The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.1
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pp.125-132
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2011
Fire monitoring system detects a fire based on the values of various sensors, such as smoke, CO, temperature, or change of temperature. It detects a fire by comparing sensed values with predefined threshold values for each sensor. However, to prevent a fire it is required to predict a situation which has a possibility of fire occurrence. In this work, we propose a fire recognition system using a fuzzy inference method. The rule base is constructed as a combination of fuzzy variables derived from various sensed values. In addition, in order to solve generalization and formalization problems of rule base construction from expert knowledge, we analyze features of fire patterns. The constructed rule base results in an improvement of the recognition accuracy. A fire possibility is predicted as one of 3 levels(normal, caution, danger). The training data of each level is converted to fuzzy rules by FCM(fuzzy C-means clustering) and those rules are used in the inference engine. The performance of the proposed approach is evaluated by using forest fire data from the UCI repository.
In the present paper, a flap was optimized to maximize the lift. A 2-element fowler flap system was utilized for optimization with an initial shape of general aviation airfoil and a flap shape designed by Wentz. Response surface method and Hicks-Henne shape function were implemented for optimization. 2-D Navier-Stokes method was used to solve flow field around aGA(W)-1 airfoil with a fowler flap. Commercial programs including Visual-Doc, Gambit/Tgridand Fluent were used. Upper surface shape and the flap gap were optimized and lift for landing condition was improved considerably. The original and optimized flaps were tested in the KARI's 1-m low speed wind tunnel to examine changes in aerodynamic characteristics. For optimized flap tests, the similar trend to prediction could be seen but stall angle of attack was lower than what was expected. Also, less gap than optimized design delayed stall and produced better lift characteristics. This is believed to be the effect of turbulence model.
Proceedings of the Korea Committee for Ocean Resources and Engineering Conference
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2003.05a
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pp.99-104
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2003
This study investigated the yearly variation of pollutant loads outflowing from six watershed of Yeong-il Bay and compared the relationship of pollutant load and water quality, and estimated the Inner productivity of Yeong-Il Bay by using ${\Delta}COD$ method which analysis nonlinear process of water quality. As the estimated results for the pollutant loads of Yeong-Il Bay, total COD load outflowing from Hyeong-san river in flood season(summer) of 2001 year was 2275.0 kg/hr and in dry(low water) season(winter) 852.8 kg/hr, respectively. Load quantity in flood season was about 2.67 times than that in dry season. And as the calculated results of the net-flux of water for seven divisions, it showed that the net-flux of water increased for the divisions of the north coast and inner sea of Yeong-Il Bay but decreased for the south coast. On the contrary, for the cases which water quantity increase from land, the net-flux of water in estuary front of Hyeong-san river decreased but outflowing quantity of that though division of the south coast of Homi-got increased. Finally, this study compared the Inner productions for flood and dry season of Yeong-il Bay by using ${\Delta}COD$ method.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.39
no.4
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pp.271-277
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2013
In spite of the emphasis on quality control in auto-industry, most of subcontract enterprises still lack a systematic in-process quality monitoring system for predicting the product/part quality for their customers. While their manufacturing processes have been getting automated and computer-controlled ever, there still exist many uncertain parameters and the process controls still rely on empirical works by a few skilled operators and quality experts. In this paper, a real-time product quality monitoring system for auto-manufacturing industry is presented to provide the systematic method of predicting product qualities from real-time production data. The proposed framework consists of a product quality ontology model for complex manufacturing supply chain environments, and a real-time quality prediction tool using support vector machine algorithm that enables the quality monitoring system to classify the product quality patterns from the in-process production data. A door trim production example is illustrated to verify the proposed quality prediction model.
Pang Tian Ting;Jeong Jung-Sik;Park Sung-Hyeon;Nam Taek-Kun;Yim Jeong-Bin;Aim Young-sup
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2005.10a
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pp.43-46
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2005
The detectability of radar depends on RCS(radar cross section). The RCS for complex radar targets may be only approximately calculated by using low-frequency or high-frequency scattering methods, while the RCS for simple rob targets can be exactly obtained by applying an eigen-function method. However, the conventional methods for calculation of RCS are computationally complex. We propose an approximation method for RCS calculation by MUSIC algorithm In this research, it is assumed toot the radar target is considered as a ring of scatterers. The amplitudes of scatterers may be statistically distributed. As the result, the radar signal model is proposed to use MUSIC, and the RCS is calculated by a simple linear algebraic method.
The range of Internet usage is drastically broadened and diversed from information retrieval and collection to many different functions. Contrasting to the increase of Internet use, the efficiency of finding necessary information is decreased. Therefore, the need of information system which provides customized information is emerged. Our research proposes Web Service based recommendation system which employes inference engine to find and recommend the most appropriate products for users. Web applications in present provide useful information for users while they still carry the problem of overcoming different platforms and distributed computing environment. The need of standardized and systematic approach is necessary for easier communication and coherent system development through heterogeneous environments. Web Service is programming language independent and improves interoperability by describing, deploying, and executing modularized applications through network. The paper focuses on developing Web Service based recommendation system which will provide benchmarks of Web Service realization. It is done by integrating inference engine where the dynamics of information and user preferences are taken into account.
The latest E-commerce sites provide personalized services to maximize user satisfaction for Internet user The collaborative filtering is an algorithm for personalized item real-time recommendation. Various supplementary methods are provided for improving the accuracy of prediction and performance. It is important to consider these two things simultaneously to implement a useful recommendation system. However, established studies on collaborative filtering technique deal only with the matter of accuracy improvement and overlook the matter of performance. This study considers representative attribute-neighborhood, recommendation textile set, and similarity grouping that are expected to improve performance to the recommendation agent system. Ultimately, this paper suggests empirical applications to verify the adequacy and the validity on this system with the development of Fashion Design Recommendation Agent System (FDRAS ).
Natural gas liquefaction process is essential to transport natural gas for long distances. Lots of compressors in this process are needed and the energy for these compressors can be supplied by drivers. Total driver cost can be changed by selecting various drivers. This study focused on the minimization of the driver cost to provide the energy to the compressors. Moreover, scenarios, extracting velocity is changed during whole operating period, are set with considering gas well capacity. The mathematical model was established by considering trade off relationship between the capital cost and the operating cost of the turbines. The model also considers the life time of the driver equipments. As the result, the driver cost of the optimized case was reduced by 6.4% than the base case.
Cluster system provides attractive scalability in terms of compution power and memory size. With the advances in high speed computer network technology, cluster systems are becoming increasingly competitive compared to expensive MPPs (massively parallel processors). Load balancing is very important issue since an inappropriate scheduling of tasks cannot exploit the true potential of the system and can offset the gain from parallelization. In parallel processing program, it is difficult to predict the load of each task before running the program. Furthermore, tasks are interdependent each other in many ways. The dynamic load balancing algorithm, which evaluates each processor's load in runtime, partitions each task into the appropriate granularity and assigns them to processors in proportion to their performance in cluster systems. However, if the communication cost between processing nodes is expensive, it is not efficient for all nodes to attend load balancing process. In this paper, we restrict a processor that attend load balancing by the communication cost and the deviation of its load from the average. We simulate various models of the cluster system with parameters such as communication cost, node number, and range of workload value to compare existing load balancing methods with the proposed dynamic algorithms.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.168-168
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2015
자연하천의 주요한 특징 중 하나인 하천의 사행은 직선수로에서 예측되는 유속분포를 왜곡시키며 매우 복잡한 흐름구조를 형성한다. 이는 하상 경계면에서 발생하는 전단응력 분포의 변화를 야기하는데 하상 경계면에서의 전단응력은 다양한 경험적 관계에 의존하는 유사이동의 한계 소류력 산정 및 오염물질 거동해석의 분산계수 산정에 많은 영향을 미치게 된다. 물리적인 관측을 통한 하상 경계면에서의 전단응력의 관측은 다소 제한적이며 많은 비용을 요구한다. 따라서 하상 경계면에서 발생하는 전단응력의 경우 수심의 20% 이하의 연직 유속분포를 벽법칙에 적용하여 추정하는 방법이 주로 이루어지고 있다. 벽법칙을 이용한 하상 경계면의 전단응력을 계산하는 경우 대수중복층의 유속 분포 $u/u^*=(1/{\kappa})ln(zu^*/{\nu})+B$에서 무차원상수 ${\kappa}$와 B의 적절한 추정이 요구되어 진다. 일반적으로 무차원상수 ${\kappa}$와 B는 수리학적으로 매끄러운 벽면에서 대략 ${\kappa}=0.4$, B=5.5로서 경험적으로 이용되고 있다. 본 연구에서는 직선수로 및 다양한 사행수로의 3차원 흐름장 모의를 수행하여 벽법칙의 대수 중복층을 따르는 주흐름 방향 유속의 연직분포를 비교하였다. 수치모의 소프트웨어로서 Linux 기반의 OpenFOAM이 사용되었으며 모델의 검증을 위해 Chang(1971)에 의해 수행 된 사행수로에서의 유속장 관측 결과와 비교하였고 수치모의 결과가 실험 관측치와 잘 일치하는 것으로 판단되었다. 수치모의에 적용 된 사행수로의 형상은 Hey(1976)에 의해 제안 된 사행하천의 지형학적 인자들 간에 관계를 이용하여 사행도 1.03에서 2.42까지 총 7개의 사행수로 지형을 생성하였다. 사행도의 변화에 따라 만곡부 정점에서 대수중복층 구간의 주흐름 방향 유속의 연직분포를 비교한 결과, 본 연구에서 생성 된 모든 사행수로에서 대수중복층 구간의 무차원 유속 $u^+$와 무차원 거리 $z^+$가 로그 분포를 따르는 것으로 나타났으나 경험적으로 사용되었던 무차원상수 B의 경우 사행도가 증가 할수록 대수적으로 감소하는 경향이 나타났다. 본 연구에서는 이러한 관계가 무차원 상수 B값에 미치는 영향을 반영하여 수리학적으로 매끄러운 벽면에서 적용이 가능한 수정된 대수중복층 식을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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