Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.28
no.2
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pp.277-284
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2004
This paper describes the influence of through-flow on the mixed convection in a parallel plates with the upper part is cooled and the lower part heated. When forced convection is imposed on natural convection, it is found that the flow pattern of mixed convection in the parallel plates can be classified into three patterns which were affected by Reynolds number. In such a mixed convection, the flow pattern plays an important role in the heat transfer process. In this study, thermo-sensitive liquid crystal suspension method is employed, then the visualization image acquired through the above method is processed by the color image processing technique and the two-dimensional velocity vector and temperature configuration are measured simultaneously.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.17
no.2
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pp.147-155
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2005
For a long road tunnel, a tunnel ventilation system may be used in order to reduce the pollution level below the required level. To control the tunnel pollution level, a closed loop control algorithm may be used. The cascade control algorithm, which composed of a jet fan control algorithm and an air velocity setpoint algorithm, was developed to regulate the CO level in a tunnel. The verification of control algorithms was carried out by dynamic models developed from real tunnel data sets. The simulation results showed that control algorithms developed for this study were effective to control the tunnel ventilation system.
We use a Probabilistic Neural Network (PNN) technique to derive the orbital parameters of spectroscopic binary stars. Using measured radial velocity data of five double-lined spectroscopic binary systems (i.e., EQ Tau, V376 And, V776 Cas, V2377 Oph and EE Cet), we find the corresponding orbital and spectroscopic elements. Our numerical results are in good agreement with those obtained by other groups via more traditional methods.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.477-479
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2018
This study was carried out to utilize LSTM(Long Short-Term Memory) technique which is one kind of artificial neural network. Among the 27 types of motion data released by the UTD(University of Texas at Dallas), 3-axis acceleration and angular velocity data were applied to the basic LSTM and Deep Residual Bidir-LSTM techniques to classify the behavior.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2005.07a
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pp.242-243
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2005
SAW filters were fabricated on $LiNbO_3$ substrates to evaluate frequency response and properties of photolithography. In the both of etch and lift-off methods, lift off method was superior to etch method in fabrication process. Frequency response property was measured by network analyzer. From a measurement of acoustic property, SAW propagation velocity was 3574.9m/sec for $LiNbO_3$ SAW filter.
금융 IT와 같은 분야에서는 빅데이터의 큰 특징 중 하나인 Velocity의 개선이 가장 큰 문제이다. 이는 산업의 특성상 승자가 시장을 독식하는 구조로 0.1 초라도 빠른 시스템 속도를 확보하면 시장 경쟁력이 매우 크기 때문이다. 비단 금융 IT 뿐만 아니라 다른 산업들도 최근 보다 빠른 속도의 데이터 처리에 매우 민감하게 반응하는 환경으로 변화하고 있으므로 이에 대한 솔루션이 필요하며 본 연구에서는 폭증스트림의 고속처리를 위한 Low-Latency에 대한 다양한 실험과 환경 구축을 통해 빅데이터의 Velocity 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시한다.
The Nuri rocket developed by South Korea was launched at approximately 07:00 UT on June 21, 2022. We use GPS observations obtained from the Korean GNSS network to analyze ionospheric total electron content (TEC) disturbances induced by the 2022 Nuri rocket launch. TEC disturbances are observed south over South Korea 4-5 min after the rocket launch. In addition, the maximum depletion in the vertical TEC shows approximately 8 TEC units (TECU). We also compute a horizontal velocity from initial ionospheric disturbances triggered by the 2022 Nuri rocket launch. Its velocity is about 1.4 km/s. It may be related to the rocket's flight trajectory at the observation time of the ionospheric TEC disturbance.
Organic ferroelectric material found vast application in a verity of engineering and health technology fields. In the present study, we investigated the application of the deformable organic ferroelectric in motion measurement and improving performance in tennis players. Flexible ferroelectric material P(VDF-TrFE) could be used in wearable motion sensors in tennis player transferring velocity and acceleration data to collecting devises for analyzing the best pose and movements in tennis players to achieve best performances in terms of hitting ball and movement across the tennis court. In doing so, ferroelectric-based wearable sensors are used in four different locations on the player body to analyze the movement and also a sensor on the tennis ball to record the velocity and acceleration. In addition, poses of tennis players were analyzed to find out the best pose to achieve best acceleration and movement. The results indicated that organic ferroelectric-based sensors could be used effectively in sensing motion of tennis player which could be utilized in the optimization of posing and ball hitting in the real games.
Random noise in seismic data can significantly impair hydrocarbon exploration by degrading the quality of subsurface imaging. We propose a deep learning approach to attenuate random noise in Laplace-domain seismic wavefields. Our method employs a modified U-Net architecture, trained on diverse synthetic P-wave velocity models simulating the Gulf of Mexico subsurface. We rigorously evaluated the network's denoising performance using both the synthetic Pluto velocity model and real Gulf of Mexico field data. We assessed the effectiveness of our approach through Laplace-domain full waveform inversion. The results consistently show that our U-Net approach outperforms traditional singular value decomposition methods in noise attenuation across various scenarios. Numerical examples demonstrate that our method effectively attenuates random noise and significantly enhances the accuracy of subsequent seismic imaging processes.
Park, J.S.;Na, D.H.;Jung, S.H.;Hur, S.M.;Choi, H.J.;Lee, Y.S.
Transactions of Materials Processing
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v.22
no.5
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pp.250-257
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2013
A series of finite element analyses of the rolling process were performed and a neural network algorithm was employed to calculate the amount of ski-effect for an arbitrary thickness of incoming material in the roll gap. Pilot hot plate rolling tests were also conducted to verify the usefulness of the finite element analyzes conducted in this study. In these experiments, plates with thicknesses varying from 25 to 65 mm were tested. In addition, a number of rolling reductions of up to 31% were examined. Finally, a number of circumferential upper and lower rolls were investigated. Experimental validations demonstrated that the neural network algorithm predicted the proper amount of ski when rolling conditions(material thickness, reduction ratio, roll velocity differential) changed arbitrarily.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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