Turbulence produces the density and velocity fluctuations in molecular clouds, and dense regions within the density fluctuation are the birthplace of stars. Also, turbulence can produce non-thermal pressure against gravity. Thus, turbulence plays a crucial roles in controlling star formation. However, despite many years of study, the detailed relation between turbulence and star formation remain poorly understood. As part of the Taeduk Radio Astronomy Observatory (TRAO) Key Science Program (KSP), "mapping Turbulent properties In star-forming MolEcular clouds down to the Sonic scale (TIMES; PI: Jeong-Eun Lee)", we mapped two star-forming molecular clouds, the Orion A and the ρ Ophiuchus molecular clouds, in six molecular lines (13CO 1-0/C18O 1-0, HCN 1-0/HCO+ 1-0, and CS 2-1/N2H+ 1-0) using the TRAO 14-m telescope. We applied the Principal Component Analysis (PCA) to the observed data in two different ways. The first method is analyzing the variation of line intensities in velocity space to evaluate the velocity power spectrum of underlying turbulence. We investigated the relation between the star formation activities and properties of turbulence. The other method is analyzing the variation of the integrated intensities between the molecular lines to find the characteristic correlation between them. We found that the HCN, HCO+, and CS lines well correlate with each other in the integral shaped filament in the Orion A cloud, while the HCO+ line is anti-correlate with the HCN and CS lines in L1688 of the Ophiuchus cloud.
본 논문에서는 전기차 전력변환 시스템의 근간이 되는 전력반도체 소자의 발전 방향과 차세대 전력반도체 소자인 wide bandgap (WBG)의 특징에 관해 소개하고자 한다. 현재까지의 주류인 Si insulated gate bipolar transistor (IGBT)의 특징에 관해 소개하고, 제조사 별 Si IGBT 개발 방향에 대해 다루었다. 또한 대표적인 WBG 전력반도체 소자인 SiC metal-oxide-semiconductor field-effect transistor (MOSFET)이 가지는 특징을 고찰하여 종래의 Si IGBT 소자 대비 SiC MOSFET이 가지는 효용 및 필요성에 대해 서술하였다. 또한 현 시점에서의 GaN 전력반도체 소자가 가지는 한계 및 그로 인해 전기자동차용 전력변환모듈 용으로 사용하기에 이슈인 점을 서술하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권5호
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pp.1396-1412
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2023
Conversation modeling is an important and challenging task in the field of natural language processing because it is a key component promoting the development of automated humanmachine conversation. Most recent research concerning conversation modeling focuses only on the current utterance (considered as the current question) to generate a response, and thus fails to capture the conversation's logic from its beginning. Some studies concatenate the current question with previous conversation sentences and use it as input for response generation. Another approach is to use an encoder to store all previous utterances. Each time a new question is encountered, the encoder is updated and used to generate the response. Our approach in this paper differs from previous studies in that we explicitly separate the encoding of the question from the encoding of its context. This results in different encoding models for the question and the context, capturing the specificity of each. In this way, we have access to the entire context when generating the response. To this end, we propose a deep neural network-based model, called the Context Model, to encode previous utterances' information and combine it with the current question. This approach satisfies the need for context information while keeping the different roles of the current question and its context separate while generating a response. We investigate two approaches for representing the context: Long short-term memory and Convolutional neural network. Experiments show that our Context Model outperforms a baseline model on both ConvAI2 Dataset and a collected dataset of conversational English.
Turbulence plays a crucial role in controlling star formation as it produces density fluctuation as well as non-thermal pressure against gravity. Therefore, turbulence controls the mode and tempo of star formation. However, despite a plenty of previous studies, the properties of turbulence remain poorly understood. As part of the Taeduk Radio Astronomy Observatory (TRAO) Key Science Program (KSP), "mapping Turbulent properties In star-forming MolEcular clouds down to the Sonic scale (TIMES; PI: Jeong-Eun Lee)", we mapped the Orion A and the Ophiuchus clouds, in three sets of lines (13CO 1-0/C18O 1-0, HCN 1-0/HCO+ 1-0, and CS 2-1/N2H+ 1-0) with a high-velocity resolution (~0.1 km/s) using the TRAO 14-m telescope. The mean Trms for the observed maps are less than 0.25 K, and all these maps show uniform Trms values throughout the observed area. These homogeneous and high signal-to-noise ratio data provide the best chance to probe the nature of turbulence in two different star-forming clouds, the Orion A and Ophiuchus clouds. We present comparisons between the line intensities of different molecular tracers as well as the results of a Principal Component Analysis (PCA).
Broad studies have addressed the issue of structural element damage identification, however, rubber bearing, as a key component of load transmission between the superstructure and substructure, is essential to the operational safety of a bridge, which should be paid more attention to its health condition. However, regarding the limitations of the traditional bearing damage detection methods as well as few studies have been conducted on this topic, in this paper, inspired by the model updating-based structural damage identification, a two-stage bearing damage identification method has been proposed. In the first stage, we deduce a novel bearing damage localization indicator, called element relative MSE, to accurately determine the bearing damage location. In the second one, the prior knowledge of bearing damage localization is combined with sailfish optimization (SFO) to perform the bearing damage estimation. In order to validate the feasibility, a numerical example of a 5-span continuous beam is introduced, also the noise robustness has been investigated. Meanwhile, the effectiveness and engineering applicability are further verified based on an experimental simply supported beam and actual engineering of the I-40 Bridge. The obtained results are good, which indicate that the proposed method is not only suitable for simple structures but also can accurately locate the bearing damage site and identify its severity for complex structure. To summarize, the proposed method provides a good guideline for the issue of bridge bearing detection, which could be used to reduce the difficulty of the traditional bearing failure detection approach, further saving labor costs and economic expenses.
본 연구는 지금까지 시행된 환경정비형 지구단위계획의 시행사례인 "건대앞 노유거리, 성신여대입구 하나로거리 이대앞 찾고싶은거리"를 분석함으로써 환경정비형 지구단위계획의 성과 및 한계와 앞으로 나아갈 방향에 대하여 고찰하는데 그 목적이 있다. 건대앞 노유거리계획과 성신여대 앞 하나로거리계획은 환경정비형 지구단위계획이 처음 시행된(건대 앞 노유거리 : 2001년, 성신여대 앞 하나로거리: 2002년) 의미 있는 거리이며 이후 2005년 시행된 이대 앞 찾고싶은거리 환경정비형 지구단위계획의 경우 앞서 시행된 두 환경정비형 지구단위계획에서 확인된 문제점을 보완하여 시행된 측면이 있어 앞의 2개 사업과의 비교를 위하여 함께 분석을 실시하였다. 환경정비형 지구단위계획에 의한 사업은 물리적 가로환경변화에 초점을 맞춰 거리이용특성, 가로시설물, 가로입면의 3가지 측면에서의 내용을 중심으로 분석하였으며, 이러한 계획에 의한 사업 효과 분석은 사업 전 후 현황을 환경정비형 지구단위계획의 시행지침에 제시된 3가지 목표의 (목표1. 상점 및 필지별 개보수와 연계할 수 있는 환경개선, 목표2. 이용방식의 개선을 통한 환경개선, 목표3. 서울시 및 자치구의 공공사업과 연계한 설계대상) 달성 수준을 중심으로 분석하였다.
Park, Hye-Jin;Oh, Se-Heon;Wang, Jing;Zheng, Yun;Zhang, Hong-Xin;de Blok, W.J.G.
천문학회보
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제45권1호
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pp.61.4-62
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2020
We present H I gas kinematics and star formation activities of NGC 6822, a dwarf galaxy located in the Local Volume at a distance of ~490 kpc. We perform profile decomposition of the line-of-sight velocity profiles of the high-resolution (~42.4" × 12") spatial; ~1.6 km/s spectral) H I data cube taken with the Australia Telescope Compact Array (ATCA). For this, we use a new tool, the so-called BAYGAUD (BAYesian GAUssian Decompositor) which is based on Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) techniques, allowing us to decompose a line-of-sight velocity profile into an optimal number of Gaussian components in a quantitative manner. We classify the decomposed H I gas components of NGC 6822 into kinematically cold, warm or hot ones with respect to their velocity dispersion: 1) cold: < 4 km/s, 2) warm: 4 ~ 8 km/s, 3) hot: > 8 km/s. We then derive the Toomre-Q parameters of NGC 6822 using the kinematically decomposed H I gas maps. We also correlate their gas surface densities with the surface star formation rates derived using both GALEX far-ultraviolet and WISE 22 micron data to examine the impact of gas turbulence caused by stellar feedback on the Kennicutt-Schmidt (K-S) law. The kinematically cold component is likely to better follow the linear extension of the Kennicutt-Schmidt (K-S) law for molecular hydrogen (H2) at the low gas surface density regime where H I is not saturated.
The consumption of a wide variety of food groups is considered one of the key components of nutritional adequacy. The 2005 Dietary Guidelines for Koreans includes the consumption of a variety of foods from diverse food groups as a component of a normal diet. A survey was conducted to evaluate the relationship between the dietary diversity of food groups and nutrient intake in elderly patients (age 65 and above) at a rural area in Korea (Inje). 296 subjects (111 male and 185 female) were probed in a 3 day 24-recall dietary survey. Subjects were grouped according to food group intake frequency, based on six food groups (grain, meat/fish/legume/egg, vegetable, fat/oil, dairy, fruit). Nutritional quality was evaluated according to the numbers of nutrients under EAR (Estimated Average Requirements), and MAR (mean adequacy ratios). The frequency of elderly subjects consuming a meat/fish/legumes/egg food group less than once per day was 29.4%. The frequency of elderly subjects consuming fat/oil food group less than once per day was 65.8%. The percentage of subjects who did not eat dairy food was 88.8%, and that of subjects who did not eat fruit was 57.5%. A stepwise multiple regression analysis was used to develop models relating nutritional quality to possible food group intake frequency factors. Using the number of nutrients under EAR as a dependent variable, the meat/fish/legume/egg food group intake frequency explained 9.9% of variance, followed by the grain group, fat/oil group, dairy group, and vegetable and fruit group (Model $R^2$=0.260). For mean nutrient adequacy ratio as a dependent variable, the model $R^2$ was 0.326. The results of this study suggest that a highly varied diet in elderly might be associated with better nutritional quality, as assessed by nutrient intake. Accordingly, dietary guidelines should take into consideration nutritional characteristics in order to improve intake from all major food groups and to provide a variety of foods in the diet.
Kim, Seongyong;Yajima, Yosuke;Park, Jisoo;Chen, Jingdao;Cho, Yong K.
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.792-799
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2022
Building Information Modeling (BIM) technology is a key component of modern construction engineering and project management workflows. As-is BIM models that represent the spatial reality of a project site can offer crucial information to stakeholders for construction progress monitoring, error checking, and building maintenance purposes. Geometric methods for automatically converting raw scan data into BIM models (Scan-to-BIM) often fail to make use of higher-level semantic information in the data. Whereas, semantic segmentation methods only output labels at the point level without creating object level models that is necessary for BIM. To address these issues, this research proposes a hybrid semantic-geometric approach for clutter-resistant floorplan generation from laser-scanned building point clouds. The input point clouds are first pre-processed by normalizing the coordinate system and removing outliers. Then, a semantic segmentation network based on PointNet++ is used to label each point as ceiling, floor, wall, door, stair, and clutter. The clutter points are removed whereas the wall, door, and stair points are used for 2D floorplan generation. A region-growing segmentation algorithm paired with geometric reasoning rules is applied to group the points together into individual building elements. Finally, a 2-fold Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm is applied to parameterize the building elements into 2D lines which are used to create the output floorplan. The proposed method is evaluated using the metrics of precision, recall, Intersection-over-Union (IOU), Betti error, and warping error.
In this study, a new type of isolation bearing is proposed by combining S-shaped steel plate dampers (SSDs) with a spherical steel bearing, and the seismic control effect of a five-span standard high-speed railway bridge is investigated. The advantages of the proposed S-shaped steel damping friction bearing (SSDFB) are that it cannot only lengthen the structural periods, dissipate the seismic energy, but also prevent bridge unseating due to the restraint effectiveness of SSDs in the large relative displacements between the girders and piers. This study first presents a detailed description and working principle of the SSDFB. Then, mechanical modeling of the SSDFB was derived to fundamentally define its cyclic behavior and obtain key mechanical parameters. The numerical model of the SSDFB's critical component SSD was verified by comparing it with the experimental results. After that, parameter studies of the dimensions and number of SSDs, the friction coefficient, and the gap length of the SSDFBs were conducted. Finally, the longitudinal seismic responses of the bridge with SSDFBs were compared with the bridge with spherical bearing and spherical bearing with strengthened shear keys. The results showed that the SSDFB can not only significantly mitigate the shear force responses and residual displacement in bridge substructures but also can effectively reduce girder displacement and prevent bridge unseating, at a cost of inelastic deformation of the SSDs, which is easy to replace. In conclusion, the SSDFB is expected to be a cost-effective option with both multi-stage energy dissipation and restraint capacity, making it particularly suitable for seismic isolation application to high-speed railway bridges.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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