Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.21
no.5
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pp.273-281
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2009
In recent semiconductor manufacturing clean rooms, the energy consumption of outdoor air conditioning systems represents about 45% of the total air conditioning load required to maintain a clean room environment. Meanwhile, there is a large amount of exhaust air from a clean room. From an energy conservation point of view, heat recovery from the exhaust air is therefore useful for reducing the outdoor air conditioning load for a clean room. In the present work, an energy-efficient outdoor air conditioning system was proposed to reduce the outdoor air conditioning load by utilizing an air washer to recover heat from the exhaust air. The proposed outdoor air conditioning system consisted mainly of a preheating coil, an air washer, two stage cooling coils, a reheating coil, a humidifier and two heat recovery cooling coils inserted into the air washer and connected to a wet scrubber. It was shown from the lab-scale experiment with outdoor air flow of $1,000\;m^3/h$ that the proposed system was more energy-efficient for the summer and winter operations than an outdoor air conditioning system with a simple air washer.
Dryland species and ecosystems have developed unique strategies to cope with low and sporadic rainfall. They are highly resilient and recover quickly from prevailing disturbances such as fires, herbivore pressure and drought. Dryland people have engineered pastoral and farming systems, which are adapted to these conditions and have sustained the livelihoods of dryland people for centuries. In this article, we present the status of potentials and threats to dryland biodiversity and explore options for its conservation and sustainable use. Findings of the research can be summarized as follows: (i) The ecosystem goods and services are highly valued by the community but mechanism for wise use of the resources has disappeared, (ii) forests are under the ownership of the government but the local community is the realistic custodian of the forests through village leaderships and environmental committees; (iii) the immediate major threat to dryland biodiversity held in the forests appears to be the degradation of ecosystems and habitats caused by new and powerful forces of environmental degradation such as large scale irrigation of rice farms, poverty-induced overexploitation of natural resources, and disappearance and ignorance of traditional institutions for management of dryland biodiversity. These new forms of disturbances often overpower the legendary resilience of dryland ecosystems and constitute potentially serious threats to dryland biodiversity. Forests, wetlands and oases all of which are micro hot spots of dryland biodiversity, appear to be particularly vulnerable hence the need to set up some rules and regulations for sustainable utilization of these resources.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.41
no.2
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pp.1-8
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2018
K-means algorithm is one of the most popular and widely used clustering method because it is easy to implement and very efficient. However, this method has the limitation to be used with fixed number of clusters because of only considering the intra-cluster distance to evaluate the data clustering solutions. Silhouette is useful and stable valid index to decide the data clustering solution with number of clusters to consider the intra and inter cluster distance for unsupervised data. However, this valid index has high computational burden because of considering quality measure for each data object. The objective of this paper is to propose the fast and simple speed-up method to overcome this limitation to use silhouette for the effective large-scale data clustering. In the first step, the proposed method calculates and saves the distance for each data once. In the second step, this distance matrix is used to calculate the relative distance rate ($V_j$) of each data j and this rate is used to choose the suitable number of clusters without much computation time. In the third step, the proposed efficient heuristic algorithm (Group search optimization, GSO, in this paper) can search the global optimum with saving computational capacity with good initial solutions using $V_j$ probabilistically for the data clustering. The performance of our proposed method is validated to save significantly computation time against the original silhouette only using Ruspini, Iris, Wine and Breast cancer in UCI machine learning repository datasets by experiment and analysis. Especially, the performance of our proposed method is much better than previous method for the larger size of data.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.2
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pp.315-324
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2017
The smart grid with distributed power supply introduces a number of problems including not only the problems of the existing power grid but also the problem of protection co-operation due to new electric phenomenon because it has a mixed operation structure combining the existing radial operation structure and the new loop operation structure. The EMTP based power system analysis method has flexibility and convenience from the view of system configuration but it requires another experimental verification because of uncertainty of design and analysis results. On the other hand, the real demonstration system has difficulties in observing accurate fault on large scale system due to considerable economical and spatial construction cost, system configuration constraint, and it is difficult to demonstrate the distributed, autonomous and adaptive control strategy of smart grid. In this paper, a basic theory for a micro smart grid simulator design using MEMS(Micro Electro-Mechanical Systems) miniaturization technology is studied which can safely and freely experiment and observe electrical phenomena, and distribution, autonomous adaptive control strategy for disturbances on 22.9kV smart grid under minimum economic and spatial cost.
This paper addresses experimental methodologies to measure the temperature-dependent thermal conductivity of the insulation materials popularly used for LNG cargo containment systems. The measurement techniques considered in this paper are the guarded hot plate (GHP) method and heat flow method (HFM). The former is based on the power supplied to the hot plate to keep the temperature constant, and the latter is based on a direct heat flux measurement. In order to improve the accuracy of the HFM, the thermal conductivity obtained by GHP was cross-compared with the HFM results, and a calibration factor was derived. It was found that the thermal conductivities measured by the two methods corresponded well under room temperature, but the deviation tended to slightly increase as the temperature decreased. Because of the easy installation and operability of HFM, it can be used to measure thermal conductivity in a large scale mock-up test or unit insulation panel test, where the GHP method is difficult to apply.
Mobility of elderly people is an important issue in Korea (ROK) where the aging process of the population is so rapid. This paper aims to examine the unique characteristics of elderly travel behavior in comparison to younger people and the changes in such characteristics given that Korea (ROK) has the world's fastest aging population. To this end, the paper analyzes two recent large scale survey data sets, each including more than a quarter of a million individuals' travel diaries in metropolitan Seoul, collected in 2002 and 2006, respectively. The analysis found that elderly travel differs greatly from younger people's in many aspects, and the mobility of the elderly, particularly those aged 65 to 69, has increased a great deal. Recent reforms of public transportation systems in the city could contribute to the increase in elderly mobility.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.30
no.1
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pp.157-167
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2020
The big data and artificial intelligence technology, which has provided the foundation for the recent 4th industrial revolution, has become a major driving force in business innovation across industries. In the field of information security, we are trying to develop and improve an intelligent security system by applying these techniques to large-scale log data, which has been difficult to find effective utilization methods before. The quality of security log big data, which is the basis of information security AI learning, is an important input factor that determines the performance of intelligent security system. However, the difference and complexity of log data by various product has a problem that requires excessive time and effort in preprocessing big data with poor data quality. In this study, we research and analyze the cases related to log data collection of various firewall. By proposing firewall log data collection format standard, we hope to contribute to the development of intelligent security systems based on security log big data.
Kim, Min;Lee, Dong Heon;Jeong, Jae-Hoon;Park, Won-Hyeon;Byun, Gi-Sik;Kim, Gwan-Hyung
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.10a
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pp.250-251
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2015
The situation requires a global alternative energy resources due to the lack of rapid consumption of fossil fuel and nuclear fuel that occurs in nature. There are a number of alternative energy research and development in the world today. Of which there is an existing wind power generation system has been developed into a large-scale systematic trend of small wind power systems have created a wind power generation system using a simple principle. Existing small wind turbine system is a situation that is in many places a deterioration odor problems and maintenance of power generation efficiency because it came to be developed systematically. In this paper, we developed a hybrid power system that can develop the solar energy at the same time as the increase in the small wind power generation efficiency and the system to develop that can efficiently maintain the hybrid power generation system through the network.
Systematic modeling methods. which can correctly represent user requirements, are absolutely required to extract components when developing components. But, components are designed and developed In general based on the concept of object modeling so that they lacks in supporting representing cooperation and interaction as well as reuse. It means extracting components is not easy to be applied to complicated and sophisticated large-scale systems. This paper utilizes a role modeling method based on the role of objects, not on objects themselves, to complement object modeling. The Role modeling can break down a complicated system into simple models through abstracting the pattern of objects based on roles of the objects. In this study, an UML-based method extracting components through role modeling is embodied. UML can represent models from various standpoints so that role models arc also viewed from several points of view.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.4B
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pp.200-207
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2007
Many P2P systems which are designed to implement large-scale data sharing have been introduced in internet recently. They exhibit interesting features like sell-configuration, sell-healing and complete decentralization, which make them appealing for deployment in ad hoc environments as well. This paper proposes an Gnutella-based P2P system that can operate efficiently in ad hoc networks. The objectives of this paper are to extend the overall system lifetime, to reduce overheads, and to provide enhanced performance. The proposed system uses an ultrapeer election scheme based on metric values and proactive distribution of ultrapeer information. According to the simulation results, the proposed system can provide better performance than Gnutella in terms of query success rate, query response time, overhead and residual battery power by utilizing network resources efficiently.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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