The probability of lethality of personnel targets inside a room is a key issue at assessing effectiveness of a weapon system. In this study, the minimum charge weight to achieve 100% lethality of personnel targets inside a box-type room is proposed at each side length of a base of a room. A fast running blast wave model is used to simulate the pressure-time histories of the blast generated by an internal explosion inside a room, and Axelsson SP method is used to evaluate the lethality of personnel targets under the blast. 176 different internal explosion scenarios are simulated for cases of TNT weights ranging from 20kg to 170kg inside a room whose square base has a side length ranging from 5m to 15m. A linear model and a charge-density model were developed to predict the minimum charge weight to achieve 100% lethality inside a room given a length of a base of a room.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.4
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pp.617-624
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2021
The accurate estimation of the number of signals included in the received signal is required for the AOA(: Angle-of-Arrival) estimation, the interference suppression, the signal reception, etc. AIC(: Akaike Information Criterion) and MDL(: Minimum Description Length) algorithms, which are known as the typical algorithms to estimate the signal number, estimate the number of signals according to the minimum of each criterion. As the number of antenna elements increased, the estimation performance is enhanced, but the computational complexity is increased because values of criteria for entire antenna elements should be calculated for finding their minimum. In order to improve this problem, in this paper, we propose AIC and MDL algorithms based on the beamspace, which efficiently estimate the number of signals while reducing the computational complexity by reducing the dimension of an array antenna through the beamspace processing. In addition, we provide computer simulation results based on various scenarios for evaluating and analysing the estimation performance of the proposed algorithms.
Lee, Jung-Il;Oh, Seong Gyun;Kim, Yun Jeong;Park, Seong Ju;Sin, Gyoung Seon;Kim, Ji Hyeon;Ryu, Jeong Ho
Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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v.31
no.2
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pp.96-101
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2021
Developing effective and earth-abundant electrocatalyst for oxygen evolution reaction (OER) and hydrogen evolution reaction (HER) is critical for the commercialization of a water splitting system. In particular, the overpotential of the OER is relatively higher than the HER, and thus, it is considered that one of the important methods to enhance the performance of the electrocatalyst is to reduce the overpotential of the OER. We report effects of incorporation of metalloid into Ni(OH)2 microcrystal on electrocatalytic activities. In this study, Te incorporated Ni(OH)2 (Te-Ni(OH)2) were grown on three-dimensional porous NF by a facile solvothermal method with = 1, 3 and 5. Homogeneous microplate structure on the NF was clearly observed for the Ni(OH)2/NF and Te-Ni(OH)2/NF samples. However, irregular and collapsed nanostructures were found on the surface of nickel foam when Te precursor ratio is () over 3. Electrocatalytic OER properties were analysed by Linear sweep voltammetry (LSV) and Electrochemical impedance spectroscopy (EIS). The amount of Te incorporation used in the electrocatalytic reaction was found to play a crucial role in improving catalytic activity. The optimum Te amount () introduced into the Ni(OH)2/NF was discussed with respect to their OER performance.
In this study, we proposed a method for identifying isotopes generated from high-energy proton $^{nat}Pb$(p,xn) nuclear reactions through the difference of gamma rays generated through nuclear reactions using different proton energies. The experiment was performed by using a high energy proton generated from a 100 MeV proton linear accelerator of the Korea Atomic Energy Research Institute. Gamma rays generated by various nuclides generated through proton nuclear reactions were measured using a gamma-ray spectroscopy system composed of HPGe detectors. Gamma-ray standard sources were used for accurate energy calibration and efficiency measurements of HPGe gamma-ray detectors. For the proposed method, 100 and 60 MeV proton energy beams were used for the same natural lead samples. This method was found to be very effective in identifying nuclides produced by comparing gamma rays generated from the same sample with each other. The results of this study are expected to be very effective in obtaining other proton nuclear reaction results in the future.
The aim of this study was to develop a marbling classification and prediction model using small parts of sirloin images based on a deep learning algorithm, namely, a convolutional neural network (CNN). Samples were purchased from a commercial slaughterhouse in Korea, images for each grade were acquired, and the total images (n = 500) were assigned according to their grade number: 1++, 1+, 1, and both 2 & 3. The image acquisition system consists of a DSLR camera with a polarization filter to remove diffusive reflectance and two light sources (55 W). To correct the distorted original images, a radial correction algorithm was implemented. Color images of sirloins of Hanwoo (mixed with feeder cattle, steer, and calf) were divided and sub-images with image sizes of 161 × 161 were made to train the marbling prediction model. In this study, the convolutional neural network (CNN) has four convolution layers and yields prediction results in accordance with marbling grades (1++, 1+, 1, and 2&3). Every single layer uses a rectified linear unit (ReLU) function as an activation function and max-pooling is used for extracting the edge between fat and muscle and reducing the variance of the data. Prediction accuracy was measured using an accuracy and kappa coefficient from a confusion matrix. We summed the prediction of sub-images and determined the total average prediction accuracy. Training accuracy was 100% and the test accuracy was 86%, indicating comparably good performance using the CNN. This study provides classification potential for predicting the marbling grade using color images and a convolutional neural network algorithm.
Several alternative rock-cutting concepts, which are modified from the conventional ones, have been developed lately. Of the concepts, undercutting is one of the latest technologies. In this study, as a fundamental study on the undercutting technique, the rock-cutting mechanism and important parameters of the undercutting were introduced. This study built up cutting test system for evaluating the cutting performance of an actuated undercutting disc cutter (ADC), and carried out a series of cutting tests under different cutting parameters of ADC. The characteristics of cutter forces obtained from ADC rock-cutting tests were analyzed. The both average and peak values of the three directional cutter forces were linearly increased with the increases of linear velocity, penetration depth in vertical direction and eccentricity of ADC.
Embedded joints in the rock mass are a major constituent influencing its mechanical behavior. Numerical analysis requires a rigorous modeling methodology for the rock mass with detailed information regarding joint properties, orientation, spacing, and persistence. This paper provides a mechanical model for a jointed rock mass based on the implicit joint-continuum approach. Stiffness tensors for rock mass are evaluated for an assemblage of intact rock separated by sets of joint planes. It is a linear summation of compliance of each joint sets and intact rock in the serial stiffness system. In the application example, kinematic analysis for a planar failure of rock slope is comparable with empirical daylight envelope and its lateral limits. Since the developed implicit joint-continuity model is formulated on a continuum basis, it will be a major tool for the numerical simulations adopting published plenteous thermal-hydro-chemical experimental results.
Conventional Piezoelectric Energy Harvesters (CPEH) have been extensively studied for maximizing their electrical output through material selection, geometric and structural optimization, and adoption of efficient interface circuits. In this paper, the performance of Stepped Piezoelectric Energy Harvester (SPEH) under harmonic base excitation is studied analytically, numerically and experimentally. The motivation is to compare the energy harvesting performance of CPEH and SPEHs with the same characteristics (resonant frequency). The results of this study challenge the notion of achieving higher voltage and power output through incorporation of geometric discontinuities such as step sections in the harvester beams. A CPEH consists of substrate material with a patch of piezoelectric material bonded over it and a tip mass at the free end to tune the resonant frequency. A SPEH is designed by introducing a step section near the root of substrate beam to induce higher dynamic strain for maximizing the electrical output. The incorporation of step section reduces the stiffness and consequently, a lower tip mass is used with SPEH to match the resonant frequency to that of CPEH. Moreover, the electromechanical coupling coefficient, forcing function and damping are significantly influenced because of the inclusion of step section, which consequently affects harvester's output. Three different configurations of SPEHs characterized by the same resonant frequency as that of CPEH are designed and analyzed using linear electromechanical model and their performances are compared. The variation of strain on the harvester beams is obtained using finite element analysis. The prototypes of CPEH and SPEHs are fabricated and experimentally tested. It is shown that the power output from SPEHs is lower than the CPEH. When the prototypes with resonant frequencies in the range of 56-56.5 Hz are tested at 1 m/s2, three SPEHs generate power output of 482 μW, 424 μW and 228 μW when compared with 674 μW from CPEH. It is concluded that the advantage of increasing dynamic strain using step section is negated by increase in damping and decrease in forcing function. However, SPEHs show slightly better performance in terms of specific power and thus making them suitable for practical scenarios where the ratio of power to system mass is critical.
Owing to the advantages of assuring the best views and seawater exchange, submerged breakwaters have been widely installed along the eastern coast of Korea in recent years. It significantly contributes to promoting the advancement of shorelines by partially inhibiting incident wave energy. Observations were carried out by a pressure-type wave gauge in the Bongpo Beach to evaluate the coefficients of wave transmission via a submerged breakwater, and the results obtained were compared with those of existing conventional equations on the transmission coefficient derived from hydraulic experiments. After reviewing the existing equations, we proposed a transmission coefficient equation in terms of an error function. Although it exhibited robust relationships with the crest height and breaking coefficient, deviations from the observed data were evident and considered to be triggered by the difference in the incident wave climate. Therefore, in this study, we conducted a numerical experiment to verify the influence of wave period on the coefficients of wave transmission, in which we adopted a parabolic-type mild-slope equation model. Consequently, the deviation from calculated results appears to practically cover all deviation range in the observed data. The wave period and direction of the incident wave increased, the transmission coefficient decreased, and the wave direction was determined to demonstrate a relatively significant influence on the transmission coefficient. It was inferred that this numerical study is expected to be used practically in evaluating the design achievement of the submerged breakwater, which is adopted as a countermeasure to coastal beach erosion.
The human body becomes vulnerable to various diseases due to deterioration in structure and function as it ages. In particular, changes in brain structure weaken the immune system against diseases such as vascular and metabolic neuropsychiatric diseases. In this study, we used a magnetic resonance imaging technique that allows non-invasive observation of brain structures and measurement of how the volumes of the brain, gray matter, white matter, and subcortical regions changes with aging in women aged 65 to 85 years. As a result of our investigation, we observed a significant linear decrease in subcortical regions with age. These results suggest that the changes due to aging in the brain structure area are closely related to neuropsychiatric diseases in old age, and can provide information in understanding the vulnerability of the brain in old age.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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