As smartphones appear as suitable devices to implement ubiquitous computing recently, there are many researchers who study about personalized Intelligent services in smartphones. An intelligent synthetic character is one of them. This paper proposes a method generating behaviors of an intelligent synthetic character. In order to generate more natural behaviors for the character, the Bayesian networks are exploited to infer the user's states and OCC model is utilized to create the character's emotion. After inferring the contexts, the behaviors are generated through the behavior selection networks with using the information. A usability test verifies the usefulness of the proposed method.
Protease producing bacterium, PB16 was isolated from food processing wastewater sludge and paddy field soil samples and selected by the clear zone and enzyme activity test. The isolate was gram negative, rod type and its protease productivity was 6.49 U/ml. As a result of API20NE kit test and 16S rDNA sequencying, the isolated PB16 was identified as Aeromonas hydrophila (99%). The growth rate ($h^{-1}$) was 0.21 in synthetic waste water only and 0.26 in synthetic waste water containing vitamin and mineral using a bioscreen C. Synthetic wastewater removal rate was 59 and 87%, respectively after 1 and 3 day reaction (intial CODcr was 2,472 mg/l).
[$^{18}F$]FDG (2-[$^{18}F$] Fluoro-2-deoxy-D-Glucose), which is required Automated Synthetic Module for production, is most often used Radiopharmaceuticals in nuclear medicine. In this study, an Automated Synthesis Module was developed to produce FDG in two consecutive time when F-18 feds continuously by modifying a domestic FDG Automated Synthetic Module on structural geometry and control system. The results were showed that the Average Synthesis Yields on the developed Automated Synthetic Module were $45{\pm}3%$ (n=20), $50{\pm}3%$ (n=20) respectively. The Quality Control results, such as Radio TLC, Radiochemical purity, Gamma-counter, pH, LAL Test, Micro bacteria test, showed in same level with domestic [$^{18}F$]FDG Auto-Synthetic modules. Therefore, if some features were improved by considering the components life time and appearance, commercial sales can be expected because of low price and easy maintenance compared with foreign products.
The resistance of flexible PVC geomembranes to leachate chemicals is an important factor when PVC geomembranes are being considered as a barrier layer in a composite liner system. This paper describes laboratory test results that evaluate the chemical compatibility of a 0.76 mm (30 mil) thick flexible PVC geomembrane exposed to a synthetic municipal solid waste (MSW) leachate. Changes in dimensional, physical, and mechanical properties were measured after exposure to the synthetic MSW leachate at $23^{\circ}C$ and $50^{\circ}C$ for 30, 60, 90, and 120 days. Although some variability of the test results is observed due to experimental factors and product variability, the synthetic MSW leachate did not significantly degrade the physical or mechanical properties of the flexible PVC geomembrane. As a result, this paper will conclude the PVC geomembranes are not adversely affected by the synthetic MSW leachate.
The effects of synthetic fibers, cement content, and sand content on the flexural performance of cement-clay-sand mixtures has been evaluated through a flexural performance test with a third-point loading. Beam specimens for the flexural performance test were fabricated with a various amount of cement, sand, and synthetic fibers. Two types of fibers, PVA (Polyvinyl alcohol) and PP (Polypropylene) fibers, were employed in the test. The test results have exhibited that the factors considered in the test have significant effects on the flexural performance of the mixtures in several aspects. The flexural performance of the mixtures has been improved if the mixtures were reinforced with synthetic fibers. The flexural strength and the flexural toughness of the mixtures has been increased as the fiber content was increased. A multiple linear regression analysis has been performed to evaluate the effect of fiber content, cement dosage, and sand content on the flexural performance of the mixtures in terms of flexural strength and flexural toughness. Cement content and sand content were estimated as important factors to have an influence on the first-crack strength and the peak strength whereas the fiber content has the most significant influence on the post-crack behavior. The first-crack strength and the ultimate strength were increased as the cement content and the sand content were increased. As the fiber content was increased, the flexural toughness was increased.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2009.03a
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pp.58-63
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2009
Biaxial compression test was conducted on a transversely isotropic synthetic jointed rock model for the understanding of the fracture behaviors of a sedimentary or metamorphic rocks with well developed bedding or foliation in uni-direction. The joint angles employed for the model are 30, 45, and 60 degrees to the horizontal, and the synthetic rock mass was made of early strength cement. From the biaxial compression test, initiation propagation of tensile cracks at norm to the joint angle was found. The propagated tensile cracks eventually developed rock blocks, which was dislodged from the rock mass. Furthermore, the propagation process of the tensile cracks varies with joint angle: lower joint angle model shows more stable and progressive tensile crack propagation. The experiment results were validated from the simulation by using discrete element method PFC 2D. From the simulation, as has been observed from the test, a rock mass with lower joint angle produces wider damage region and rock block by tensile cracks. In addition, a rock model with lower joint angle shows a progressive tensile cracks generation around the opening from the investigation of the interacted tensile cracks.
Kim, Jong-Won;Han, Byung-Moon;Nho, Eui-Cheol;Baek, Seung-Taek;Chung, Yong-Ho
Proceedings of the KIPE Conference
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2011.11a
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pp.303-304
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2011
본 논문은 HVDC System의 컨버터를 구성하는 Thyristor 밸브의 스위칭동작을 테스트하는 합성시험회로의 기본동작을 분석한 내용에 대해 기술하고 있다. 합성시험회로(STC : Synthetic Test Circuit)는 HVDC System의 컨버터가 동작할 때 각 Thyristor 밸브에 나타나는 턴-온 전류와 턴-오프 전압을 인위적으로 공급하여 정상동작 여부를 시험할 수 있는 모의실험회로를 의미한다. 본 연구에서는 PSCAD 프로그램을 이용하여 2kV, 200A급 Thyristor를 테스트하기 위한 합성시험회로의 시뮬레이션 모형을 개발하고 그 동작을 분석하였다. 개발한 합성시험회로의 시뮬레이션 모델은 향후 IEEE와 IEC 규정에 만족하는 새로운 합성시험회로를 개발하는데 참고 자료로 활용 될 것으로 기대된다.
Kwon, Jun Bum;Baek, Seung Taek;Lee, Wook Hwa;Chung, Yong Ho
Proceedings of the KIPE Conference
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2013.07a
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pp.518-519
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2013
신재생 에너지의 용량이 증대하고, 수요가 늘어 남에 따라, 국가 간, 도시 간의 송전이 중요한 이슈로 대두 되고 있으며, 해당 요구 조건을 만족시키기 위해서 초고압 직류 송전 개발이 요구 되고 있다. 이 초고압 직류송전(HVDC)에는 전류형과 전압형으로 나뉘게 되는데, 각 HVDC 에서 사용되는 Valve는 실제 운전 전에 여러 가지 방법으로 검증이 되어야 한다. 합성 시험회로(Synthetic Test Circuit = 이하 STC) 는 전류형 HVDC에서 사용되는 주요 전력변환 장치 인, Thyristor Valve의 동작을 실제 동작 조건에 맞추어 동작을 시켜, 동작의 신뢰성을 검증하는 시험 설비 이다. 기존 STC는 고전압 대전류 회로와 고전압 저전류 회로의 합성 동작으로 Thyristor Valve의 동작을 검증한다. 하지만 제안된 Topology를 이용하면, 고전압 대전류 회로를 저전압 대전류 회로로 사용할 수 있으며, 제작 비용 및 설치 면적 등을 감소 시킬 수 있어 경제적이다.
Computational analyses are conducted on the combustion characteristics of the coal- and the biomass-derived synthetic gases with low-Btu heating value in gas engine. Using thermochemical analyses on the synthetic gases, combustion pressure, temperature, exhaust gas composition, NO emission and engine power are predicted and the predicted results are compared with small-scale pilot engine test results. In order to investigate the unsteady combustion phenomena in gas engine combustion chamber, CFD analyses are carried out on the coal and the biomass synthetic gases and their computed results are compared to provide the guidelines for the design modification and the tuning of the gas engine burning the synthetic gases as alternative fuels.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.19-21
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2022
Anomaly detection using self-supervised learning typically generates synthetic data to learn to classify normal and abnormal, and uses real abnormal data as test data to measure anomaly detection performance. In a study using this method to generate synthetic data similar to normal data, anomaly detection was carried out by generating synthetic data by cutting and pasting a specific patch from the original image. In this way, the degree of similarity to normal data depends on the number and size of patches, which affects anomaly detection performance. In this paper, synthetic data were generated by varying patch sizes and numbers, and then similarity and analysis with normal data were conducted using a pre-trained model, and anomaly detection performance was measured by learning the model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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