Journal of the military operations research society of Korea
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v.36
no.1
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pp.77-90
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2010
Adapting commercial equipments to military operations may provide the advantage of low cost, reduced acquisition time, and technology advancement. On the other hand, it may also offer the opportunity for a reliability and logistics risk because commercial products, standards, and practices may not meet military requirements. In addition to this, commercial vendors have little experience in providing the technical data required to support military deployment logistics. As more companies are equipped with data aquisition systems for their products, considerable amount of field warranty data has been accumulated. Typically, the field data for a given product comprise with the sales volume and the number of the claims for each period. Three types of product data are considered in this study: military designed equipment operating in a military environment, commercial equipment operating in a military environment, and commercial equipment operating in a commercial environment. We construct a estimation model for each type of data and propose an reliability transform method from a commercial environment to a military environment. Parametric methods for estimating the product reliability are proposed based on maximum likelihood criteria and least square criteria. Then a reliability transform procedure for handling different types of data is proposed in a consistent fashion. A case study is investigated to characterize our model based on a real field warranty data set.
Software(S/W) reengineering is one of the effective technologies to produce a business worth and en and the S/W ROI continuously. In spite of, S/W reengineering has been recognized a cost-consumptive works with inefficient productivity. In fact we have used to transform to confusion system with destructive system architecture by extending and updating legacy system in a temporary expedients. Moreover it is impossible to provide the time-market products for coping with rapid changeable system environment and meeting to complicated customer's requirements. Therefore, we need a systematic reengineering methodology to fulfill the changeable environment, as appearance of new IT techniques, various alteration of business information model, and increment of business logic. Legacy systems can be utilized as the core property in business organization through reengineering methodology. In this paper, we target to establish the reengineering process, proposed MaRMI-RE consisting of initial Planning phase, reverse engineering and component transformation phase. To describe the MaRMI-RE, we presented the concrete tasks and techniques and artifacts per individual phase in process, and the case study is showed briefly.
The 1995 Kobe earthquake caused a massive damage to the Port of Kobe. Therefore, it was pointed out that it was impossible to design port structures for Level II (Mw 6.5) earthquakes with quasi-static analysis and Allowable Stress Design methods. In Japan and the United States, where earthquakes are frequent, the most advanced design standards for port facilities are introduced and applied, and the existing seismic design standards have been converted to performance-based design. Since 1999, the Korean Port Seismic Design Act has established a definition of necessary facilities and seismic grades through research on facilities that require seismic design and their seismic grades. It has also established a performance-based seismic design method based on experimental verification. In the performance-based seismic design method of the breakwater proposed in this study, the acceleration time history on the surface of the original ground was subjected to a fast Fourier transform, followed by a filter processing that corrected the frequency characteristics corresponding to the maximum allowable displacement with respect to performance level of the breakwater and the filtered spectrum. The horizontal seismic coefficient for the equivalent static analysis considering the displacement was calculated by inversely transforming (i.e., subjected to an inverse fast Fourier transform) into the acceleration time history and obtaining the maximum acceleration value. In addition, experiments and numerical analysis were performed to verify the performance-based seismic design method of breakwaters suitable for domestic earthquake levels.
Recently, digital transformation in manufacturing has been accelerating. It results in that the data collection technologies from the shop-floor is becoming important. These approaches focus primarily on obtaining specific manufacturing data using various sensors and communication technologies. In order to expand the channel of field data collection, this study proposes a method to automatically collect manufacturing data based on vision-based artificial intelligence. This is to analyze real-time image information with the object detection and tracking technologies and to obtain manufacturing data. The research team collects object motion information for each frame by applying YOLO (You Only Look Once) and DeepSORT as object detection and tracking algorithms. Thereafter, the motion information is converted into two pieces of manufacturing data (production performance and time) through post-processing. A dynamically moving factory model is created to obtain training data for deep learning. In addition, operating scenarios are proposed to reproduce the shop-floor situation in the real world. The operating scenario assumes a flow-shop consisting of six facilities. As a result of collecting manufacturing data according to the operating scenarios, the accuracy was 96.3%.
Flavonoid compounds show several biological activities and generally exist in the forms of glycones linking sugar moiety to main structure. Flavonoid glycones such as naringin and hesperidin in korean citrus peel are slower absorbed and consequently less active than their aglycone, naringenin and hesperetin, respectively. Therefare to increase the content of flavonoid aglycone in korean citrus peel, we used commercial carbohydrate-hydrolysing enzymes, AMG 300 L, Pectinex 100 L, and Viscozyme for transforming flavonoid glycones to aglycones. Optimal conditions of enzyme reaction were pH 5.0-7.0, $5\%$ enzyme, and 24-48 hrs. The content of naringenin and hesperetin as flavonoid aglycones in untreated citrus peel is $100\~200\;ng/g$ of dried citrus peel. In case of enzyme-treated citrus peel the content of naringenin and hesperetin increased to $1,539\∼6,674\;ng/g\;and\;1,974\∼8,906\;ng/g$ of dried citrus peel, respectively. Finally the content of flavonoid aglycones could be extracted to 10-80 times. Now enzyme-treated citrus peel may be applied to use for functional food because of its higher flavonoid aglycones as more active compounds.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.8
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pp.502-507
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2016
The transition from a carbon economy based on fossil fuels to a hydrogen economy is necessary to ensure energy security and to combat climate change. In order to pursue the transition to a hydrogen economy while achieving sustainable economic growth, a preliminary study into the establishment of the necessary infrastructure for the future hydrogen economy needs to be carried out. This study addresses the economic and environmental interactions in a dynamic computable general equilibrium (CGE) model focusing on the economic effects of the introduction of renewable energy into the Korean energy system. Firstly, the introduction of hydrogen results in an increase in the investment in hydrogen production and the reduction of the production cost, ultimately leading to GDP growth. Secondly, the mandatory introduction of renewable energy and associated government subsidies bring about a reduction in total demand. Additionally, the mandatory introduction of hydrogen energy into the power sector helps to reduce CO2 emissions through the transition from a carbon economy-based on fossil energy to a hydrogen economy. This means that hydrogen energy needs to come from non-fossil fuel sources in order for greenhouse gases to be effectively reduced. Therefore, it seems necessary for policy support to be strengthened substantially and for additional studies to be conducted into the production of hydrogen energy from renewable sources.
Park, Kyung-Ho;Kim, Yeon-Gyeong;Park, Hyun Woo;Lee, Hee Young;Lee, Jeong Hoon;Patrick, Sweeney;Park, Larry Chong;Park, Jin-Kyu
Journal of Life Science
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v.32
no.8
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pp.611-621
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2022
Dimethyl sulfoxide (DMSO) is commonly used as control or vehicle solvent in preclinical research of neurodegenerative diseases such as amyotrophic lateral sclerosis (ALS) due to its ability to dissolve lipophilic compounds and cross the blood brain barrier. However, the biochemical effects of DMSO on the outcomes of preclinical research are often overlooked. In the present study, we investigated whether the long-term oral administration of 5% DMSO affects the neurological, functional, and histological disease phenotype of the copper/zinc superoxide dismutase glycine 93 to alanine mutation (SOD1-G93A) mouse model of amyotrophic lateral sclerosis. SOD1-G93A transgenic mice showed shortened survival time and reduced motor function. We found that administration with DMSO led to increased mean survival time, reduced neurological scores, and improved motor performance tested using the rotarod and grip strength tests. On the other hand, DMSO treatment did not attenuate motor neuron loss in the spinal cord and denervation of neuromuscular junctions in the skeletal muscle. These results suggest that DMSO administration could improve the quality of life of the SOD1-G93A mouse model of ALS without affecting motor neuron denervation. In conclusion, the use of DMSO as control or vehicle solvent in preclinical research may affect the behavioral outcomes in the SOD1-G93A mouse model. The effect of the vehicle should be thoroughly considered when interpreting therapeutic efficacy of candidate drugs in preclinical research.
The railway point machine is an especially important component that changes the traveling direction of a train. Failure of the point machine may cause a serious railway accident. Therefore, early detection of failures is important for the management of railway condition monitoring systems. In this paper, we propose a noise-robust anomaly detection method in railway condition monitoring systems using sound data. First, we extract feature vectors from the spectrogram image of sound signals and convert it into modulation feature to ensure robust performance, and lastly, use the support vector machine (SVM) as an early anomaly detector of railway point machines. By the experimental results, we confirmed that the proposed method could detect the anomaly conditions of railway point machines with acceptable accuracy even under noisy conditions.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2007.11a
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pp.894-898
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2007
Now a day, lots of the animations include TV series Animations are made by the technique of 3D Animation. However, 3D Animation obstructs visual elements and deteriorates an acquaintance with the limit of unfamiliar material methods and dispersion of light. For this reason, a large of number of 3D Animations are repacked with the style of 2D Animation. Most of previous studies for the conversion of output 3D Animation to the style of 2D Animation are analysis for 2D rendering techniques. In case of Non-realistic 3D Character Animation, first and foremost it needs investigation of the basic producing method for the 2D Animation is different with the realistic expression way of the one for the 3D animation. For a case study, expression methods for the non-realistic and the non-actuality 2D Character Animation come with impossible ways in the real life. This study for the 3D Animation with the style of 2D Animation is to investigate on the keynote for effective expression methods, when we turn 3D Animation into the style of 2D Animation.
To provide on-demand video streaming services through the network, video objects with both high and low client request rates should be served efficiently. In this paper, we propose a dynamic on-demand streaming approach for providing services efficiently regardless of the client request rate. This approach can maintain QoS by transitioning the service scheme according to the request rate. The server provides services by the Heuristic broadcasting approach when the client request rate is low and by Striping broadcast, one of many Periodic broadcast approaches, when the client request rate is high. The server knows the variations of client request rates by the number of service channels and decides the transition to more efficient service schemes on its own. We simulated this scheme transition with various client request intervals and traces from a company providing streaming services. The results show that the performance of our approach is reasonable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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