Park, Cheolsoo;Jeong, So Won;Kim, Gun Do;Park, Youngha;Moon, Ilsung;Yim, Geuntae
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.40
no.4
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pp.320-329
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2021
In this paper, an empirical model of air bubble size to be applied to an air masker for reduction of underwater radiation noise is presented. The proposed model improves the divergence problem under the low-speed flow condition of the existing model derived using Rayleigh's jet instability model and simple continuity condition by introducing a jet flow velocity of air. The jet flow velocity of air is estimated using the bubble size where the liquid is quiescent. In a medium without flow, the size of the bubble is estimated by an empirical method where bubble formation regime is divided into a laminar-flow range, a transition range, and a turbulent-flow range based on the Reynolds number of the injected air. The proposed bubble size model is confirmed to be in good agreement with the Computational Fluid Dynamics (CFD) analysis result and the experimental results of the existing literature. Using the acoustic inversion method, the air bubble population is estimated from the insertion loss measured during the air injection experiment of the air- masker model in a large cavitation tunnel. The results of the experiments and the bubble size model are compared in the paper.
In this paper, we propose the protocol for construction of smart factory. The proposed protocol for construction of smart factory consists of an OPC UA Server/Client, a technology of TSN realtime communication, a NTP & PTP time synchronization protocol, a FieldBus protocol and conversion module, a technology of saving data for data transmit latency and synchronization protocol. OPC UA server/client is a system integration protocol which makes interface industrial hardware device and supports standardization which allows in all around area and also in not independent from any platform. A technology of TSN realtime communication provides an high sensitive time management and control technology in a way of sharing specific time between devices in the field of high speed network. NTP & PTP time synchronization protocol supports IEEE1588 standardization. A fieldbus protocol and conversion module provide an extendable connectivity by converting industrial protocol to OPC. A technology of saving data for data transmit latency and synchronization protocol provide a resolution function for a loss and latency of data. Results from testing agencies to assess the performance of proposed protocol for construction of smart factory, response time was 0.1367ms, synchronization time was 0.404ms, quantity of concurrent access was 100ea, quantity of interacting protocol was 5ea, data saving and synchronization was 1,000 nodes. It produced the same result as the world's highest level.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.15
no.5
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pp.64-74
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2019
Although a non-rigid registration has high demands in clinical practice, it has a high computational complexity and it is very difficult for ensuring the accuracy and robustness of registration. This study proposes a method of applying a non-rigid registration to 3D magnetic resonance images of brain in an unsupervised learning environment by using a deep-learning network. A feature vector between two images is produced through the network by receiving both images from two different patients as inputs and it transforms the target image to match the source image by creating a displacement vector field. The network is designed based on a U-Net shape so that feature vectors that consider all global and local differences between two images can be constructed when performing the registration. As a regularization term is added to a loss function, a transformation result similar to that of a real brain movement can be obtained after the application of trilinear interpolation. This method enables a non-rigid registration with a single-pass deformation by only receiving two arbitrary images as inputs through an unsupervised learning. Therefore, it can perform faster than other non-learning-based registration methods that require iterative optimization processes. Our experiment was performed with 3D magnetic resonance images of 50 human brains, and the measurement result of the dice similarity coefficient confirmed an approximately 16% similarity improvement by using our method after the registration. It also showed a similar performance compared with the non-learning-based method, with about 10,000 times speed increase. The proposed method can be used for non-rigid registration of various kinds of medical image data.
Optimal culture conditions of Spirulina platensis NIES 39 have been established using different types of light sources. Several types of photobioreactors were designed and the increase of biomass, the amount of $CO_2$, fixation and the production of chlorophyll content were studied. The result revealed that the input conditions of a 10 min period per 4 h at the condition of 5% $CO_2$ and 0.1 vvm, were excellent in the growth. The growth showing the maximum biomass accumulation is limited to 1.411 g/L when using the fluorescent bulb and the low powered surface mount device (SMD) type LEDs which were equipped-inside in the photobioreactor. However, the biomass exceeded up to 1.758 g/L level when a high powered red LED (color temperature : 12000 K) photobioreactor system was used. The $CO_2$ fixation speed and rate were increased. Although the total production of chlorophyll content undergoes a proportional increase in the biomass, the net content per dry cell weight (DCW) showed the higher production with a blue LED (color temperature : 7500 K) light than that of any other wavelengths. The carbon dioxide loss was marked as 0.15% of the inlet gas (5% $CO_2/Air$, v/v) at the maximum biomass culture condition.
In order to quickly and accurately diagnose pneumonia on a chest X-ray image, different batch sizes of 4, 8, 16, and 32 were applied to the same Xception deep learning model, and modeling was performed 3 times, respectively. As a result of the performance evaluation of deep learning modeling, in the case of modeling to which batch size 32 was applied, the results of accuracy, loss function value, mean square error, and learning time per epoch showed the best results. And in the accuracy evaluation of the Test Metric, the modeling applied with batch size 8 showed the best results, and the precision evaluation showed excellent results in all batch sizes. In the recall evaluation, modeling applied with batch size 16 showed the best results, and for F1-score, modeling applied with batch size 16 showed the best results. And the AUC score evaluation was the same for all batch sizes. Based on these results, deep learning modeling with batch size 32 showed high accuracy, stable artificial neural network learning, and excellent speed. It is thought that accurate and rapid lesion detection will be possible if a batch size of 32 is applied in an automatic diagnosis study for feature extraction and classification of pneumonia in chest X-ray images using deep learning in the future.
Precast concrete is an effective method to increase the construction quality and construction speed by optimizing and making the manufacturing conditions similar. In order to more effectively produce a fireproof material-integrated precast duct slab, the purpose of this study was to determine whether the fire resistance performance of the fireproof layer is maintained when a method of increasing the curing rate using a hardening accelerator is used. As a result of performing a fire resistance performance test on specimens classified according to whether or not the hardening accelerator was included, increase of temperature inside the specimen was high in the specimens using the hardening accelerator, and the section loss of the fireproof layer occurred locally on the surface exposed to fire heating. In conclusion, it is judged that the fireproof layer in the case where the strength at 3th day of age is gained within 1 day curing age using a hardening accelerator does not guarantee sufficient fire resistance performance in the conditions used in this study.
Seo, Jang-Won;Yun, Jeong-In;Lee, Kyoung-Woo;Lee, Won-Ju;Park, Hoyong;Choe, Su-Jeong;Choi, Jae-Hyuk
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.28
no.6
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pp.1100-1109
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2022
Herein, a case study was conducted on the bilge pumping performance of a 24,000TEU class container ship with an overall length of 400m. Although the bilge system of the 24,000TEU class container ship was designed in accordance with the rule requirements of the Classification Society, the bilge system did not satisfy the 2 m/s requirements of SOLAS Reg.II-1/35-1 under the rated flow rate and maximum flow rate conditions of the bilge pump installed in the ship. In particular, assumptions were made that No.1 ~ No.4 cargo holds were flooded and filled entirely by sea water and the evaluation of bilge pumping performance had been performed for No.1 ~ No.4 cargo holds. According to the evaulation results of the, the mean water velocity at the main bilge pipe for No.2, No.3, and No.4 cargo holds did not meet the 2 m/s criterion. To resolve this problem, in this study, the branch bilge pipe in each cargo hold was changed from 150A to 200A and the mean water velocity at the main bilge pipe for No.2, No.3, and No.4 was calculated as 2.479m/s, 2.476m/s, and 2.459m/s, respectively.
Choi, Ji Weon;Lim, Sooyeon;Lee, Ji Hyun;Eum, Hyang Lan;Lee, Jung-Soo;Park, Hye Sung;Im, Ji-Hoon;Do, Kyung Ran
KOREAN JOURNAL OF PACKAGING SCIENCE & TECHNOLOGY
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v.28
no.2
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pp.133-142
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2022
Korean enoki mushrooms are exported to Southeast Asia and the United States, where there are complaints due to quality deterioration during the distribution process. In this study, we evaluated the efficacy of vacuum film packaging on quality maintenance in Korean enoki mushrooms during simulated vessel export to Vietnam using selected film, which was developed with vacuum packaging machine and oxygen absorber. We selected two MA film, one was 2-layerd 30 ㎛ CPP film (control) and the other was 3-layered 30 ㎛ CPP film (treatment) which is optimized film of higher gas and moisture permeability. The Korean enoki mushrooms were packaged with these two films using PAC-2000 or PAC-3000 vacuum packaging machine which was improved vacuuming of higher speed. Packed mushrooms were stored at 1℃ for 2 weeks and distributed at 20℃ for 2 days or 8℃ for 6 days. The efficiency of the film packaging was analyzed by vacuum maintaining index, and overall the quality characteristics such as off odor, color, cap cleavage, stem elongations and sensory evaluation were evaluated during storage and distribution. Results suggest that postharvest loss of fresh enoki mushroom could be reduced by packaging mushroom with 3-layered 30 ㎛ CPP films packaged using PAC-3000 machine during simulated vessel export to Vietnam due to vacuum maintaining. Oxygen absorber promoted off-odor at 20℃ distribution temperature, and did not affect storability at 1℃ storage compared to treated group without oxygen absorber treatment.
In the computing environment with heterogeneous resources, a job scheduling model is necessary for effective resource utilization and high-speed data processing. And, the job scheduling model has to cope with a dynamic change in the condition of resources. There have been lots of researches on resource estimation methods and heuristic algorithms about how to distribute and allocate jobs to heterogeneous resources. But, existing researches have a weakness for system compatibility and scalability because they do not support the standard language. Also, they are impossible to process jobs effectively and deal with a variety of computing situations in which the condition of resources is dynamically changed in real-time. In order to solve the problems of existing researches, this paper proposes a semantic computing-based dynamic job scheduling model that defines various knowledge-based rules for job scheduling methods adaptable to changes in resource condition and allocate a job to the best suited resource through inference. This paper also constructs a resource ontology to manage information about heterogeneous resources without difficulty as using the OWL, the standard ontology language established by W3C. Experimental results shows that the proposed scheduling model outperforms existing scheduling models, in terms of throughput, job loss, and turn around time.
The lubricant tribological characteristics of $Al_2O_3$ fiber and SiC particle hybrid metal matrix composites (MMCs) fabricated by squeeze casting method was investigated using a pin-on-disk wear tester. The wear tests of the MMCs were performed according to fiber/particle hybrid ratio in the planar-random (PR) and normal (N) orientations sliding against a counter steel disk at a fixed speed and $25\;kg_f$ loading under different sliding distances and temperatures. The test results showed that the wear behavior of MMCs varied with fiber orientation and hybrid ratio. At room temperature, the lubricant wear behavior of F20P0 unhybrid PR-MMCs was superior to that of N-MMCs while the hybrid composites exhibited the reverse lubricant wear behavior. It was also revealed that the wear resistance of PR-MMCs was superior to that of the N-MMCs due to the joint action of reinforcements and lubricant film between the friction surfaces at an elevated temperature of $100^{\circ}C$ for both fiber only and hybrid cases. In case of $150^{\circ}C$, although the trend of weight loss was similar to that of others, the wear resistance of PR-MMCs was better than that of N-MMCs for hybrid MMCs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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