The objective of this study was to investigate the variation of Chinese milk vetch(Astragalus sinicus L.; CMV) seed quality after flowering. We tagged individual open flowers of CMV at the day of maximum flowering(11 May) in Seoul, Korea. Seed samples were harvested serially at 15, 20, 25 and 30 days after flowering(DAF). To compare with dried seeds, non-dried seeds were tested immediately after harvest and the remaining seeds were placed at room temperature for 4 weeks. Seed length, 1000 seed weight, moisture content, germination rate(GR), mean germination time(MGT), germination speed(GS), germination performance index(GPI) and physical dormancy rate(PDR) were investigated. Seed length increased to 2.6 mm and 1000 seed weight reached up to 2.2 g until 25 DAF. Seed moisture content dramatically decreased from 20 to 25 DAF. Moisture content of non-dried seed(7.5%) was similar to that of dried seed(5.5%) at 25 DAF. The rate of seed viability reached up to 94% at 25 DAF. In case of dried seed, GR increased up to 39% at 25 DAF whereas GR of non-dried seed varied from 5 to 10%. GS and GPI of dried seed were significantly higher than those of non-dried seed since 25 DAF. PDR of dried seed has decreased since 20 DAF, whereas PDR of non-dried seed has increased. GR, GS and GPI increased as PDR decreased. Our results evidenced that PDR might be one of major factor in variation of seed quality, of which development was completed at 25 DAF.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.13
no.2
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pp.72-82
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2005
The objective of this paper is to describe the optimization of design parameters in a large-sized commercial bus heater system by using CFD(computational fluid dynamics) analysis and Taguchi method. In order to obtain the best combination of each control factor which results in a desired performance of heater system, the parameter design of the Taguchi method is adopted for the robust design considering the dynamic characteristic. The research activity may be divided into four phases. The first one is analyzing the problem, i.e., ascertaining the influential factors. In the second phase the levels were set in such a way that their variation would significantly influence the response. In the third phase the experimental runs were designed. In the final phase the planned runs were carried out numerically to evaluate the optimal combination of factors which is able to provide the best response. In this study, eight factors were considered for the analysis: one with two level and seven with three level combinations comprising the $L_{18}(2^1{\times}3^7)$ orthogonal array. The results of this study can be summarized as follows ; (i)The optimum condition of control factor is a set of <$A_2\;B_1\;C_3\;D_3\;E_1\;F_2\;G_3\;H_2$> where A is shape of the outer fin, B is pitch of the outer fin, C is height of the outer fin, D is the inner fin number, E is the inner fin height, F is length of the flame guide, G is diameter of the heating element and H is clearance between air guide and heating element. (ii)The heat capacity of heated discharge air under the optimum condition satisfies the equation y=0.6M w here M is a signal factor. (iii)The warm-up rate improves about three times, more largely as com pared with the current condition, which results in about 9.2minutes reduction.
This paper proposes an iterative high-resolution image interpolation algorithm using spatially adaptive constraints and regularization functional. The proposed algorithm adapts adaptive constraints according to the direction of..edges in an image, and can restore high-resolution image by optimizing regularization functional at each iteration, which is suitable for edge directional regularization. The proposed algorithm outperforms the conventional adaptive interpolation methods as well as non-adaptive ones, which not only can restore high frequency components, but also effectively reduce undesirable effects such as noise. Finally, in order to evaluate the performance of the proposed algorithm, various experiments are performed so that the proposed algorithm can provide good results in the sense of subjective and objective views.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.44
no.4
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pp.333-342
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2016
Liquid rocket propulsion is a system that produces required thrust for satellites and space launch vehicles by using chemical reactions of a liquid fuel and a liquid oxidizer. Monomethylhydrazine/dinitrogen tetroxide, liquid hydrogen/liquid oxygen and RP-1/liquid oxygen are typical combinations of liquid propellants commonly used for the liquid rocket propulsion system. The objective of the present study is to investigate useful design and performance data of liquid rocket engine by conducting a numerical analysis of thermochemical reactions of liquid rocket propellants. For this, final products and chemical compositions of three liquid propellant combinations are calculated using equilibrium constants of major elementary equilibrium reactions when reactants remain in chemical equilibrium state after combustion process. In addition, flame temperature and specific impulse are estimated.
Park, Kuk-Kwon;Kang, Tae Young;Ryoo, Chang-Kyung;Jung, YoungRan
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.47
no.12
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pp.856-864
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2019
The weapon-target assignment (WTA) problem is a matter of effectively allocating weapons to a number of threats. The WTA in a rapidly changing dynamic environment of engagement must take into account both of properties of the threat and the weapon and the effect of the previous decision. We propose a method of applying the Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) algorithm, a kind of meta-heuristic method, to derive optimal solution for a dynamic WTA problem. Firstly, we define a dynamic WTA problem and formulate a mathematical model for applying the algorithm. For the purpose of the assignment strategy, the objective function is defined and time-varying constraints are considered. The dynamic WTA problem is then solved by applying the GRASP algorithm. The optimal solution characteristics of the formalized dynamic WTA problem are analyzed through the simulation, and the algorithm performance is verified via the Monte-Carlo simulation.
Khan, Muhammad Fahad;Aadil, Farhan;Maqsood, Muazzam;Khan, Salabat;Bukhari, Bilal Haider
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.9
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pp.4228-4247
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2018
Many methods have been developed for the vehicles to create clusters in vehicular ad hoc networks (VANETs). Usually, nodes are vehicles in the VANETs, and they are dynamic in nature. Clusters of vehicles are made for making the communication between the network nodes. Cluster Heads (CHs) are selected in each cluster for managing the whole cluster. This CH maintains the communication in the same cluster and with outside the other cluster. The lifetime of the cluster should be longer for increasing the performance of the network. Meanwhile, lesser the CH's in the network also lead to efficient communication in the VANETs. In this paper, a novel algorithm for clustering which is based on the social behavior of Gray Wolf Optimization (GWO) for VANET named as Intelligent Clustering using Gray Wolf Optimization (ICGWO) is proposed. This clustering based algorithm provides the optimized solution for smooth and robust communication in the VANETs. The key parameters of proposed algorithm are grid size, load balance factor (LBF), the speed of the nodes, directions and transmission range. The ICGWO is compared with the well-known meta-heuristics, Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) and Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization (CLPSO) for clustering in VANETs. Experiments are performed by varying the key parameters of the ICGWO, for measuring the effectiveness of the proposed algorithm. These parameters include grid sizes, transmission ranges, and a number of nodes. The effectiveness of the proposed algorithm is evaluated in terms of optimization of number of cluster with respect to transmission range, grid size and number of nodes. ICGWO selects the 10% of the nodes as CHs where as CLPSO and MOPSO selects the 13% and 14% respectively.
This study was attempted to investigate the current status of industry food service management in Chonbuk province. The survey for the analysis was conducted through the questionaires to dietitian. The following results are to be noted. 1. Only one dietitian was employed regardless of feeding numbers and feeding times, and the average number of cooks comes to 5∼6 persons. Among 51 food service places for the study, 84.3% provided more than two meals a day. Feeding number were 200∼1000 people per one meal (64.7%) and feeding cost amounts to 700∼1000 won per meal per one person. 2. The food preferences and budget were primary considerations in menu planning. The type of menus was a non-selective menu with a seven-day cycle (83.7%). Most of dietitian (94.1%) had control of food purchasing, receiving and checking procedure and prefered placing orders by phone (94.5%) through the purveyors (86.4%). 3. In many food service places (70.5%), the mass food preparation was controlled of cooking method and standardized recipes were not undertaken by management Also, the food quality control such as flavor, texture, appearance and temperature was not fully established in food service system. 4. They used the method of manual dish washing operations (88%) and about 71.4% of them are dependent on boiling method of ultrabiolet light for disinfection of kitchen utensils. 5. The performance rates of dietitian management responsibility showed as nutritional management 100%, working management 72.4%, sanitary management 85.6%, personnel management 64.5% and nutrition education 40.7%, but they did not perform the objective and systematic their own responsibility as specialized dietitian because only few dietitian used basic check list and management tools. In addition, dietitian (21.6%) worked beyond their field. In the result, only 54.9% dietitian have satisfied their own occupation and most of them emphasized on practical working in educational curriculums.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.19
no.2
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pp.77-88
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2018
This paper proposes a RBFNN(Radial Basis Function Neural Network) based decentralized adaptive tracking control scheme using PSO(Particle Swarm Optimization) for an uncertain electrically driven robot system with input saturation. Practically, the magnitudes of input voltage and current signals are limited due to the saturation of actuators in robot systems. The proposed controller overcomes this input saturation and does not require any robot link and actuator model parameters. The fitness function used in the presented PSO scheme is expressed as a multi-objective function including the magnitudes of voltages and currents as well as the tracking errors. Using a PSO scheme, the control gains and the number of the RBFs are tuned automatically and thus the performance of the control system is improved. The stability of the total control system is guaranteed by the Lyapunov stability analysis. The validity and robustness of the proposed control scheme are verified through simulation results.
Luo, Chao;Jwa, Yoon Seok;Sohn, Gun Ho;Won, Jong Un;Lee, Suk
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.19
no.2
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pp.85-91
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2014
The objective of the research is to automatically recognize railway objects from MLS data in which 9 key objects including terrain, track, bed, vegetation, platform, barrier, posts, attachments, powerlines are targeted. The proposed method can be divided into two main sub-steps. First, multi-scale contextual features are extracted to take the advantage of characterizing objects of interest from different geometric levels such as point, line, volumetric and vertical profile. Second, by considering contextual interactions amongst object labels, a contextual classifier is utilized to make a prediction with local coherence. In here, the Conditional Random Field (CRF) is used to incorporate the object context. By maximizing the object label agreement in the local neighborhood, CRF model could compensate the local inconsistency prediction resulting from other local classifiers. The performance of proposed method was evaluated based on the analysis of commission and omission error and shows promising results for the practical use.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.9
no.1
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pp.75-82
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1991
The objective of this paper is to investigate the optimal Robust estimation and scale estimator that could be used to treat the gross errors in a self calibrating bundle adjustment. In order to test the variability in performance of the different weighting schemes in accurately detecting gross error, five robust estimation methods and three types of scale estimators were used. And also, two difference control point patterns(high density control, sparse density control) and three types of gross errors(4$\sigma o$, 20$\sigma o$, 50$\sigma o$) were used for comparison analysis. As a result, Anscombe's robust estimation produced the best results in accuracy among the robust estimation methods considered. when considering the scale estimator about control point patterns, It can be seen that Type II scale estimator provided the best accuracy in high density control pattern. On the other hand, In the case of sparse density control pattern, Type III scale estimator showed the best results in accuracy. Therefore it is expected to apply to robustified bundle adjustment using the optimal scale estimator which can be used for eliminating the gross error in precise structure analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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