An increase in heavy rainfall and floods have been observed over South Korea due to recent abnormal weather. In this perspective, the high-resolution weather forecasts have been widely used to facilitate flood management. However, these models are known to be biased due to initial conditions and topographical conditions in the process of model building. Theretofore, a bias correction scheme is largely applied for the practical use of the prediction to flood management. This study introduces a new mean field bias correction (MFBC) approach for the high-resolution numerical rainfall products, which is based on a Bayesian Kriging model to combine an interpolation technique and MFBC approach for spatial representation of the error. The results showed that the proposed method can reliably estimate the bias correction factor over ungauged area with an improvement in the reduction of errors. Moreover, it can be seen that the bias corrected rainfall forecasts could be used up to 72 hours ahead with a relatively high accuracy.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.2
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pp.337-343
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2007
Since three-dimensional (3D) images reconstructed in interval imaging technique are related to the resolution of elemental images, there has been a problem that ray information of elemental images increases largely in order to obtain high-resolution 3D images. In this paper, to overcome this problem, a new unidirectional integral imaging based on pinhole model is proposed. Proposed method provides a new type of unidirectional elemental images, which are simply obtained by magnifying single horizontal pixel line of each elemental image to the vertical size of lenslet using ray analysis based on pinhole model and used to display 3D images. In proposed method, reduction effect of the ray information of elemental images can be obtained by scarifying vortical parallax. Feasibility of the proposed scheme is experimentally demonstrated and its results are presented.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.56
no.4
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pp.373-382
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2019
This paper shows numerical results for the estimation of the propulsor efficiency of Pre-Swirl Duct for 176k bulk carrier as well as its design method. Reynolds averaged Navier-Stokes equations have been solved and the k-epsilon model applied for the turbulent closure. The propeller rotating motion is determined using a sliding mesh technique. The design process is divided into each part of Pre-Swirl Duct, duct and Pre-Swirl Stator. The design of duct was performed first because it is located further upstream than Pre-Swirl Stator. The distribution of velocity through the duct was analyzed and applied for the design of Pre-Swirl Stator. The design variables of duct include duct angle, diameter, and chord length. Diameter, chord length, equivalent angle are considered when designing the Pre-Swirl Stator. Furthermore, a variable pitch angle stator is applied for the final model of Pre-Swirl Duct. The largest reduction rate of the delivered power in model scale is 7.6%. Streamlines, axial and tangential velocities under the condition that the Pre-Swirl Duct is installed were reviewed to verify its performance.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.22
no.1
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pp.1-9
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2019
In electric agricultural machine the gearbox is used to increase torque and lower the output speed of the motor shaft. The gearbox consists of several shafts, helical gears and spur gears works in series. Optimization plays an important role in gear design as reducing the weight or volume of a gear set will increase its service life and improve the bearing capacity. In this paper the basic design parameters for gear like shaft diameter and face width are considered as the input variables. The bending stress and material volume is considered as the objective function. ANSYS was used to investigate the bending stress when the variable was changed. Artificial Neural Network (ANN) was used to obtain the mathematical model of the system based on the bending stress behaviour. The ANN was used since the output system is nonlinear. The Genetic Algorithm (GA) technique of optimization is used to obtain the optimized values of shaft diameter and face width on the pinion based on the ANN mathematical model and the results are compared as that obtained using the traditional method. The ANN and GA were performed using MATLAB. The simulation results were shown that the proposed algorithm was successfully calculated the value of shaft diameter and face width to obtain the minimal bending stress and material volume of the gearbox.
The neuromorphic architecture uses a spiking neural network (SNN) model to derive more accurate results as more spike values are accumulated through inference experiments. When the inference result converges to a specific value, even if the inference experiment is further performed, the change in the result is smaller and power consumption may increase. In particular, in an AI-based IoT environment, power consumption can be a big problem. Therefore, in this paper, we propose a technique to reduce the power consumption of AI-based IoT by reducing the inference time by adjusting the inference image exposure time in the neuromorphic architecture environment. The proposed technique calculates the next inferred image exposure time by reflecting the change in inference accuracy. In addition, the rate of reflection of the change in inference accuracy can be adjusted with a coefficient value, and an optimal coefficient value is found through a comparison experiment of various coefficient values. In the proposed technique, the inference image exposure time corresponding to the target accuracy is greater than that of the linear technique, but the overall power consumption is less than that of the linear technique. As a result of measuring and evaluating the performance of the proposed method, it is confirmed that the inference experiment applying the proposed method can reduce the final exposure time by about 90% compared to the inference experiment applying the linear method.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.60
no.6
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pp.97-109
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2018
The LDC (Load Duration Curve) method can analyze river water quality changes according to flow rate and seasonal conditions. It is also possible to visually recognize whether the target water quality is exceeded or the size of the reduction load. For this reason, it is used for the optimal reduction of TPLCs and analysis of the cause of water pollution. At this time, the flow duration curve should be representative of the water body hydrologic curve, but if not, the uncertainty of the interpretation becomes big because the damaged flow condition is changed. The purpose of this study is to estimate the daily mean flow of the unit watershed using the HSPF model and to analyze the difference of the flow duration curves according to the cumulative daily mean flow rate using the NSE technique. The results show that it is desirable to construct the flow duration curve by using the daily average flow rate of at least 5 years although there is a difference by unit watershed. However, this is the result of the water bodies at the end of Han River basin watershed, so further study on various water bodies will be necessary in the future.
The pharmacological effects of benzopyran potassium channel openers (lemakalim, KR-30450 and KR-30818) on the occlusion/reperfusion-induced myocardial infarction were investigat ed. In anesthetized rats, subjected to 45-min occlusion of the left anterior descending coronary artery (LAD) followed by 90-min reperfusion, the infarct size was measured by calculating the ratio of infarct zone to area at risk (IZ/AAR) with the Evans blue/TTC technique. Rats were intravenously given vehicle (1% DMSO), lemakalim, KR-30450, and KR-30818 alone or in combination with a selective K$_{ATP}$ blacker glibenclamide, 30 min prior to coronary occlusion. Compared to vehicle, lemakalim (30 ${\mu}$g/kg i.v.), the active enantiomer of cromakalim, had a tendancy to decrease infarct size. KR-30450(30 ${\mu}$g/kg, i.v.). the newly synthetized potassium channel openers (PCOs), caused a reduction of infarct size (from 70${\pm}$4%to 57${\pm}$5%). but KR-30818 (30 ${\mu}$g/kg, i.v.), a metabolite of KR-30450. did not modify infarct size. It seem ed likely that glibenclamide (0.3mg/kg, i.v.), given in combination, reduced the effects of these PCOs, especially KR-30450 (30 ${\mu}$g/kg, i.v.) on the infarct size. These results indicate that. in the coronary occluded rat model of ischemia, lemakalim and KR-30450 may exert cardioprotective activity through a reduction of infarct size, the effect being considered related to the opening of K$_{ATP}$ channel.
In this paper, numerical results of sectional analysis, stress recovery and energy release rate were compared with the results of VABS, 3-D FEM through the blade analysis library. The result of stress recovery analysis for one-dimensional model including the stiffness matrix is compared with stress results of three-dimensional FEM. We discuss the configuration of the blade analysis library and compare verifications of numerical analysis results of VABS. Blade analysis library through dimensional reduction and stress recovery is intended to be utilized in conjunction with pre- and post-processing of the analysis program of the composite blade, high-altitude uav's wing, wind blades and tilt rotor blade.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.6
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pp.1892-1912
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2022
With the massive demand and growth of cloud computing, virtualization plays an important role in providing services to end-users efficiently. However, with the increase in services over Cloud Computing, it is becoming more challenging to manage and run multiple Virtual Machines (VMs) in Cloud Computing because of excessive power consumption. It is thus important to overcome these challenges by adopting an efficient technique to manage and monitor the status of VMs in a cloud environment. Reduction of power/energy consumption can be done by managing VMs more effectively in the datacenters of the cloud environment by switching between the active and inactive states of a VM. As a result, energy consumption reduces carbon emissions, leading to green cloud computing. The proposed Efficient Dynamic VM Scheduling approach minimizes Service Level Agreement (SLA) violations and manages VM migration by lowering the energy consumption effectively along with the balanced load. In the proposed work, VM Scheduling for Efficient Dynamically Migrated VM (VMS-EDMVM) approach first detects the over-utilized host using the Modified Weighted Linear Regression (MWLR) algorithm and along with the dynamic utilization model for an underutilized host. Maximum Power Reduction and Reduced Time (MPRRT) approach has been developed for the VM selection followed by a two-phase Best-Fit CPU, BW (BFCB) VM Scheduling mechanism which is simulated in CloudSim based on the adaptive utilization threshold base. The proposed work achieved a Power consumption of 108.45 kWh, and the total SLA violation was 0.1%. The VM migration count was reduced to 2,202 times, revealing better performance as compared to other methods mentioned in this paper.
Recently, much literature has surveyed the economic effects of transportation investment, focusing on the relationship between transportation infrastructure investment and economic development. Although the conventional views assume that transportation investment stimulates economic growth, the results of recent studies are not conclusive and in some cases reject the conventional views. The contradictory results are linked with double counting Problem and Keynesian/Neo-classical economics theory. This article investigates the economic effects of road transportation with regard to freight transport using Stated Preference technique. This study examines, in particular, the value of time saving for freight which has been rarely studied in this area. In the first part, the value of time saving, excluding the value for driver and operating cost, is theoretically investigated through the model of continuous review system and periodic review system. At last, the empirical study using the Seated Preference technique shows the value of time saving for freight and the value of reliability, compared with other studies and the value of those in COBA. The result makes us conclude that road investment produces the secondary effects as well as the direct benefit such as time saving for passengers, operating cost saving. and accident cost reduction. The secondary effect includes the contribution to economic development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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