본 논문에서는 thin wire와 SRR(Split Ring Resonator)을 이용하여 유전율과 투자율을 동시에 제어할 수 있는 3D 등방성 단일 셀을 설계하고 분석해 살펴보았다. 등방성을 갖는 3D bulk 구조를 설계하기 위해서는 모든 면에서 바라본 bulk의 구조 특성이 매우 유사해야 한다. 이러한 구조를 구현하기 위하여 본 논문에서는 thin wire와 상하좌우가 모두 대칭인 SRR 구조를 설계하였으며, 이를 3D bulk 구조에 적용한 결과 8.72 GHz에서 모든 방향(x, y, z방향)에 대하여 유효 상대 유전율이 약 -0.6, 유효 상대 투자율이 약 -1.5, 그리고 굴절율이 -0.95인 3D 등방성 bulk가 설계되었다. 계산된 Brillouin 분산 다이어그램도 제안된 구조가 등방성에 유사하다는 것을 보여주었다.
This studies were carried out to investigate the effects of leaf loading quantity and circulating air volume during bulk curing on the variation of physical and chemical characteristics in flue-cured tobacco. The results are as follows : 1. The content of sugar in cured leaves was decreased with more circulating air volume and leaf loading quantity at bulk curing. 2. Total nitrogen and protein nitrogen were decreased with less circulating air volume and more leaf loading quantity, while amino nitrogen was increased. 3. The contents of linolenic acid and linoleic acid were increased with more leaf loading quantity and oxalic acid and citric acid had a tendency of being increased in case of high circulating air volume. 4. In general, major aromatic compounds were increased through flue-curing. Relatively high content of solanone in case of lower air volume and less leaf loading were observed, while megastig matrienone was increased when leaf loading was small. 5. The more circulation air volume with leaf loading quantity caused lowering equilibrium moisture content and higher shatter index, which resulted in poor quality of cured leaves based on quality index, nitrogen number, taste index phillips index, and sugar-nicotine ratio.
Optimal range of soil physical quality to enhance crop productivity or to improve environmental health is still in dispute for the upland soil. We hypothesized that the optimal range might be established by comparing soil physical parameters and their interactions inhibiting crop growth. The parameter identifying optimal range covered favorable conditions of aeration, permeability and root extension. To establish soil physical standard two experiments were conducted as follows; 1) investigating interactions of bulk density and aeration porosity in the laboratory test and 2) determining effects of soil compaction and deep & conventional tillage on physical properties and crop growth in the field test. The crops were Perilla frutescens, Zea mays L., Solanum tuberosum L. and Secale cereael. The saturated hydraulic conductivity, bulk density from the root depth, root growth and stem length were obtained. Higher bulk density showed lower aeration porosity and hydraulic conductivity, and finer texture had lower threshold bulk density at 10% aeration bulk density. Reduced crop growth by subsoil compaction was higher in silt clay loam compared to other textures. Loam soil had better physical improvement in deep rotary tillage plot. Combined with results of the present studies, the soil physical quality was possibly assessed by bulk density index. Threshold subsoil bulk density as the upper value were $1.55Mg\;m^{-3}$ in sandy loam, $1.50Mg\;m^{-3}$ in loam and $1.45Mg\;m^{-3}$ in silty clay loam for optimal soil physical quality in upland.
The maximum drying shrinkage velocity was proposed to verify bulk and stiffness improvement mechanism during drying according to papermaking parameters. It was based on the wet-web shrinkage behavior without the restraint of wet-web during drying, so intact drying impact could be measured. Bulking agent reduced the drying shrinkage and the maximum drying shrinkage velocity, so paper bulk increased and paper strength decreased. When adding cationic starch to stock with the bulking agent for strengthening, the bulk was increased further with additional decreasing of the drying shrinkage and the maximum drying shrinkage velocity. Paper strength also increased except tensile stiffness index with decreasing the drying shrinkage and the maximum drying shrinkage velocity. When using additional strength additives for strengthening of fiber interfaces extended by bulking agent and cationic starch, amphoteric strength additive increased paper stiffness without loss of paper bulk. It was considered that the added amphoteric strength additives were cross-linked to the stretched cationic starch and this cross-linking increased elasticity of fiber-polymer-fiber interfaces without changing the drying behavior. Paper bulk could be increased with decreasing the maximum drying shrinkage velocity. The drying shrinkage of paper also could be controlled by fiber-to-fiber bonding interfaces by the bulking agent. In this case, paper strength including stiffness was decreased by reducing fiber-to-fiber bonding but it could be improved by strengthening fiber-to-fiber interfaces with polymer complex without loss of bulk.
The electric power industry throughout the world is undergoing considerable changes from the vertically integrated utility structure to the deregulated market. However, the deregulated electricity market is operated with respect to theory of economical efficiency, and therefore, the system operator requires data with fast contingency ranking for security of the bulk power system. This paper compares the weather dependant probabilistic risk index(PRI) with the system performance index for power flow in the IEEE-RTS. The system performance index for power flow presents the power system stability. This paper presents fast calculation method for determining contingency ranking using the weather dependant probabilistic risk index(PRI). The probabilistic risk index can be classified into the case of normal and adverse weather. This paper proposes calculation method using the probabilistic risk index in determining contingency ranking required for security under the deregulated electricity market.
Purpose: The purpose of this study is to overcome limitations of conventional studies that to predict Baltic Dry Index (BDI). The study proposed applications of Artificial Neural Network (ANN) named Long Short-Term Memory (LSTM) to predict BDI. Methods: The BDI time-series prediction was carried out through eight variables related to the dry bulk market. The prediction was conducted in two steps. First, identifying the goodness of fitness for the BDI time-series of specific ANN models and determining the network structures to be used in the next step. While using ANN's generalization capability, the structures determined in the previous steps were used in the empirical prediction step, and the sliding-window method was applied to make a daily (one-day ahead) prediction. Results: At the empirical prediction step, it was possible to predict variable y(BDI time series) at point of time t by 8 variables (related to the dry bulk market) of x at point of time (t-1). LSTM, known to be good at learning over a long period of time, showed the best performance with higher predictive accuracy compared to Multi-Layer Perceptron (MLP) and Recurrent Neural Network (RNN). Conclusion: Applying this study to real business would require long-term predictions by applying more detailed forecasting techniques. I hope that the research can provide a point of reference in the dry bulk market, and furthermore in the decision-making and investment in the future of the shipping business as a whole.
In this study, the relationship between Baltic Dry Index(BDI) and maritime trade volume in the dry cargo market was verified using the vector autoregressive (VAR) model. Data was analyzed from 1992 to 2018 for iron ore, steam coal, coking coal, grain, and minor bulks of maritime trade volume and BDI. Granger causality analysis showed that the BDI affects the trade volume of coking coal and minor bulks but the trade volume of iron ore, steam coal and grain do not correlate with the BDI freight index. Impulse response analysis showed that the shock of BDI had the greatest impact on coking coal at the two years lag and the impact was negligible at the ten years lag. In addition, the shock of BDI on minor cargoes was strongest at the three years lag, and were negligible at the ten years lag. This study examined the relationship between maritime trade volume and BDI in the dry bulk shipping market in which uncertainty is high. As a result of this study, there is an economic aspect of sustainability that has helped the risk management of shipping companies. In addition, it is significant from an academic point of view that the long-term relationship between the two time series was analyzed through the causality test between variables. However, it is necessary to develop a forecasting model that will help decision makers in maritime markets using more sophisticated methods such as the Bayesian VAR model.
공간 데이터 웨어하우스는 공간정보를 주제 중심적이고 통합적이며 시간성을 가지는 비 휘발성 자료로 저장하여 의사결정을 효율적으로 지원하는 시스템이다. 이 시스템은 구축기와 공간 데이터 웨어하우스 서버로 구성되어 있다. 공간 데이터 웨어하우스 서버는 구축기에서 전송된 데이터를 적재하기 위해 사용자 서비스를 정지하고, 사용자의 빠른 응답시간을 위해 적재된 데이터로 색인을 구축한다. 색인 구축을 위한 기존 기법에는 벌크 삽입 기법과 색인 전송 기법이 있다. 벌크 삽입 기법은 색인을 구축하기 위한 클러스터링 비용이 크며 검색 성능도 떨어진다. 색인 전송 기법은 주기적인 소스 데이터의 변경을 지원하지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서의 부분 색인을 이용한 효율적인 색인 재구축 기법을 제안한다. 제안 기법은 부분 색인을 직접 전송, 기록하며 물리적 위치 정보를 예상하여 기록할 수 있는 효율적인 색인 재구축 기법이다. 구축기에서 추출된 데이터를 공간의 근접도가 아닌 색인의 구조에 맞게 클러스터링하며, 생성된 각 클러스터를 부분 색인으로 구성하여 페이지 단위로 전송한다. 공간 데이터 웨어하우스 서버에서는 전송된 부분 색인을 저장하기 위해 물리적으로 연속된 공간을 예약하고 예약된 공간에 부분 색인을 기록한다. 기록된 부분 색인을 공간 데이터 웨어하우스 서버의 기 구축된 색인에 삽입함으로써 색인 재구축을 위한 검색, 분할, 재조정 비용이 최소화된다.
The purpose of this study is possibility of the heavy rainfall prediction using instability index. The convective instability index using this study is Convective Available Potential Energy(CAPE) concerned the growth energy of the storm, Bulk Richardson Number(BRN) concerned the type and strength of the storm, and Sotrm Relative Helicity(SRH) concerned maintenance of the storm. To verify the instability index, the simulation of heavy rainfall case experiment by Numerical Weather Prediction(NWP) model(MM5) are designed. The results of this study summarized that the heavy rainfall related to the high instability index and the proper combination of one more instability index made the higher heavy rainfall prediction.
In this paper, we propose a bulk-load algorithm for $B^+-trees$, the most widely used index structures in database systems. The main characteristic of our algorithm is to simultaneously process all the keys to be placed on each $B^+-trees$ page when accessing the page. This avoids the overhead for accessing the same page multiple times, which results from applying the $B^+-trees$ insertion algorithm repeatedly. For performance evaluation, we analyze our algorithm in terms of the number of disk accesses. The results show that the number of disk accesses excluding those in the redistribution process in identical to the number of $B^+-trees$ pages. Considering that the redistribution process is an unavoidable preprocessing step for bulk-loading, our algorithm requires just one disk access per $B^+-trees$ page, and therefore turns out to be optimal. We also present performance tendancy according to the changes of parameter values via simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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