The Electrical Resistance Probe of carbon steel and weight loss coupons were exposed in atmosphere and in the lake water of Hanoi. The comparison of data received by two methods after one year exposure was presented. The correspondence of the data of these methods on the exposure time in both environments showed a capacity of using Electrical Resistance Probe in Vietnamese natural corrosion testing of Carbon steel.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10a
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pp.553-555
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2004
SoC 분야에서 온 칩 버스는 전체 시스템의 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 이에 따라 최근 ARM 사에서는 고성능 온 칩 버스 구조인 ML(Multi-Layer) AHB 버스를 제안하였다. ML AHB 버스는 저전력 임베디드 시스템에 적합한 버스 구조로써 현재 널리 사용되고 있다. 하지만, 고가이기 때문에 ADK(AMBA$^{TM}$ Design kit) 구매에 대한 부담이 적지 않다. 본 논문은 ML AHB의 버스 구조인 버스 매트릭스 구현 및 ADK에서 제공되지 않는 테스트 환경 즉, Protocol Checker 및 Performance Monitor Module 구현에 관한 것이다.
Jung, Kwang-Bon;Choi, Mi-Jung;Kim, Myung-Sup;Won, Young-J.;Hong, James W.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.8B
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pp.707-718
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2008
The methodology of classifying traffics is changing from payload based or port based to machine learning based in order to overcome the dynamic changes of application's characteristics. However, current state of traffic classification using machine learning (ML) algorithms is ongoing under the offline environment. Specifically, most of the current works provide results of traffic classification using cross validation as a test method. Also, they show classification results based on traffic flows. However, these traffic classification results are not useful for practical environments of the network traffic monitoring. This paper compares the classification results using cross validation with those of using split validation as the test method. Also, this paper compares the classification results based on flow to those based on bytes. We classify network traffics by using various feature sets and machine learning algorithms such as J48, REPTree, RBFNetwork, Multilayer perceptron, BayesNet, and NaiveBayes. In this paper, we find the best feature sets and the best ML algorithm for classifying traffics using the split validation.
In the speech recognition under the noisy environments, reducing the mismatch introduced between training and testing environments is an important issue. Spectral subtraction is widely used technique because of its simplicity and relatively good performance in noisy environments. In this paper, we introduce histogram method as a reliable noise estimation approach for spectral subtraction. This method has advantages over the conventional noise estimation methods in that it does not need to detect non-speech intervals and it can estimate the noise spectra even in time-varying noise environments. Even though spectral subtraction is performed using a reliable average noise spectrum by the histogram method, considerable amount of residual noise remains due to the variations of instantaneous noise spectrum about mean. To overcome this limitation, we propose a new over-estimation technique based on distribution characteristics of histogram used for noise estimation. Since the proposed technique decides the degree of over-estimation adaptively according to the measured noise distribution, it has advantages to be few the influence of the SNR variation on the noise levels. According to speaker-independent isolated word recognition experiments in car noise environment under various SNR conditions, the proposed histogram-based over-estimation technique outperforms the conventional over-estimation technique.
Software, once developed, has a long life and evolves through numerous additions and modifications because of the faults, the changes in user requirements, the changes in environments, and so forth. With the evolution of the software, assuring the quality of the software is getting more difficult because of numerous versions of the software. Meanwhile, regression testing has been used to support the software testing activities and assure acquiring appropriate quality through several versions of software. Regression testing, however, is too expensive because it requires lots of test cases executions and the number of test cases increases sharply as the software evolves. For this reason, several techniques are suggested to help conducting regression testing then test case prioritization technique is understood the most effective and efficient technique to support regression testing. In this paper, we propose an approach, Historical Value-Based Approach, which is based on the use of historical information to estimate the current cost and fault severity for cost-cognizant test case prioritization. As a result of the proposed approach, software testers who perform regression testing prioritize their test cases more effectively so that the test effectiveness of them can be improved in terms of APFDc.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.21
no.2
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pp.197-203
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2001
Micro-defects induced by design and production failure or working environments are known as the cause of SCC(Stress Corrosion Cracking) in aged structures. Therefore, the evaluation of structural integrity based on micro-cracks is required not only a manufacturing step but also in-service term. So we introduce a new nondestructive inspection method using the magneto-optical film to detect micro-cracks. The method has some advantage such as high testing speed, real time data acquistion and the possibility of remote sensing by using of a magneto-optical film that takes advantage of the change of magnetic domains and domain walls. This paper introduces the concept of the new nondestructive inspection method using the magneto-optical film, also proves the possibility of this method as a remote testing system under oscillating load considering application on real fields by applying the method to four types of specimens.
The cause of corrosion failure found in structures or various components operating in severe corrosive environments has been attributed to stress corrosion cracking(SCC)which is resulting from the combined effects of corrosive environments and static tensile stress. Slow strain rate test (SSRT) provides a rapid reliable method to determine SCC susceptibility of metals and alloys for a broad range of application. The chief advantage of SSRT procedures is that it is much more aggressive in producing SCC than conventional constant strain or constant load tests, so that the testing time is considerably reduced. Therefore, in this paper, the combined effects of material properties and strain rate on the tensile ductility and fracture morphology of parents and weldment for SM45C, SCM440 and SM20C steels were examined and discussed in synthetic sea water. The susceptibility of SCC was the most severe under the strain rate of $1.0{\times}10^{-6} sec^{-1}$, and R.O.A. can be used for parent and maximum load for weldment to evaluate the parameter for SCC susceptibility.
The friction and wear behaviors of ceramics against steels with lubricants were investigated and compared with those observed in air. Lubrications wbre done by a water and a commercial engine oil as received. The investigated ceramics were $Al_{2}O_{3}$, SiC, and $Si_{3}N_{4}$. Steels with 0.2 wt.% C were heat treated to obtain tempered structure. A cylinder-on-plate tribometer with rotated sliding motion was used to carry out the experiments. In the experiments reported here, the ranges of different testing speeds and loads were used. It was found that the friction and wear characteristics of tested pairs were significantly influenced by environments. In water and oil environments the wear of ceramics was reduced from 10$^{-6}$ g/s down to 10$^{-8}$ g/s in dry sliding at the same values of the frictional power which are the products of the friction coefficient, the load and the sliding speed. SiC showed excellent wear resistant behavior in water sliding, which was the lowest among tested ceramics, but it was, very poor in oils. In case of $Si_{3}N_{4}$, the wear rates were very low under oil environment, but the highest in water. The wear rates of $Al_{2}O_{3}$ were very low in both lubricating conditions at low values of the frictional power, but high at high values of the frictional power.
A compact imaging spectrometer (COMIS) is currently under development for use in the STSAT3 microsatellite. COMIS images the Earth's surface and atmosphere with ground sampling distances of ${\sim}30m$ in the $18{\sim}62$ spectral bands ($4.0{\sim}1.05{\mu}m$) for the nadir looking at an altitude of 700 km. COMIS has an imaging telescope and an imaging spectrometer box into which three electronics PCBs are embedded. These are designed into a single assembly with dimensions of 35(L) $\times$ 20(W) $\times$ 12(H) $cm^3$ and a mass of 4.3 kg. Optomechanical design efforts are focused on manufacturing ease, alignment, assembly, testing and improved robustness in space environments. Finite element analysis demonstrates that COMIS will survive in launch and space environments and perform the system modulation transfer function (MTF) in excess of 0.29 at the Nyquist frequency of the CCD detector (38.5 lines-per-mm).
Based on the constructivist learning environments model and the learner-centered psychological principles, STEAM education program with the theme of eliminating smog was developed. Through the program, senior elementary school students will learn and apply the convergence knowledge of science, technology, engineering, arts and mathematics such as the human body's respiratory system (S), immune system (S), big data (M, T), computer programming(M), and aduino sensor utilization (E) directly to solve the problem. After expert validity testing, we found that developed program meet the standards of STEAM education program development and can develop creative thinking skills to find and solve problems in students' daily lives. In addition, this study is meaningful in providing a reference example for the development of STEAM education programs that enhance convergence knowledge in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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