We describe here the Korea ocean prediction system that closely resembles operational numerical weather prediction systems. This prediction system will be served for real-time forecasts. The core of the system is a three-dimensional primitive equation numerical circulation model, based on ${\sigma}$-coordinate. Remotely sensed multi-channel sea surface temperature (MCSST) is imposed at the surface. Residual subsurface temperature is assimilated through the relationship between vertical temperature structure function and residual of sea surface height (RSSH) using an optimal interpolation scheme. A unified grid system, named as [K-E-Y], that covers the entire seas around Korea is used. We present and compare hindcasting results during 1990-1999 from a model forced by MCSST without incorporating RSSH data assimilation and the one with both MCSST and RSSH assimilated. The data assimilation is applied only in the East Sea, hence the comparison focuses principally on the mesoscale features prevalent in the East Sea. It is shown that the model with the data assimilation exhibits considerable skill in simulating both the permanent and transient mesoscale features in the East Sea.
NR composites with different curing systems were aged thermally at 60, 70, 80, and $90^{\circ}C$ for 2-185 days in a convection oven, and the changes in the crosslink density were investigated as a function of the accelerated thermal aging. The overall crosslink densities increased with increasing aging time irrespective of the aging temperatures and curing systems. The changes in crosslink density were enhanced by increasing the aging temperature. The degree of the increased crosslink density was in the following order: "the conventional cure system > the semi-EV system > the EV system". For short term thermal aging, the change in crosslink density with the aging time was complicated, particularly for low temperature aging. The activation energies of the change in crosslink density with thermal aging using the conventional and semi-EV cure systems increased and then remained relatively constant with increasing aging time, whereas that of the specimen with an EV cure system tended to increase linearly. The experimental results were explained by the dissociation of the existing polysulfidic linkages and the formation of new cross links through the crosslinking-related chemicals remaining in the sample.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.235-241
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2000
This article suggests integrated neural network models for the interest rate forecasting using change point detection. The basic concept of proposed model is to obtain intervals divided by change point, to identify them as change-point groups, and to involve them in interest rate forecasting. the proposed models consist of three stages. The first stage is to detect successive change points in interest rate dataset. The second stage is to forecast change-point group with data mining classifiers. The final stage is to forecast the desired output with BPN. Based on this structure, we propose three integrated neural network models in terms of data mining classifier: (1) multivariate discriminant analysis (MDA)-supported neural network model, (2) case based reasoning (CBR)-supported neural network model and (3) backpropagation neural networks (BPN)-supported neural network model. Subsequently, we compare these models with a neural networks (BPN)-supported neural network model. Subsequently, we compare these models with a neural network model alone and, in addition, determine which of three classifiers (MDA, CBR and BPN) can perform better. This article is then to examine the predictability of integrated neural network models for interest rate forecasting using change-point detection.
Two types of responses to climate change exist. First is climate mitigation which includes efforts of reducing CO2 and GHG emissions. Second response is climate adaptation process which is establishing climate resilience in the supply chain. The two are inherently different since mitigation strategy focus on eliminating the source of climate change and is long term in nature but adaptation strategy is moderating the impact of potential or current climate change. In order to embed climate resilience in the supply chain, mitigation strategies and adaption strategies must be implemented simultaneously. Corporation's adaptation to climate change related natural disaster can be seen as a response that includes mitigation and adaptation strategies simultaneously. A comprehensive climate change resilience supply chain approach has to be developed. This paper illustrated guidelines and adaptation process framework businesses can utilize in order to build climate resilience. Screening process before the actual assessment of risk was introduced as well as the whole adaptation process of establishing information system and strengthening climate-related operational flexibility.
Recently, many countries all over the world have been suffered from disaster caused by climate change. Especially in case of developed countries, the disaster is concentrated in the industry sector. In this research, we analyzed industrial vulnerable homogeneous hotspot for the climate change using spatial autocorrelation analysis on the south Korea. Homogeneous hot spot areas through autocorrelation analysis indicate the spatial pattern of areas interacted each other. Industry sector have responsibility of green house gas emissions, and should adapt to the climate change caused by greenhouse gas already released. So, we integrated the areas sensitive to mitigation option with the areas hardly adapt to climate change because of vulnerable infrastructure. We expected that the result of this research could contribute to the decision-making system of climate change polices.
Recently, the interest in the smart buildings is increasing in the architecture field. Among them, a research of facade design using a transformable system that can adjust the effect of the external environment is in progress. One of a typical example of the deployable system is a Scissors system that can change shape by using the geometric conditions of a unit member. Scissors system is a high-tech structural system which can construct the deployable plan and curved space by using the SLE (Scissors-Like Element) consisted of two Bar and Pivot. If the facade is designed by applying Scissors system, it is possible to maximize the performance and aesthetic effect of the structure by using a shape change of the line member. This paper presents a study of deployable facade design applying hybrid-typed Scissors system. A new deployable pattern of facade design is developed by combining Angulated Scissors system and tessellation pattern. Applying the deployable pattern a double skin construction method which is to add an outer wall for design, it raises three dimensional effects and can maximize the artistic essence of the change in shape upon deployment.
This paper analyzes the impact of Plug-in Electric vehicles(PEVs) on power demand and voltage change when PEVs are connected to the domestic distribution system. Specifically, it assesses PEVs charging load by charging method in accordance with PEVs penetration scenarios, its percentage of total load, and voltage range under load conditions. Concretely, we develop EMTDC modelling to perform a voltage distribution analysis when the PEVs charging system by their charging scenario was connected to the distribution system under the load condition. Furthermore we present evaluation algorithm to determine whether it is possible to adjust it such that it is in the allowed range by applying ULTC when the voltage change rate by PEVs charging scenario exceed its allowed range. Also, detailed analysis of the impact of PEVs on power distribution system was carried out by calculating existing electric power load and additional PEVs charge load by each scenario on new-town in Korea to estimate total load increases, and also by interpreting the subsequent voltage range for system circuits and demonstrating conditions for countermeasures. It was concluded that total loads including PEVs charging load on new-town distribution system in Korea by PEVs penetration scenario increase significantly, and the voltage range when considering ULTC, is allowable in terms of voltage tolerance range up to a PEVs penetration of 20% by scenario. Finally, we propose the charging capacity of PEVs that can delay the reinforcement of power distribution system while satisfying the permitted voltage change rate conditions when PEVs charging load is connected to the power distribution system by their charging penetration scenario.
Nowadays, the global market requires a variety of products and shorter life cycle to fulfill the diverse demands of customers. To survive in the turbulent and competitive markets, automobile assembly companies must design and implement manufacturing systems that respond rapidly to market demands. In this paper, methods for reconfiguring system based on modular concept is proposed using AR(Augmented reality) technologies. First, the relationship matrixes between change drivers and system components are generated to divide existing manufacturing system to each module. And, new change drivers are selected based on required function in new system. Through the modification of relationship matrix, the concept design of new system is proposed and implemented in AR environment. Finally, according to proposed methods and procedure in this paper, the existing cockpit assembly system is reconfigured to spare tire assembly system as a case study. As the use of the modular-based reconfiguration method in AR environment, the time and cost for reconfiguring manufacturing system will be reduced dramatically.
The purpose of this article is to examine land use change in the fringe area of a metropolitan city through multi-temporal data analysis. Change detection has been regarded as one of the most important applications for utilization of remotely sensed imageries. Conventionally, two images were used for change detection, and Arithmetic calculators were generally used on the process. Meanwhile, multi-temporal change detection for a large number of images has been carried out. In this paper, a digital land-use map and three Landsat TM data were utilized for the multi-temporal change detection Each urban area map was extracted as a base map on the process of multi-temporal change detection. Each urban area map was converted to bit image by using boolean logic. Various urban change types could be obtained by stacking the urban area maps derived from the multi-temporal data using Geographic Information System(GIS). Urban change type map was created by using the process of piling up the bit images. Then the urban change type map was compared with each land cover map for the change detection. Dalseo-gu of Daegu city and Hwawon-eup of Dalsung-gun, the fringe area of Daegu Metropolitan city, were selected for the test area of this multi-temporal change detection method. The districts are adjacent to each other. Dalseo-gu has been developed for 30 yeais and so a large area of paddy land has been changed into a built-up area. Hwawon-eup, near by Dalseo-gu, has been influenced by the urbanization of Dalseo-gu. From 1972 to 1999, 3,507.9ha of agricultural area has been changed into other land uses, while 72.7ha of forest area has been altered. This agricultural area was designated as a 'Semi-agricultural area'by the National landuse Management Law. And it was easy for the preserved area to be changed into a built-up area once it would be included as urban area. Finally, the method of treatment and management of the preserved area needs to be changed to prevent the destruction of paddy land by urban sprawl on the urban fringe.
적외선 영상 장비에 사용되는 광학계는 온도에 따른 굴절률의 변화가 심해 운용 온도 범위가 넓은 군용 적외선 영상장비에는 자동초점조절 기능이 필수적이다. 본 논문에서는 3중 배율의 적외선 영상 장비를 설계하고 해당 장비의 온도에 따른 굴절률 변화를 보상하기 위하여 온도 챔버에 영상 장비와 시준기를 설치하여 온도에 따른 렌즈 초점 이동량 변화를 측정하였다. 측정된 이동량을 활용하여 자동초점조절 기능을 구현하였으며 두 번의 온도 시험을 통해 -35~71℃의 넓은 운용 온도범위에서 상온의 MTF 성능과 동등한 수준의 분해능 성능의 영상을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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