KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.11
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pp.4426-4442
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2020
Since scene segmentation is becoming a hot topic in the field of autonomous driving and medical image analysis, researchers are actively trying new methods to improve segmentation accuracy. At present, the main issues in image semantic segmentation are intra-class inconsistency and inter-class indistinction. From our analysis, the lack of global information as well as macroscopic discrimination on the object are the two main reasons. In this paper, we propose a Densely connected residual Attention network (DA-Res2Net) which consists of a dense residual network and channel attention guidance module to deal with these problems and improve the accuracy of image segmentation. Specifically, in order to make the extracted features equipped with stronger multi-scale characteristics, a densely connected residual network is proposed as a feature extractor. Furthermore, to improve the representativeness of each channel feature, we design a Channel-Attention-Guide module to make the model focusing on the high-level semantic features and low-level location features simultaneously. Experimental results show that the method achieves significant performance on various datasets. Compared to other state-of-the-art methods, the proposed method reaches the mean IOU accuracy of 83.2% on PASCAL VOC 2012 and 79.7% on Cityscapes dataset, respectively.
This study aims to analyze the relations among greenbelt, air pollution empirically in order to assess the environmental effects of the greenbelt in the Seoul metropolitan area, objectively. For this purpose, this study conducts an empirical analysis of impacts of greenbelt on urban air pollution using a multiple-regression model. The major findings are summarized as follows. As a result of an empirical analysis of the impacts of greenbelt on air pollution, it is found that the characteristics of the city have impacts on air pollution concentration. It is found that the population and employment are the causes of increases in CO and NO2 concentrations, and the number of employees in the manufacturers has impacts on increases of O3 and SO2, while power plants have impacts on PM10, CO and NO2. Intersections have impacts on O3 and SO2, while the areas of the roads have impacts on CO and NO2. In addition, as for the spatial distribution of air pollutants, it is found that CO and NO2 concentrations are relatively higher in the center of the Seoul metropolitan area, while PM10, O3 and SO2 concentrations are relatively higher in the suburbs. It is found that air pollution concentration is low in greenbelt zone. In the greenbelt zone, PM10, CO and SO2 concentrations are low.
Journal of the Korean Society for Geothermal and Hydrothermal Energy
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v.17
no.2
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pp.1-10
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2021
Lithium-ion batteries with high energy density, long cycle life and other advantages, have been widely used to energy storage systems(ESS). But as ESS fires frequently occur, the safety concern has become the main obstacle that hinders the large-scale applications of lithium-ion batteries. Especially, thermal runaway is the key scientific problem in battery safety research. Therefore, in this study, we performed a numerical analysis on the thermal runaway phenomenon of NCM111, NCM523 and NCM622 batteries using a two-dimensional analysis model. The results show that the two-dimensional simulation results are generally matched with three-dimensional simulation. Also, In the case of NCM111 with a low Ni content in the temperature range used in this study, thermal runaway phenomenon does occurred very slowly, but as the Ni content is increased, the thermal runaway phenomenon occurs rapidly and the thermal stability tends to be decreased. And, in NCM523 and NCM622 batteries, chain reactions occur almost simultaneously, but in the case of NCM111 battery, it is found that after the SEI(Solid Electrolyte Interface) layer decomposition reaction, the cathode-electrolyte reaction is appeared sequentially. After that, the anodic decomposition reaction is increased and leads to the thermal runaway reaction.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.7
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pp.613-623
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2021
This study aims to identify the effect of blue ocean leadership style on strategic decision making and it also aims to examine the mediating role of organizational politic and moderating role of emotional intelligence in the Government Link Companies (GLCs) in Malaysia. In order to achieve the objective of the study, a research framework had been developed to establish a relationship among the variables of the study based on resource-based view theory. Questionnaire method was used to collect the data form middle to top level employees in GLCs. All the items in the study's variables were assessed using the 5-point Likert scale. A stratified random sampling technique was used to identify the sample for this study. Data was derived from 135 middle to top level employees, which were involved in decision making process. The data was analyzed using the SPSS and the SmartPLS 3.0 software. This supplemented the theory surrounding blue ocean leadership styles and strategic decision making. The study also identified several avenues for further research by using different research methods and examining the impact of strategic decision making in different contexts.
Purpose: This study aimed to develop the following scales on women's environmental health and to examine their validity and reliability: severity, susceptibility, response efficacy, self-efficacy, benefit, barrier, personal health behavior, and community health behavior scales. Methods: The item pool was generated based on related scales, a wide literature review, and indepth interviews on women's environmental health according to the revised Rogers' protection motivation theory model. Content validity was verified by three nursing professionals. Exploratory factor analysis, convergent validity, and internal consistency reliability were examined. Results: The scales included 10 items on severity, 11 on susceptibility, 10 on response efficacy, 14 on self-efficacy, 8 on benefits, 10 on barriers, 17 on personal health behavior, and 16 on community health behavior. Convergent validity with the environmental behavior scale for female adolescents was supported. The Cronbach's α values for internal consistency were good for all scales: severity, . 84; susceptibility, .92; response efficacy, .88; self-efficacy, .90; benefits, .91; barriers, .85; personal health behavior, .90; and community health behavior, .91. Conclusion: The evaluation of the psychometric properties shows that these scales are valid and reliable measures of women's environmental health awareness and behaviors. These scales may be helpful for assessing women's environmental health behaviors, thereby contributing to efforts to promote environmental health.
Under the time-varying temperature, the high-temperature radiation of forgings and the change of reflection characteristics of oxide skin on the surface of forgings lead to the difficulty of obtaining images to truly reflect the geometric characteristics of forgings. It is urgent to study the clear and reliable acquisition method of hot forging feature image under time-varying temperature to meet the requirements of visual measurement of hot geometric parameters of forgings. Based on this, this chapter first puts forward the quality evaluation method of forging feature image, which provides guarantee for the accurate evaluation of feature image quality. Furthermore, the factors that affect the image quality, such as the radiation characteristics of forgings and the photographic characteristics of cameras, are analyzed, and the imaging spectrum which can effectively suppress the radiation intensity of forgings is determined. Finally, aiming at the problem that the quality of image acquisition is difficult to guarantee due to the drastic change of radiation intensity of forgings under time-varying temperature, an image acquisition method based on minimum signal-to-noise ratio (SNR) based laser light intensity adaptation is proposed, which significantly improves the definition of feature light strips in forging images at high temperature, and finally realizes the clear acquisition of feature images of large-scale hot forging under time-varying temperature.
Journal of Korean Institute of Architectural Sustainable Environment and Building Systems
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v.12
no.6
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pp.627-640
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2018
Submetering electricity consumption data enables more detail input of end use components, such as lighting, plug, HVAC, and occupancy in building energy modeling. However, such an modeling efforts and results are rarely tried and published in terms of the estimation accuracy of electricity demand. In this research, actual submetering data obtained from a university building is analyzed and provided for building energy modeling practice. As alternative modeling cases, conventional modeling method (Case-1), using reference schedule per building usage, and main metering data based modeling method (Case-2) are established. Detail efforts are added to derive prototypical schedules from the metered data by introducing variability index. The simulation results revealed that Case-1 showed the largest error as we can expect. And Case-2 showed comparative error relative to Case-3 in terms of total electricity estimation. But Case-2 showed about two times larger error in CV (RMSE) in lighting energy demand due to lack of End Use consumption information.
Abdelrahman, Alaa A.;Abd-El-Mottaleb, Hanaa E.;Eltaher, Mohamed A.
Structural Engineering and Mechanics
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v.76
no.6
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pp.765-779
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2020
This article presents a nonclassical size dependent model based on the modified couple stress theory to study and analyze the bending behavior of perforated microbeams under different loading patterns. Modified equivalent material and geometrical parameters for perforated beam are presented. The modified couple stress theory with one material length scale parameter is adopted to incorporate the microstructure effect into the governing equations of perforated beam structure. The governing equilibrium equations of the perforated Timoshenko as well as the perforated Euler Bernoulli are developed based on the potential energy minimization principle. The Poisson's effect is included in the governing equilibrium equations. Regular square perforation configuration is considered. Based on Fourier series expansion, closed forms for the bending deflection and the rotational displacements are obtained for simply supported perforated microbeams. The proposed methodology is validated and compared with the available results in the literature and an excellent agreement is detected. Numerical results demonstrated the applicability of the proposed methodology to investigate the bending behavior of regularly squared perforated beams incorporating microstructure effect under different excitation patterns. The obtained results are significantly important for the design and production of perforated microbeam structures.
Using data from flies collected with pitfall traps in 365 forests on a nationwide scale in Korea, the abundance and distribution changes of two families (Phoridae and Lauxaniidae) in Korean forests were predicted at the genus level according to two climate change scenarios: RCP 4.5 and RCP 8.5. The most suitable temperature for the 17 major genera was estimated using a weighted average regression model. Stichillus and Anevrina displayed the lowest optimum temperature with 7.6℃ and 8.5℃ in annual mean temperature, respectively, whereas Chonocephalus had the highest optimum temperature with 12.1℃. Among thirty genera, seven genera (four from Phoridae and three from Lauxaniidae), which showed their abundance in a bell-type or linear pattern along the temperature gradient, were used for predicting the distribution changes according to the future climate change scenarios. All the taxa of this study are expected to decrease in abundance and distribution as a function of temperature increase. Moreover, cold-adapted taxa were found to be more affected than warm-adapted taxa.
With an increase in the scale of recommender systems, users' rating data tend to be extremely sparse. Some methods have been utilized to alleviate this problem; nevertheless, it has not been satisfactorily solved yet. Therefore, we propose an effective pre-rating method based on users' dichotomous preferences and average ratings fusion. First, based on a user-item ratings matrix, a new user-item preference matrix was constructed to analyze and model user preferences. The items were then divided into two categories based on a parameterized dynamic threshold. The missing ratings for items that the user was not interested in were directly filled with the lowest user rating; otherwise, fusion ratings were utilized to fill the missing ratings. Further, an optimized parameter λ was introduced to adjust their weights. Finally, we verified our method on a standard dataset. The experimental results show that our method can effectively reduce the prediction error and improve the recommendation quality. As for its application, our method is effective, but not complicated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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