Lin, Yueguo;Lafarie-Frenot, Marie Christine;Bai, Jinbo;Gigliotti, Marco
Advances in aircraft and spacecraft science
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v.5
no.6
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pp.633-652
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2018
The present paper focuses on the development of a model for simulating the thermoelectric behavior of CNTs/CFRP Organic Matrix Composite (OMC) laminates for aeronautical applications. The model is developed within the framework of the thermodynamics of irreversible processes and implemented into commercial ABAQUS Finite Element software and validated by comparison with experimental thermoelectric tests on two types of composites materials, namely Type A with Carbon Nanotubes (CNT) and Type B without CNT. A simplified model, neglecting heat conduction, is also developed for simplifying the identification process. The model is then applied for FEM numerical simulation of the thermoelectric response of aircraft panel structures subjected to electrical loads, in order to discuss the potential danger coming from electrical solicitations. The structural simulations are performed on quasi-isotropic stacking sequences (QI) $[45/-45/90/0]_s$ using composite materials of type A and type B and compared with those obtained on plates made of metallic material (aluminum). For both tested cases-transit of electric current of intermediate intensity (9A) and electrical loading on panels made of composite material-higher heating intensity is observed in composites materials with respect to the corresponding metallic ones.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.3
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pp.1373-1392
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2017
WiFi Direct (WD) is a state of the art technology for a Device-to-Device (D2D) communication in 802.11 networks. The performance of the WD system can be significantly affected by some key factors such as the type of application, specifications of MAC and PHY layer parameters, and surrounding environment etc. It is, therefore, important to develop a system model that takes these factors into account. In this paper, we focus on investigating the design parameters of the PHY layer that could maximize the efficiency of the WD 802.11 system. For this purpose, a basic theoretical model is formulated for a WD network under a 2x2 Multiple In Multiple Out (MIMO) TGn channel B model. The design level parameters such as input symbol rate and antenna spacing, as well as the effects of the environment, are thoroughly examined in terms of path gain, spectral density, outage probability and Packet Error Rate (PER). Thereafter, a novel adaptive algorithm is proposed to choose optimal parameters in accordance with the Quality of Experience (QoE) for a targeted application. The simulation results show that the proposed method outperforms the standard method thereby achieving an optimal performance in an adaptive manner.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.31
no.11
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pp.963-970
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2007
The objectives of this study are to examine a bubble trap mechanism of the turbidimeter for low turbidity and to acquire it's technology concerned. Reynolds-Averaged Wavier-Stokes equation and Laglangian discrete phase model were applied to analyze a flow field in the bubble trap. 3D hybrid grid system was used to simulate the flow field of bubble trap and numbers of it's node point are about 110,000. From the comparison between the standard $k-{\varepsilon}$ model and the laminar state, it was found that the former estimated less the velocity in the outlet of bubble trap than the latter did, and that the former estimated more the shear stress at the wall of bubble trap than the latter did. And, it was possible to visualize the path of bubbles in the bubble trap and to copy the removal process of bubbles out bubble trap. Also, it was found that nearly most of bubbles in the bubble trap disappeared.
This paper is to estimate the economic effect of benefits of the R&D and recreational fishing as well as input-output analysis in the Tae-an Trial Sea Farm Project(TTSFP). We use B/C model to indicate the effects of economic valuation. B/C analyses model consists of Benefit Cost Ratio(BCR), Net Present Value(NPV) and Internal Ration of Return(IRR). Using 5.5% discounting rates and the survey data, the sub-models show economically feasible in the all of analysis and analyzed the results as follows. NPV is 42,147 million won, BCR is 3.29 and IRR is 34.30%. This study attempts to apply input-output(I-O) analysis in connecting the economic effect of TTSFP. I-O model was constructed, focusing on three effects; the production-inducing effect, the value-added-inducing effect and employment-inducing effect. There are positive effects on economic value and job creation in Tae-an and Nation.
The compression of CAD models is a key technology for realizing Internet-based collaborative product development because big model sizes often prohibit us to achieve a rapid product information transmission. Although there exist some algorithms for compressing discrete CAD models, original precise CAD models are focused on in this paper. Here, the characteristics of hierarchical structures in CAD models and the distribution of their redundant data are exploited for developing a novel data encoding method. In the method, different encoding rules are applied to different types of data. Geometric data is a major concern for reducing model sizes. For geometric data, the control points of B-spline curves and surfaces are compressed with the second-order predictions in a local coordinate system. Based on analysis to the distortion induced by quantization, an efficient method for computation of the distortion is provided. The results indicate that the data size of CAD models can be decreased efficiently after compressed with the proposed method.
As the occurrence of a crime is dependent on different factors, their correlations are beyond the ordinary cognitive range. Owing to this limitation, systems face difficulty in correlating various factors, thereby requiring the assistance of artificial intelligence (AI) to overcome such limitations. Therefore, AI has become indispensable for crime prediction. Crimes can cause severe and irrevocable damage to a society. Recently, big data has been introduced for developing highly accurate models for crime prediction. Prediction of night crimes should be given significant consideration, because crimes primarily occur during nights, when the spatiotemporal characteristics become vulnerable to crimes. Many environmental factors that influence crime rate are applied for crime prediction, and their influence on crime rate may differ based on temporal characteristics and the nature of crime. This study aims to identify the environmental factors that influence sex and theft crimes occurring at night and proposes an artificial neural network (ANN) model to predict sex and theft crimes at night in random areas. The crime data of A district in Seoul for 12 years (2004-2015) was used, and environmental factors that influence sex and theft crimes were derived through multiple regression analysis. Two types of crime prediction models were developed: Type A using all environmental factors as input data; Type B with only the significant factors (obtained from regression analysis) as input data. The Type B model exhibited a greater accuracy than Type A, by 3.26 and 9.47 % higher for theft and sex crimes, respectively.
The purpose of this study was to apply a multi-metric model of Lentic Ecosystem Health Assessments(LEHA) for environmental impact assessments of Cheongpyung Reservoir during 2005 - 2006 and assessed the ecological model values. The ecosystem model of LEHA was composed of eleven metrics such as biological parameters($B_p$), physical parameters($P_p$), and chemical parameters($C_p$), and determined the rank of ecological health by the criteria. The variables of $B_p$ were metrics of % sensitive species($M_2$, NMS) and insectivore species($M_5$, % $I_n$), which decrease as the water quality degradates, and these metric values were low as 1.5% and 32.4%, respectively. In contrast, the proportions of tolerant species and omnivore species as the other $B_p$ parameters were 43% and 62%, respectively, which indicate a degradation and disturbance of the ecosystem. Riparian vegetation coverage($M_9$, % $V_c$) as a variable of $P_p$, were higher in the 2nd than 1st survey, and decreased toward the dam site from the headwaters. This was due to a habitat simplification(modifications) by frequent bottom dredging of sand and rocks. The variables of $C_p$ were two metrics of specific conductivity($M_{10}$, $C_I$) as an indicator of ionic contents(cations and anions) and the Trophic State Index(TSI) based on chlorophyll-a($M_{11}$, $TSI_{CHL}$) as an indicator of trophic state. These metric values of $C_p$ had high temporal variations, but low spatial variations on the main axis of the reservoir along with the ecological health of a good condition. The environmental impact assessments using the LEHA multi-metric model indicated that the model values of LEHA averaged 30.7 in 1st survey(fair - poor condition) vs. 28 in 2nd survey(poor condition), indicating a temporal variation of the ecological health. The model values of LEHA showed a minimum(28) in the lacustrine zone(S5) and ranged from 29 to 30 in the other locations sampled, indicating a low longitudinal variation. Overall, environmental impact assessments, based on LEHA model, suggest that chemical water quality conditions were in good, but biological conditions were disturbed due to habitat modifications by frequent dredgings in the system.
Modeling of longterm runoff is theoritically based on waterbalance analysis. Simplified equation of water balance with rainfall, evapotranspiration and soil moisture storage could be formulated into regression model with variables of rainfall, pan evaporation and previous-month streamflow. The hydrologic response of water shed could be represented lumpedly, qualitatively and deductively by regression coefficients of water-balance regression model. Characteristics of regression modeling of water-balance were summarized as follows; 1. Regression coefficient $b_1$ represents the rate of direct runoff component of precipitation. The bigger the drainage area, the less $b_1$ value. This means that there are more losses of interception, surface detension and transmission in the downstream watershed. 2. Regression coefficient $b_2$ represents the rate of baseflow due to changes of soil moisture storage. The bigger the drainage area and the milder the watershed slope, the bigger b, value. This means that there are more storage capacity of watershed in mild downstream watershed. 3. Regression coefficient $b_3$ represents the rate of watershed evaporation. This depends on the s oil type, soil coverage and soil moisture status. The bigger the drainage area, the bigger $b_3$ value. This means that there are more watershed evaporation loss since more storage of surface and subsurface water would be in down stream watershed. 4. It was possible to explain the seasonal variation of streamflow reasonably through regress ion coefficients. 5. Percentages of beta coefficients what is a relative measure of the importance of rainfall, evaporation and soil moisture storage to month streamflow are approximately 89%, 9% and 11% respectively.
International journal of advanced smart convergence
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v.3
no.1
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pp.20-24
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2014
To compare body signal, was designed the F-B function system on the body movement for the comfortable state. To detect subject of the normal state, was decided on the base of physical signal in the body movement. There are to detect the condition of Vision, Vestibular, Somatosensory and CNS. Vision condition was verified a variation of greater average (Vi-${\Phi}_{AVG-AVG}$) was presented slightly greater at $17.424{\pm}9.65$ unit. Vestibular condition was identified a variation of slightly greater average (Ve-${\Phi}_{AVG-AVG}$) was presented at $9.068{\pm}1.478$ unit. Somatosensory condition was checked a variation of smaller average (So-${\Phi}_{AVG-AVG}$) was presented slightly smaller at $2.79{\pm}0.419$ unit. CNS condition was confirmed a variation of diminutive smaller average (C-${\Phi}_{AVG-AVG}$) was presented slightly larger at $0.557{\pm}0.153$ unit. As the model depends on the F-B function system of body movement, average values of these perturbation were computed F-B function comparison data. These systems will be to infer a data algorithm and a data signal processing system for the evaluation of the stability.
Purpose: The purpose of this study was to identify awareness and knowledge about hepatitis B virus (HBV) infection among North Korean immigrants who had resided in South Korea. Methods: This was a cross-sectional, community based study. Data were collected from a convenience sample of 198 North Korean immigrants aged 18 years old through 65 years old among those who had attended community centers, local churches, and gathering places in four cities. The questionnaire included 15 items about participants' knowledge on HBV infection and its consequences, mode of transmission, and preventive measures. Results: The mean score of HBV knowledge was $6.3{\pm}3.8$ (range 0~15). The items that over 60% of the respondents checked correct answer regarding knowledge about HBV were 'There is blood screening for hepatitis B infection', 'Hepatitis B can be transmitted through sharing needles with infected person'. Multivariate analysis showed that received education for the prevention of HBV infection and disease morbidity were significantly associated with the knowledge of HBV infection. Overall, approximately 11% of total variability in the knowledge of HBV infection could be explained by the 2 variables in this model ($R^2=.109$, p<.001). Conclusion: The results showed that North Korean immigrants need more education on HBV infection and prevention to improve their knowledge about HBV.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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