Dynamic compaction of Aluminum powder using gas detonation forming technique was investigated. The experiments were carried out on four different conditions of total pre-detonation pressure. The effects of the initial powder mass and grain particle size on the green density and strength of compacted specimens were investigated. The relationships between the mentioned powder design parameters and the final features of specimens were characterized using Response Surface Methodology (RSM). Artificial Neural Network (ANN) models using the Group Method of Data Handling (GMDH) algorithm were also developed to predict the green density and green strength of compacted specimens. Furthermore, the desirability function was employed for multi-objective optimization purposes. The obtained optimal solutions were verified with three new experiments and ANN models. The obtained experimental results corresponding to the best optimal setting with the desirability of 1 are 2714 kg·m-3 and 21.5 MPa for the green density and green strength, respectively, which are very close to the predicted values.
As the environmental pollution and the global warming have become more and more serious, the green management has been growing more and more critical to small and medium enterprises. In order to explore factors positively influencing small and medium enterprises' green management performance, this study presents the two major implications through the ordinary least squares regression based on the 2,200 data from the small and medium enterprises in the Republic of Korea. First, small and medium enterprises' external technology R&D information network diversity positively influences their green management performance from technology R&D. Second, small and medium enterprises' production process improvement is a partial mediator between their external technology R&D information network diversity and green management performance from technology R&D.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.3
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pp.123-131
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2012
As the price of traditional fuels soar, the alternatives are becoming more viable. And manufacturers are promoting the growing viability of electric and biofuel-powered vehicles through longer warranties. Now, these longer green environment (emission)warranties, sometimes called extended warranties or "super warranties," have been adapted. The main result of this paper is to present a new method to approximate a bivariate warranty function by using Radial Basis Function Network with application of Radon Transform and its inverse which is used to reduce the dimension of the warranty space. This method consist of the following stages: First, by using the Radon Transform, the bivariate warranty function can be reduced to one dimensional function. Second, each of the one dimensional functions is approximated by using neural network technique into neural sub-networks. Third, these neural sub-networks are combined together to form the final approximation neural network. Four, by using the inverse of radon transform to this final approximation neural network we get the approximation to the given function. Also, we apply the above method to some green warranty data of automotive vehicle company.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.43
no.3
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pp.101-113
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2015
The purpose of this study is increasing ventilation network usability for urban green space planning by enhancing its practicality and detail. A ventilation network feature extraction technique using roughness length($z_0$) was proposed. Continuously surfaced DZoMs generated from $z_0$(cadastral unit) using three interpolations(IDW, Spline, and Kriging) were compared to choose the most suitable interpolation method. Ventilation network features were extracted using the most suitable interpolation technique and studied with land cover and land surface temperature by spatial overlay comparison. Results show Kriging is most suitable for DZoM and feature extraction in comparison with IDW and Spline. Kriging based features are well fit to the land surface temperature(Landsat-7 ETM+) on summer and winter nights. Noteworthy is that the produced ventilation network appears to mitigate urban heat loads at night. The practical use of proposed ventilation network features are highly expected for urban green space planning, though strict validation and enhancement should follow. (1) $z_0$ enhancement, (2) additional ventilation network interpretation and editing, (3) linking disconnected ventilation network features, and (4) associated dataset enhancement with data integrity should technically preceded to enhance the applicability of a ventilation network for green space planning. The study domain will be expanded to the Seoul metropolitan area to apply the proposed ventilation network to green space planning practice.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.10
no.4
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pp.330-337
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2000
This paper proposes a new concept of coordinating green this which controls 10 traffic intersection systems. For instance, if we have a baseballs game at 8 pm today, traffic volume toward the baseball game at 8 pm today, traffic volume toward the baseball game will be incr eased 1 hour or 1 hour 30 minutes before the baseball game. at that time we can not pred ict optimal green time Even though there have smart elctrosensitive traffic light system. Therefore, in this paper to improve average vehicle speed and reduce average vehicle waiting time, we created optimal green time using fuzzy rules and neural network. Computer simulation results proved reducing average vehicle waiting time proposed coordinating green time better than electro-sensitive traffic light system. Therefore, in this paper to improvevehicle speed and reduce average vehicle waiting time, we created optiual green time fuzzy rules and neural network. Computer simulation results proved reducing average vehicle waiting time which proposed coordinating green time better than electro-sensitive traffic light system dosen't consider coordinating green time.
This study aims to analyze the landscape ecological characteristics of green spaces within built up area of high density and evaluate the potential applicability of green patches, thereby introducing urban garden for generating green networks in residence areas. To this end, Yeoksam-Dong was selected as the site area since it is classified as both green initiative zone and alienated area of park service in Seoul. First, the current condition of green spaces in Yeoksam-Dong was identified by five categories: Street trees, private garden, public pocket garden, rooftop garden, and park. Then, the landscape index analysis through FRAGSTATS and connectivity assessment via multi-buffer zone analysis were carried out for analyzing the green networks and evaluating the potential value of green space. The results showed that the degree to which green areas in the site were distributed is arranged in the order of street tree, private garden, public pocket garden, park, and rooftop garden. In case of the street trees whose total core area (TCA, $1,618m^2$) is as high as the park's ($1,128m^2$). Private garden has potential for green network in built up area of high density by gardening since the shape of the patches are irregular (ED = 78.1m/ha) and the average distance among the patches is close (ENN=33.9m). Public pocket garden has also potential for gardening according to the result that it was found to be distributed evenly (LPI=5.7%, SHEI=0.9) with exposing external disturbance ($TCA=66m^2$). For the green network, 84% of all the study site is covered by small green network in 50m butter range of connected green area. The effect of green network was expected through gardening in public pocket garden (27%) and street tree (26%). Accordingly, it is encouraged to actively utilize street tree, private gardens, and rooftop gardens and to establish the urban gardens like local-based community gardens in public pocket garden where a variety of activities can be carried out near residential areas. By doing so, green networks can effectively be established in built up area with high density. The results of this study can contribute positively to fostering the creation of various types of urban gardens.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.24
no.3
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pp.31-38
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2019
In this paper, we design a green supply chain (gSC) network model. For constructing the gSC network model, environmental and economic factors are taken into consideration in it. Environmental factor is to minimize the $CO_2$ emission amount emitted when transporting products or materials between each stage. For economic factor, the total cost which is composed of total transportation cost, total handling cost and total fixed cost is minimized. To minimize the environmental and economic factors simultaneously, a mathematical formulation is proposed and it is implemented in a genetic algorithm (GA) approach. In numerical experiment, some scales of the gSC network model is presented and its performance is analyzed using the GA approach. Finally, the efficiencies of the gSC network model and the GA approach are proved.
우리나라 전력기술 수준의 평가는 전력기술 중장기 발전계획에 대한 기초자료로서 전력인프라의 투자, 연구개발정책의 수립, 예산배분의 기된 데이터로서 활용되고 있지만, 대부분의 기술수준 평가방법이 전문가 설문조사에 의한 정성적 평가에 그치고 있어 산업 현장의 데이터가 반영되는 데는 미흡한 점이 있었다. 된 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 전력기술전반의 수준 평가를 전력산업 각 부분의 계량지표를 관간으로 산출하는 방법에 의한 계량적인 기술평가를 시도하였다. 이 정량적 평가결과를 전문가의 정성적 평가결과 및 과학기술부 조사결과와 대비함으로써 그 차이를 논하고 향후 해석적인 기술평가를 위한 발전방향을 제시하였다.
Green gas emissions Trading System(ETS) came into effect in the Europe last year 2005. All transport modes have tried to reduce green gas emission and EU member countries are promoting the use of environmental friendly transport mode to avoid economic loss due to green gas emission. Besides ETS, rapidly rising of oil price and peak oil urge to invest more in the environmental friendly public transport mode and to discourage the use of private cars. The operation of KTX is estimated to bring external cost reduction up to 570 bil. won in 2004 based on European external unit costs of transport modes. This result implies that the expansion of high speed rail network and reconsideration of East-West high speed rail network which is not considered because of weak economic validity is required.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.9
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pp.4145-4164
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2016
Energy harvesting is an increasingly attractive source of power for cellular networks, and can be a promising solution for green networks. In this paper, we consider a cellular network with power beacons powering multiple mobile terminals with microwave power transfer in energy beamforming. In this network, the power beacons are powered by grid and renewable energy jointly. We adopt a dual-level control architecture, in which controllers collect information for a core controller, and the core controller has a real-time global view of the network. By implementing the water filling optimized power allocation strategy, the core controller optimizes the energy allocation among mobile terminals within the same cluster. In the proposed green energy cooperation paradigm, power beacons dynamically share their renewable energy by locally injecting/drawing renewable energy into/from other power beacons via the core controller. Then, we propose a new water filling optimized green energy cooperation management strategy, which jointly exploits water filling optimized power allocation strategy and green energy cooperation in cellular networks. Finally, we validate our works by simulations and show that the proposed water filling optimized green energy cooperation management strategy can achieve about 10% gains of MT's average rate and about 20% reduction of on-grid energy consumption.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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