Journal of the Korean Recycled Construction Resources Institute
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v.8
no.4
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pp.571-580
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2020
In this study, an experimental study on storage media for thermal energy storage system was conducted. For thermal energy storage medium, concrete has excellent thermal and mechanical properties and also has various advantages due to its low cost. In addition, the ultra-high strength concrete reinforced by steel fibers exhibits excellent durability against exposure to high temperatures due to its high toughness and high strength characteristics. Moreover, the high thermal conductivity of steel fibers has an advantageous effect on heat storage and heat dissipation. Therefore, to investigate the temperature distribution characteristics of ultra-high-strength concrete, concrete blocks were fabricated and a heating test was performed by applying high-temperature thermal cycles. The heat transfer pipe was buried in the center of the concrete block for heat transfer by heat fluid flow. In order to explore the temperature distribution characteristics according to different shapes of the heat transfer pipe, a round pipe and a longitudinal fin pipe were used. The temperature distribution at the differnent thermal cycles were analyzed, and the thermal energy and the cumulated thermal energy over time were calculated and analyzed for comparison based on test results.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.2
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pp.319-325
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2021
A fine dust measurement using drones is becoming an increasingly common technology, and air pollutants can be identified through dust monitoring in partial industrial areas. A station for measuring fine dust provides information at large construction site offices. On the other hand, it was difficult to check the fine dust in the pollutant source accurately. Therefore, the drone took measurements directly after been placed at the site. While measuring fine dust, monitoring noise occurred due to the influence of the drone's down-wind during landing, but the measurements were similar to the numerical value of the grounded pollution source on the height of 30 m. The field applicability to the study area has limitations in periodic updates using satellite images because the terrain was constantly changing due to considerable flattening fieldwork. Therefore, this study implemented a system that can reflect real-time field information through GIS mapping using drones.
As robot technology advances, research on the driving system of mobile robots is actively being conducted. The driving system of a mobile robot configured based on two-wheels and four-wheels has an advantage in unidirectional driving such as a straight line, but has disadvantages in turning direction and rotating in place. A ball robot using a ball as a wheel has an advantage in omnidirectional movement, but due to its structurally unstable characteristics, balancing control to maintain attitude and driving control for movement are required. By estimating the position from an encoder attached to the motor, conventional ball robots have a limitation, which causes the accumulation of errors during driving control. In this study, a driving control system was proposed that estimates the position coordinates of a ball robot through image processing and uses it for driving control. A driving control system including an image processing unit, a communication unit, a display unit, and a control unit for estimating the position of the ball robot was designed and manufactured. Through the driving control experiment applying the driving control system of the ball robot, it was confirmed that the ball robot was controlled within the error range of ±50.3mm in the x-axis direction and ±53.9mm in the y-axis direction without accumulating errors.
The development of smart healthcare wearables for health is accelerating. Among them, many wearable products using EMS electrical stimulation, which is one of the active research fields, have been released. However, the EMS wearable, which has been studied or released, is released in a comprehensive full-body suit that does not focus on muscle segmentation or a belt that covers the entire abdomen. Therefore, this study intends to use two breathing methods by applying an EMS pattern that subdivides specific muscles and attach a stretch sensor that can measure breathing to the abdominal pressure belt. The measurement method was conducted by inhaling and exhaling, and the subjects were 10 men in their 20s with healthy bodies. As a result of this study, the sensor's sensitivity was 5 and 3 mm, and the basic sensor in both thoracic and abdominal breathings and the EMS abdominal pressure belt showed improved respiration activation after applying electrical stimulation before and after application. It is concluded that, because of the two patterns produced based on the physical function, the difference in respiration activation effect and sensitivity between sensors could be confirmed with three sensors rather than not applying electrical stimulation suitable for the respiration method. Based on the results of this study, a follow-up study aims to develop breathing smart clothing that can be monitored in real time in clothing-type wearable products that incorporate EMS patterns and stretch sensors.
Two golden beads (Buyeo 5336) housed at the Buyeo National Museum were discovered in 1993 near the site of an ancient workshop in Neungsan-ri in Buyeo-gun, Chungcheongnam-do Province. These rare examples from the Baekje Kingdom of an application of granulation have maintained their original form intact, and thus serve as important materials for the investigation of production techniques applied. This study analyzed the composition of the golden beads using a portable X-ray fluorescence analyzer, a stereo microscope, and a scanning electron microscope with an energy dispersive X-ray spectrometer. The manufacturing technique was examined through the observation of the micro-shape and the surface condition and by a composition analysis of the joint part. In both beads, a hole was pierced in a hollow body and the bead was decorated with golden wires around the hole and gold granules in other parts. In some areas, golden granules had been attached to the gold plate and golden wires were then placed over the granules. The purity of both the wires and the granules was analyzed as 23.6 - 23.7K. A high copper content was detected in some of the parts where the granules were attached. The findings of a previous reproduction experiment and study of production methods suggest that the beads were made using the copper diffusion technique.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.4
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pp.169-178
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2022
Morphemes are most primitive units in a language that lose their original meaning when segmented into smaller parts. In Korean, a sentence is a sequence of eojeols (words) separated by spaces. Each eojeol comprises one or more morphemes. Korean morphological analysis (KMA) is to divide eojeols in a given Korean sentence into morpheme units. It also includes assigning appropriate part-of-speech(POS) tags to the resulting morphemes. KMA is one of the most important tasks in Korean natural language processing (NLP). Improving the performance of KMA is closely related to increasing performance of Korean NLP tasks. Recent research on KMA has begun to adopt the approach of machine translation (MT) models. MT is to convert a sequence (sentence) of units of one domain into a sequence (sentence) of units of another domain. Neural machine translation (NMT) stands for the approaches of MT that exploit neural network models. From a perspective of MT, KMA is to transform an input sequence of units belonging to the eojeol domain into a sequence of units in the morpheme domain. In this paper, we propose a deep learning model for KMA. The backbone of our model is based on the BERT-fused model which was shown to achieve high performance on NMT. The BERT-fused model utilizes Transformer, a representative model employed by NMT, and BERT which is a language representation model that has enabled a significant advance in NLP. The experimental results show that our model achieves 98.24 F1-Score.
Korean part-of-speech taggers decompose a compound morpheme into unit morphemes and attach part-of-speech tags. So, here is a disadvantage that part-of-speech for morphemes are over-classified in detail and complex word types are generated depending on the purpose of the taggers. When using the part-of-speech tagger for keyword extraction in deep learning based language processing, it is not required to decompose compound particles and verb-endings. In this study, the part-of-speech tagging problem is simplified by using a Head-Tail tokenization technique that divides only two types of tokens, a lexical morpheme part and a grammatical morpheme part that the problem of excessively decomposed morpheme was solved. Part-of-speech tagging was attempted with a statistical technique and a deep learning model on the Head-Tail tokenized corpus, and the accuracy of each model was evaluated. Part-of-speech tagging was implemented by TnT tagger, a statistical-based part-of-speech tagger, and Bi-LSTM tagger, a deep learning-based part-of-speech tagger. TnT tagger and Bi-LSTM tagger were trained on the Head-Tail tokenized corpus to measure the part-of-speech tagging accuracy. As a result, it showed that the Bi-LSTM tagger performs part-of-speech tagging with a high accuracy of 99.52% compared to 97.00% for the TnT tagger.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.28
no.6
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pp.1044-1053
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2022
Time domain reflectometry (TDR) is a diagnostic technique to evaluate the physical integrity of cable and finds application in leak detection and localization of piping system. In this study, a cable-shaped leak detection sensor was proposed using the TDR technique for monitoring leakage detection of ship's engine room seawater piping system. The cable sensor was developed using a twisted pair arrangement and wound by an absorbent material. The availability and performance of the sensor for leak detection and localization were evaluated on a lab-scale pipeline set up. The developed sensor was installed onto the pipes and flanges of the lab-scale set up and various TDR waveforms were acquired and analyzed according to the dif erent variables including the number of twists and sheath thickness. The result indicated that the twisted cable sensor was able to produce clear and smooth signal as compared to the TDR sensor with a parallel arrangement. The optimal number of twist was determined to be above 10 per the unit length. The optimal diameter of sheath thickness that results in the desired sensitivity was determined to be ranging from 80% up to 120% of the diameter of the conductor. The linear regression analysis for estimation of leak localization was carried out to estimate the location of the leakage, and the result was a determination coefficient of 0.9998, indicating a positive relationship with the actual leakage point. The proposed TDR based leak detection method appears to be an effective method for monitoring leakage of ship's seawater piping system.
Journal of the Korean Recycled Construction Resources Institute
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v.9
no.2
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pp.135-142
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2021
In this work, multi-turn wings and guide plates are installed on recycled aggregate crushing devices to improve existing low recycled aggregate quality. Simulation analysis to evaluate the crushing efficiency of the new device shows enhanced crushing efficiency since the installation of guide plates shreds most of the inputs inside the crushing drum, and the multi-turn wings and guide plates induce rebound and circulation of the aggregate. Through this, the new device was found to be more economical and efficient than the existing recycled aggregate crushing device. Also, the amount of cement paste and mortar attached to the surface of the aggregate was smaller than that of the existing recycled aggregate, and it was found that the mechanical properties and elastic modulus deterioration were reduced. However, the carbonation resistance of concrete was not improved to the level of natural aggregates due to the remaining tiny cement paste and mortar on the surface of the new recycled aggregate. Therefore, it is deemed necessary to further research and experiment such as device improvement or binder development to reduce durability degradation of concrete mixed with new recycled aggregate.
The backward-facing step (BFS) is a benchmark geometry for analyzing flow separation occurred at the edge and resulting development of shear layer and recirculation zone that are occupied by turbulent flow. It is important to accurately reproduce and analyze the mean flow and turbulence statistics of such flows to design physically stable and performance assurance structure. We carried out 3D RANS computations with widely used, two representative turbulence models, k-ω SST and RNG k-ε, to reproduce BFS flow at the Reynolds number of 23,000 and the Froude number of 0.22. The performance of RANS computations is evaluated by comparing numerical results with an experimental measurement. Both RANS computations with two turbulence models appear to reasonably well reproduce mean flow in the shear layer and recirculation zone, while RNG k-ε computation results in about 5% larger velocity between the outer edge of boundary layer and the free surface above the recirculation zone than k-ω SST computation and experiment. Both turbulence models underestimate the shear stress distribution experimentally observed just downstream of the sharp edge of BFS, while shear stresses computed in the boundary layer downstream of reattachment point are agree reasonably well with experimental measurement. RNG k-ε modeling reproduces better shear stress distribution along the bottom boundary layer, but overestimates shear shear stress in the approaching boundary layer and above the bottom boundary layer downstream of the BFS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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