In this study, we identified wood species used in manufacturing Streetcar No. 381 from Seoul Museum of History. This Streetcar No. 381 is an important cultural heritage as one of the 2 streetcars remained in Seoul. It is important to preserve this streetcar through restoration and to maintain without any damage or degradation. The information on species of wood members should be needed for its original restoration. Thus, 6 interior and 1 exterior wood members were sampled and identified microscopically. Among the 7 wood members identified, 2 were found to be douglas-fir ($Pseudotsuga$), 2 lauan ($Shorea$), 1 exotic hard pine of ponderosa group ($Pinus$), 1 larch ($Larix$), and 1 oak of cerris group ($Quercus$), respectively.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.38
no.6
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pp.716-722
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2014
In order to design the speed controller of the DC motor system, firstly, parameters estimation of the system must be preceded. In this paper, we proposed the application of genetic algorithm(GA) optimization in estimating the parameters of DC motor. Estimated models are considered both first and second order models, and each estimated model is optimized by minimizing three different types of the evaluation function of GA. Also, GA is imported in comparison with estimation result of numerical analysis method because of its power in searching entire solution space with more probability of finding the global optimum. Data for parameter estimation is acquired from input and output signals of the actual experiment device and the butterworth filter also designs for removing noise in the signals. Finally comparison between real data of the actual device and estimated models is presented to indicate effectiveness and resolution of proposed identification method.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.16
no.1
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pp.115-125
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2009
Simultaneous equation models, which are widely used in business and economic areas, generally consist of endogenous variables determined within models and exogenous variables externally determined and in the simultaneous equations model framework there are rank and order conditions for the model identification and the existence of unique solutions. By contrast, their estimating results have less efficiencies and furthermore do not exist, since the most estimating procedures are performed under the assumptions for rank and order conditions. We propose the new statistical test for sufficiency of the rank condition under the order condition, and show the asymptotic properties for the test. The Monte Carlo simulation studies are achieved in order to evaluate its power and to suggest the baseline for satisfying the rank conditions.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.22
no.4
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pp.489-499
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2011
RFID technologies, which allow collecting, storing, processing, and tracking information by wirelessly recognizing the inherent ID of object through an attached electronic tag, have a variety of application areas. This paper presents a novel carrier leakage suppression RF(CLS-RF) front-end for ultra-high-frequency RF identification reader. The proposed reader CLS-RF front-end structure generates the carrier leakage replica through the nonlinear path that contains limiter. The limiting function only preserves the frequency and phase information of the leakage signal and rejects the amplitude modulated tag signal in the envelope. The carrier leakage replica is then injected into the linear path that contains phase shifter. Therefore, the carrier leakage signal is effectively cancelled out, while not affecting the gain of the desired tag backscattering signal. We experimentally confirm that the prototype shows a significant improvement in the leakage to signal ratio by up to 36 dB in 910 MHz, which is consistent with our simulation results.
This paper analyses the data collected from the $2^{nd}$ Jindo Bridge, a cable-stayed bridge in Korea that is a structural health monitoring (SHM) international test bed for advanced wireless smart sensors network (WSSN) technology. The SHM system consists of a total of 70 wireless smart sensor nodes deployed underneath of the deck, on the pylons, and on the cables to capture the vibration of the bridge excited by traffic and environmental loadings. Analysis of the data is performed in both the time and frequency domains. Modal properties of the bridge are identified using the frequency domain decomposition and the stochastic subspace identification methods based on the output-only measurements, and the results are compared with those obtained from a detailed finite element model. Tension forces for the 10 instrumented stay cables are also estimated from the ambient acceleration data and compared both with those from the initial design and with those obtained during two previous regular inspections. The results of the data analyses demonstrate that the WSSN-based SHM system performs effectively for this cable-stayed bridge, giving direct access to the physical status of the bridge.
Recently, attempts have been made to detect fouling patterns in the ground using Ground Penetrating Radar (GPR) during the maintenance of gravel ballast railway tracks. However, dealing with GPR signal data obtained with a large amount of noise in a site where complex ground conditions are mixed, often depends on the experience of experts, and there are many difficulties in precise analysis. Therefore, in this study, a numerical modeling technique that can quantitatively simulate the GPR signal characteristics according to the degree of fouling of the gravel ballast material was proposed using python-based open-source code gprMax and RSA (Random sequential Absorption) algorithm. To confirm the accuracy of the simulation model, model tests were manufactured and the results were compared to each other. In addition, the identification of the fouling layer in the model test and analysis by various test conditions was evaluated and the results were analyzed.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.27
no.1
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pp.69-75
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2023
Small communication devices used in the Internet of Things are vulnerable to various hacking because they do not apply advanced encryption techniques due to their low memory capacity or slow computation speed. In order to increase the authentication reliability of small-sized transmitters operating in 433MHz band, we introduce an RF fingerprint and adopt a convolutional neural network (CNN) as a classification algorithm. The preamble signal transmitted by each transmitter are extracted and collected using software-defined-radio to constitute a training data set, which is used for training the CNN. We tested identification of 20 transmitters in four different scenarios and obtained high identification accuracy. In particular, the accuracy of 95.8% and 92.6% was obtained, respectively in the scenario where the test was performed at a location different from the transmitter's location at the time of collecting training data, and in the scenario where the transmitter moves at walking speed.
Kim, Kyu-Heon;Kim, Mi-Ra;Park, Young-Eun;Kim, Yong-Sang;Lee, Ho-Yeon;Park, Yong-Chjun;Kim, Sang Yub;Choi, Jang Duck;Jang, Young-Mi
Journal of Food Hygiene and Safety
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v.29
no.4
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pp.340-346
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2014
In this study, the detection method was developed using real-time PCR to distinguish 4 species (bovine, porcine, horse, and chicken) of raw meats. The genes for distinction of species about meats targeted at 12S rRNA and 16S rRNA parts in mitochondrial DNA. Probes were designed to have a 5' FAM and a TAMRA at the 3' end. This study is to develop 4 species-specific primer and probes about raw materials and real-time PCR on 10 strains to observe the products of non-specific signal for similar species. As a result, any non-specific signal were not detected among each other. Real-time PCR method was developed for quantitation and identification of intentional and unintentional mixture in ground mixed meat (The difference of $C_T$ value between intentional mixture and 100% meat: $${\leq_-}$$ cycles, The difference of $C_T$ value between unintentional mixture and 100% meat: $${\geq_-}$$ cycles). The detection and differentiation of intentional and unintentional mixture in this study would be applied to food safety management for eradication of adulterated food distribution and protection of consumer's right.
One of the challenges in online community management is what level of perceived anonymity can be granted to encourage active participation from members while discouraging unhealthy activities. Few studies developed a scheme of anonymity and investigated how different levels of anonymity influence community activities. This study develops a classification scheme of anonymity encompassing the following three different levels : (1) real name(no anonymity), (2) nickname (partial anonymity), and (3) random assignment of a temporal ID (complete anonymity). Then, it examines how different levels of anonymity influence trust and perceived risk, which in turn affect virtual team performance. A series of laboratory experiments were performed, manipulating the levels of anonymity, in the context of well-structured communities that allow prior interactions among community members. The data was collected from 364 laboratory participants and analyzed using ANOVA and PLS. The results indicate that the difference of anonymity between (2) and (3) had not be significant and the only (1) could not guarantee the anonymity. The impact of anonymity on trust and perceived risk could not be significant in this situation. These findings could contribute to make more beneficial member identification strategies in online community practice.
Four strains of water mold, ChS-E0511, RaT-E0511, RaT-A0512 and MaS-F0512, were isolated from salmonid fish and/or their eggs taken from culture farms in Yangyang, Milyang and Pyeongchang, Korea in 2005. Descriptions of their morphological aspects, the results of the phylogenetic analysis conducted, and the sequence of the small sub-unit 18S rRNAs of the isolates confirmed that they all belong to the species Saprolegnia parasitica. Only one species, ChS-E0511, which was isolated from fertilized eggs of the chum salmon, was classified as part of the S. parasiticaGroup 1 according to its oogonia and gemmae production. The chemotherapeutic effects of various chemicals on the ChS-E0511 strain were assessed from the inhibitory effects of growth in GY media and the relative ratio of eyed eggs to fertilized eggs of the rainbow trout. Malchite green, a prohibited substance in food animals, was better than others, such as the Opuntia ficus-indicaextract, 2-bronopol, and sodium chloride. These results suggest that the fungi isolated from salmonids and/or their eggs identified as S. parasitica were composed of more than two groups. These isolates will be useful in an intensive evaluation of therapeutic agents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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