023
Intelligent maritime traffic information service for maritime traffic safety operates a service that provides safe and efficient optimal safety routes considering information such as water depth, maritime safety law, weather information, and fuel consumption. However, from a service user's point of view, they prefer a route that suits their personal navigation experience and style, such as unnecessary detours and conservative safety distances for maritime objects. In this study, the optimal safety route can be extracted based on the experience of service users without reflecting the separate maritime environment by adjusting the weight of the trunk line for the area where the ship frequently navigates with the ship's track data collected through LTE-M model was studied.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.8
no.5
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pp.417-425
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2018
This paper proposes a safety management method that extracts ETA (event tree analysis) based scenario and combines ICT technology to reduce serious disasters occurring workplace for shipbuilding and offshore plant. The statistics of Safety and Health Agency and (previous)Ministry of Public Safety and Security show that the most frequent accident among the serious disasters related to shipbuilding and offshore plant is falling. The main cause of accidents is absence of a safety belt and safety belt ring. To solve these problems, we create ETA based scenarios to derive results based on safety considerations. Based on these results, we propose a solution by applying ICT technology for accident prevention. Deriving ETA based scenarios and ICT technology, the proposed solutions include a system for detecting the wearing of safety belts and safety helmets, a system for detecting whether or not the safety belts are connected, and a hook system for measuring safety distances. These safety related systems can reduce the probability of death of workers. By preventing accidents using the proposed method, we can reduce serious disasters in shipbuilding and offshore plant and establish systematic safety management.
Park, Tai Soo;Hwang, Byeong-Wook;Park, Sang-Joon;Baek, Sun-Yong;Yoon, Sik
Anatomy & Biological Anthropology
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v.29
no.4
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pp.145-154
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2016
The purpose of this study was to provide basic biometric data on Korean adults through magnetic resonance imaging (MRI)-based measurements of the distances between the apex of sacral hiatus (SH) and the termination of dural sac (DS), and between SH and conus medullaris (CM) because they are critical to the performance of epidural neuroplasty. A total of 200 patients(88 males and 112 females) with back pain, who had no spine fracture, significant spinal deformity, and spondyloisthesis were selected for this study. The subjects were of mean age 54.3 (20~84) years and mean height 161.3 cm (135~187). T2-weighted MRI images were used for correlation analysis to evaluate the relationships between the distances, and variables such as sex and height. In all patients, the mean distance between SH and DS was $62.8{\pm}9.4mm$ and the mean distance between SH and CM was $232.2{\pm}21.8mm$. The minimum distance and the maximum distance between SH and DS were 34.8 mm and 93.9 mm respectively, and the minimum distance and the maximum distance between SH and CM were 155.0 mm and 284.0 mm respectively. In female patients, both the distances between the SH and DS, and between SH and CM were shorter when compared to those of the male patients(p<0.05). Both the distances between SH and DS and between SH and CM showed a significant correlation with height(p<0.01). The results of this study will provide a useful biometric data on the distances between SH and DS and between SH and CM in Korean in ensuring clinical safety and in the development of more effective catheterization techniques for epidural neuroplasty in Korean.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.12
no.1
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pp.110-116
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2013
Curvic coupling of mill turret should maintain disk weight and the cutting resistance which occurs the machining operation and must also have power transmission function. In order to improve machining operation range, the ejecting distance from curvic coupling to the disk must increase as much as possible. But moment is increased by the lack of capacity of the curvic coupling. Increase of moment is the cause of vibration/noise and degradation of machining performance not only stability problem. The manufacturer of mill turret has no the design information between the ejecting distance and the cutting resistance with safety of curvic coupling. Therefore this study describes a finite element analysis model of mill turret using ANSYS workbench. The structural analyses and modal analyses with varying of the ejecting distances and cutting resistances are performed. Finally the equation for relationship between the critical ejecting distance and the cutting resistance is defined under 5 of the safety factor for the maximum von-Mises stress at the curvic coupling.
This thesis studies two imputation methods, the MCMC method and the EM algorithm, that take care of the problem. The performance of the two methods for the linear (or quadratic) discriminant analysis are evaluated under various types of incomplete observations. Based on simulated experiments, the effect of the imputation using the EM algorithm and the MCMC method are evaluated and compared in terms of the probability of misclassification and the RMSE. This is done for the various cases of incomplete observations. The cases are differentiated by missing rates, sample sizes, and distances between two classification groups. The studies show that the probability of misclassification and the RMSE of the EM algorithm method is lower than the MCMC method. Therefore the imputation using the EM algorithm is more efficient than the MCMC method. And the probability of misclassification of the method that all vectors of observations with missing values are omitted from analysis is lower than the EM algorithm and the MCMC method when the samples size is small and the rate of missing values is extremely big.
Lane change in urban environments is a challenge for both human-driving and automated driving due to their complexity and non-linearity. With the recent development of deep-learning, the use of the RNN network, which uses time series data, has become the mainstream in this field. Many researches using RNN show high accuracy in highway environments, but still do not for urban environments where the surrounding situation is complex and rapidly changing. Therefore, this paper proposes a lane change possibility decision network by adopting Attention layer, which is an SOTA in the field of seq2seq. By weighting each time step within a given time horizon, the context of the road situation is more human-like. A total 7D vectors of x, y distances and longitudinal relative speed of side front and rear vehicles, and longitudinal speed of ego vehicle were used as input. A total 5,614 expert data of 4,098 yield cases and 1,516 non-yield cases were used for training, and the performance of this network was tested through 1,817 data. Our network achieves 99.641% of test accuracy, which is about 4% higher than a network using only LSTM in an urban environment. Furthermore, it shows robust behavior to false-positive or true-negative objects.
A novel metaheuristic search method, namely black widow optimization (BWO) is employed to increase the accuracy of slope stability analysis. The BWO is a recently-developed optimizer that supervises the training of an artificial neural network (ANN) for predicting the factor of safety (FOS) of a single-layer cohesive soil slope. The designed slope bears a loaded foundation in different distances from the crest. A sensitivity analysis is conducted based on the number of active individuals in the BWO algorithm, and it was shown that the best performance is acquired for the population size of 40. Evaluation of the results revealed that the capability of the ANN was significantly enhanced by applying the BWO. In this sense, the learning root mean square error fell down by 23.34%. Also, the correlation between the testing data rose from 0.9573 to 0.9737. Therefore, the postposed BWO-ANN can be promisingly used for the early prediction of FOS in real-world projects.
Background: Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI) operates several nuclear research facilities licensed by Nuclear Safety and Security Commission (NSSC). The emergency preparedness requirements, GSR Part 7, by International Atomic Energy Agency (IAEA) request protection strategy based on the hazard assessment that is not applied in Korea. Materials and Methods: In developing the protection strategy, it is important to consider an accident scenario and its consequence. KAERI has tried the hazard assessment based on a hypothesis accident scenario for the major nuclear facilities. During the assessment, the safety analysis report of the related facilities was reviewed, the simulation using MELCOR, MACCS2 code was implemented based on a considered accident scenario of each facility, and the international guidance was considered. Results and Discussion: The results of the optimized protective actions were 300 m evacuation and 800 m sheltering for the High-Flux Advanced Neutron Application Reactor (HANARO), the evacuation to radius 50 m, the sheltering 400 m for post-irradiation examination facility (PIEF), 100 m evacuation or sheltering for HANARO fuel fabrication plant (HFFP) facility. Conclusion: The results of the optimized protective actions and its distances for the KAERI facilities for the maximum postulated accidents were considered in establishing the emergency plan and procedures and implementing an emergency exercise for the KAERI facilities.
A sensor system has been developed that uses an ultrasonic sensor to detect the downhill slope on the side of a forest road and prevents a vehicle-type forest machine from rolling down a mountainside. A specular reflection of ultrasonic wave might cause severe issues in measuring distances to targets. By investigating the installation angle of the sensor to minimize the negative effects of specular reflection, the installation angle of lateral monitoring ultrasonic sensor could be determined based on the width of road shoulder. Obstacles such as small rocks or piece of log in a forest road may cause the forest machine to be overturned while the machine riding over due to excessive its posture change. It was determined that the laser sensor could be a part of a sensor system capable of specifying the location and size of small obstacles. Not only this sensor system including ultrasonic and laser sensors can issue a warning of dangerous sections to drivers in forest forwarders currently in use, but also it can be used as a driving safety sensor in autonomous forest machine or remote-control forest machine in the future.
Ultraviolet sterilizers (UVS) are widely used in restaurants, cafeterias and catering businesses in Korea. The proper application of UVS, however, is still questionable since no studies have clearly identified their efficacy and safety, while regulations and regulatory management systems are yet to be established. In the present study, the efficacy of UVS were investigated by measuring spatial UV intensity inside five commercially operated UVS. The operating safety parameters were also checked by measuring leaked UV intensity. The UV intensities were inversely proportional to distance from the UV lamp within 25 cm, and to the square of the distance exceeding 25 cm. The UV intensities in commercial UVS varied with the distance from UV lamp and the incident angle, highlighting efficacy and stability concerns. Notable leakage was detected through the door gaps of a studied UVS, which also brought about safety concerns. Allowable working distances for the UV leaking UVS were suggested based on international standards.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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