The behavior of fission gas in all major types of nuclear fuel has been reviewed with an emphasis on more recently discovered aspects. It is proposed that the behavior of fission gas can be classified in a number of characteristic types that occur at a high or low operating temperature, and/or at high or low fissile burnup. The crystal structure and microstructure of the various fuels are the determinant factors in the proposed classification scheme. Three types of behavior, characterized by anisotropic $\alpha$-U, high temperature metallic $\gamma$-U, and cubic ceramics, are well-known and have been extensively studied in the literature. Less widely known are two equally typical low temperature kinds: one associated with fission induced grain refinement and the other with fission induced amorphization. Grain refinement is seen in crystalline fuel irradiated to high burnup at low temperatures, whereas breakaway swelling is observed in amorphous fuel containing sufficient excess free-volume. Amorphous fuel, however, shows stable swelling if insufficient excess free-volume is available during irradiation.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.53
no.12
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pp.834-838
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2004
This paper proposes an algorithm for EEG pattern classification using the Multi-template method, which is a kind of speaker adaptation method for speech signal processing. 10-channel EEG signals are collected in various environments. The linear prediction coefficients of the EEGs are extracted as the feature parameter of human sensibility. The human sensibility classification algorithm is developed using neural networks. Using EEGs of comfortable or uncomfortable seats, the proposed algorithm showed about 75% of classification performance in subject-independent test. In the tests using EEG signals according to room temperature and humidity variations, the proposed algorithm showed good performance in tracking of pleasantness changes and the subject-independent tests produced similar performances with subject-dependent ones.
Objective: This study classified three different emotional states(boredom, pain, and surprise) using physiological signals. Background: Emotion recognition studies have tried to recognize human emotion by using physiological signals. It is important for emotion recognition to apply on human-computer interaction system for emotion detection. Method: 122 college students participated in this experiment. Three different emotional stimuli were presented to participants and physiological signals, i.e., EDA(Electrodermal Activity), SKT(Skin Temperature), PPG(Photoplethysmogram), and ECG (Electrocardiogram) were measured for 1 minute as baseline and for 1~1.5 minutes during emotional state. The obtained signals were analyzed for 30 seconds from the baseline and the emotional state and 27 features were extracted from these signals. Statistical analysis for emotion classification were done by DFA(discriminant function analysis) (SPSS 15.0) by using the difference values subtracting baseline values from the emotional state. Results: The result showed that physiological responses during emotional states were significantly differed as compared to during baseline. Also, an accuracy rate of emotion classification was 84.7%. Conclusion: Our study have identified that emotions were classified by various physiological signals. However, future study is needed to obtain additional signals from other modalities such as facial expression, face temperature, or voice to improve classification rate and to examine the stability and reliability of this result compare with accuracy of emotion classification using other algorithms. Application: This could help emotion recognition studies lead to better chance to recognize various human emotions by using physiological signals as well as is able to be applied on human-computer interaction system for emotion recognition. Also, it can be useful in developing an emotion theory, or profiling emotion-specific physiological responses as well as establishing the basis for emotion recognition system in human-computer interaction.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.12
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pp.1544-1553
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1999
Recently, ultrasonic testing techniques have been widely used in the evaluation of the quality of metal. In this experiment, six heat-treated temperature of specimen have been considered : 0, 1200, 1250, 1300, 1350 and 1387$^{\circ}C$. As heat-treated temperature increases, the grain size of stainless steel also increases and then, eventually make it destroy. In this paper, a pattern recognition method is proposed to identify the heat-treated temperature of metals by evidence accumulation based on artificial intelligence with multiple feature parameters; difference absolute mean value(DAMV), variance(VAR), mean frequency(MEANF), auto regressive model coefficient(ARC), linear cepstrum coefficient(LCC) and adaptive cepstrum vector(ACV). The grain signal pattern recognition is carried out through the evidence accumulation procedure using the distances measured with reference parameters. Especially ACV is superior to the other parameters. The results (96% successful pattern classification) are presented to support the feasibility of the suggested approach for ultrasonic grain signal pattern recognition.
The purpose of this study was to explore the effects of meteorological factors on sales of apparel products. Basic fiat came out daily meteorological data and sales data of apparel products in department store from 1998 to 2000. Four factors(the average temperature, rainfall, wind velocity, sunshine duration) from the nine meteorological factors were selected and were collected with Korea Meteorological Administration. Sales data were collected with business strategy department of H (department store in Seoul. The sales data were divided into six classifications, which are woman's wear, men's wear, children's wear, golf wear, sports wear, and inner wear. The results of this study were as follows: 1) Sales of apparel products were significantly correlated with the average temperature, rainfall, wind velocity, sunshine duration. Among the meteorological factors, temperature turned out to be the most influential in apparel sales and then the amount of rainfall, sunshine duration affected sales according to apparel classifications differently. 2) There were some differences among the apparel classifications in the effect of meteorological factors on the sales of apparel. In the spring. the higher the temperature was, the higher the sales of women's wear and golf wear were, but the lower the sales of children's wear, sports wear and inner wear were. In the summer, The higher the amount of rainfall was, the lower the sales of all the apparel classification were. The higher the temperature was, the higher the sales of sports wear were. In the fall, the lower the temperature was, the higher the sales of all the apparel classification except snorts wear were. In the winter, the meteorological factors had little effect on the sales of women's wear, men's wear and children's wear. The higher the temperature was, the higher the sales of golf wear were. The lower the temperature was, the higher the sales of sports wear were.
Korea, which is located in the middle-latitude area of the northern hemisphere, has four seasons. These seasons can be classified based on their months, mean temperatures, biology and natural phenomena. In this study, climatic changes were identified by biotic and temperature seasons, changing trends were compared by season, and the appropriateness of the biotic phenomena for the biotic season classification was examined. The data for this study included the mean temperatures, and biology phenomenon observation dates, which had been observed for 38 years from the ASOSs in seven Gwangju and Jeonnam regions. Limitations were found in the classification of the temperature and biotic seasons. Especially in the case of the biotic season based on a single life, the points of the first sighting and the initial sound fluctuated so much that the accuracy of the results was not guaranteed. Therefore, the life species had to be selected subject to detailed verification and accurate specifications, and to be applied to the meteorological phenomena. In addition, there were lives in the standard biology that could no longer be observed because of environmental pollution and climatic change, which indicates the need to protect the existing standard biology.
A museum's collections is fundamental factors to construct important activity of museum performing a role as cultural facility for learning, education and research. Therefore, conservation of collections through appropriate environments is previously established in step of planing a museum. Hereby, the purpose of this study is to set up the classification of collections and suggest a useful guidance of the storage division in a domestic museum. The results of this study are as follows. First, the main factors of deterioration are temperature and relative humidity in a museum storage, so classification of collections should be set up according to the objective standards of these factors. Second, the classification of collections can be performed as follow: the group for nonorganic materials subdivide metal, chinaware, earthenware, and jade stone, the group for organic materials subdivide leather hair paper fabric, bone horn shell mound and wood herbage and the group for composed materials. Third, for storage division of a domestic museum, basically has to consider that it is reasonable to plan $4{\sim}5$ storages in metal, jade stone, chinaware earthenware, and organic materials of $1{\sim}2$ units in case of a serial of history like archaeological, antique museum. And in case of folk relics of modern and contemporary arts are collected, it is reasonable to plan over 5 storages add composed materials to foregoing classification.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.8
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pp.34-40
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2017
In recent years, global warming has caused abnormal weather phenomena. Unusually cold climates have occurred all around the world, including cold waves in the Northeastern United States, Beijing, China, Southern India, and Pakistan, as well as floods in Chile, Kazakhstan, and Vietnam. China has been experiencing a nationwide heat wave annually since the year 2013, especially in the southern region. In this study, we used Landsat 8 OLI TIRS sensor images from four periods to analyze the characteristics of abnormal high temperature phenomena in Cixi-si, China. Land cover classification was performed using 10 bands of satellite imagery, and the surface temperature was extracted using the 10th thermal band. The results of the land cover classification of the fourth period show the changes of the time series quantitatively. The results of the surface temperature calculation provided both the average overall temperature and the average temperature of individual items. The temperature was found to be highest for buildings, followed by grassland, forest, agricultural land, water systems, and tidal flats in the same period.
Ordination and classification techiques were used to analyze the forest communities and to examine the integration problem of community-to-ecological species group in mt. moak provincial park of korea. phytosociological classiication based on floristic composition produced seven commuities of zelkova serrata, carpinus densiflora. These seven communities were well discriminated in the two-dimensional analyses of soil moisture, soil organic matter content and temperature(elevation), eciprocally, and in three-dimensional space of the three environmental factors also. They corresponded to seven ecological groups derived from the distribution pattern analysis of species populations in this mountain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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