Korea depends on the import of raw materials such as iron ore and coal for the steel industry. These raw materials have a major impact on the cost, productivity, and quality competitiveness in the global steel industry. To secure the competitiveness of steel companies, it is necessary to reduce the country's dependence on raw materials. This can be achieved using byproducts with a high Fe content, which are primarily generated by the steel industry. These byproducts are available in the form of a very fine powder, which can disperse as dust when used directly in plant processes. Dust dispersion has a negative impact on the environment and can lead to the loss of raw materials. To enable the use of a wide range of Fe-containing byproducts, it is necessary to pretreat them in the form of larger aggregates such as pellets and briquettes. There are several methods to achieve such aggregates. There are two ways to produce briquettes: using a hot briquette, which supplies additional heat to produce briquettes, or using a cold briquette, which does not use heat. A method for producing cold briquettes using Fe-containing byproducts was investigated in this study. The yield ratio and briquette strength were examined under various manufacturing conditions.
Plant secondary metabolites play an important role in insect-plant interactions. Herbivorous insects have various strategies to cope with the plant defensive compounds. Polyphagous insects feed on a wide variety of plant species, and their detoxification mechanisms are more complex since they tend to respond to a large array of different plant-derived chemicals. Alternatively, oligophagous insects specialize on only a few related plant species and may be expected to have a more efficient form of adaptation. This adaptation could involve either the production of large quantities of enzymes to detoxify their defensive compounds or the sequestration of the compounds or their metabolites. The oriental tobacco budworm, Helicoverpa assulta, is a specialist herbivore, feeding on a few plants of Solanaceae, such as tobacco and hot pepper. Understanding its host-plant adaptation not provides an important insight on physiology, ecology and evolution of specialist herbivores, but also gives a clue to develop management strategies of the pest species such as H. assulta. This paper briefly reviews the specialist, H. assulta, focusing on its host range, larval associations with the host plants, and detoxification mechanisms to nicotine and capsaicin, two characteristic defensive compounds derived from its two major host plants, tobacco and hot pepper, respectively. It summarizes the relevant research over the last half century and provides a future perspective on this subject.
Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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v.32
no.6
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pp.251-261
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2022
This paper describes the finite element analysis and die design change of spring retainer forging process to reduce the cold forging load and plastic forming stress concentration. Plastic deformation analysis was carried out in order to understand the forming process of workpieces and elastic stress analysis of the die set was performed in order to get basic data for the die fatigue life estimation. Cold forging die design was set up to each process with different four types analysis progressing, the upper and lower dies shapes with combination of fillets and chamfers shapes of cold forging dies. This study suggested optimal cold forging die geometry to reduce cold forging load. The design parameters of fillets and chamfers are selected geometry were selected to apply optimization with the DoE (design of experiment) and Taguchi method. DoE and Taguchi method was performed to optimize the workpiece preform shape for spring retainer forging process, it was possible to expect an increase in cold forging die life due to the 20 percentage forging load reduction.
Park, Woopyung;Choi, Yong;Jeon, Si Young;Kim, Jinho;Kang, Seongmi
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.23
no.3
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pp.66-73
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2022
In order to induce users to purchase excellent products in the water industry that satisfy the technical standards of excellent products, in this study, it is to present the advantages of the cost aspect of the pumps as the objective basis. It will be to promote technology development of domestic water companies and to create a virtuous cycle structure in the water industry. In order to present an objective basis for the merits in terms of cost, an economic evaluation was conducted through life cycle cost analysis. For the LCC analysis, initial cost (pump cost and installation cost), operation cost (energy cost and maintenance cost) and demolition cost (disposal cost and residual value) are searched and calculated. As the results of comparison on two capacity of pumps, the energy cost of the excellent pump is 212 million KRW lower than the that of general pump in the large pump. The cost of excellent pump was 17 million KRW lower than that of general pump in small capacity pump. As the results of sensibility test, if the product is developed in the direction of improving pump efficiency and increasing the replacement cycle of consumables, it is predicted that the effect on LCC will be large.
In the present study, plant regeneration through adventitious shoot formation from hypocotyl segments of in vitro seedlings of groundcherry (Physalis angulata L.) was investigated to determine the optimum culture conditions for highly efficient regeneration of the species. Adventitious shoots in hypocotyl segments were efficiently induced on MS media with low concentrations of BAP, specifically, with 0.5-1.0 mg/L BAP singly or in combination with 0.1-0.5 mg/L NAA. The 1.0 mg/L BAP single treatment was most effective for forming multiple adventitious shoots. When the induced shoots were transferred to the root induction media, low concentrations of NAA, IBA, and IAA enhanced the development of adventitious roots from adventitious shoots, suggesting that low concentrations of auxins were optimal for producing regenerated plantlets. The number of roots per shoot was large (> 2.0), and the root length exceeded 8.0 cm. In particular, the development and the overall shape of the roots were ideal. Furthermore, the number and length of shoots exceeded 2 and 6.0 cm, respectively. When the regenerated plantlets were transferred to compost soil, the root and shoot systems had developed well to the point that all of the regenerated plantlets acclimated successfully, resulting in normal morphology and growth characteristics, similar to those of the mother plant. Therefore, plant regeneration via adventitious shoot formation is expected to be one of the main methods for producing groundcherry on a large scale for a stable supply of the raw materials.
Park, Sungwoo;Jung, Seungmin;Moon, Jaeuk;Hwang, Eenjun
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.8
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pp.339-346
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2022
Recently, the resource depletion and climate change problem caused by the massive usage of fossil fuels for electric power generation has become a critical issue worldwide. According to this issue, interest in renewable energy resources that can replace fossil fuels is increasing. Especially, photovoltaic power has gaining much attention because there is no risk of resource exhaustion compared to other energy resources and there are low restrictions on installation of photovoltaic system. In order to use the power generated by the photovoltaic system efficiently, a more accurate photovoltaic power forecasting model is required. So far, even though many machine learning and deep learning-based photovoltaic power forecasting models have been proposed, they showed limited success in terms of interpretability. Deep learning-based forecasting models have the disadvantage of being difficult to explain how the forecasting results are derived. To solve this problem, many studies are being conducted on explainable artificial intelligence technique. The reliability of the model can be secured if it is possible to interpret how the model derives the results. Also, the model can be improved to increase the forecasting accuracy based on the analysis results. Therefore, in this paper, we propose an explainable photovoltaic power forecasting scheme based on BiLSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory) and SHAP (SHapley Additive exPlanations).
The smart factory is an important axis of the 4th industrial revolution. Smart factory is a system that induces the maximum efficiency and effectiveness of production using the IoT and intelligent sensing systems. The product lifecycle management technique is a method that can actively reflect the consumer's requirements in the smart factory and manage the entire process from the consumer to the post management. There have been many studies on product lifecycle management, but studies on how to organize product lifecycle management knowledge domains in preparation for the era of the 4th industrial revolution were insufficient. This study analyzed the opinions of a group of experts preparing for the 4th industrial revolution in terms of product lifecycle management. The impact of the 4th industrial revolution on the detailed knowledge areas of product lifecycle management was investigated. The changes in product lifecycle management were summarized using a qualitative data analysis technique for a group of experts. Based on the opinions of experts, the product lifecycle management, which consists of a total of 30 detailed knowledge areas, was prepared to supplement or prepare for the 4th industrial revolution. This study investigates changes in product lifecycle management in preparation for the 4th industrial revolution in the knowledge domain of the existing defined product life cycle management. In future research, it is necessary to redefine the knowledge domain of product life cycle management suitable for the era of the 4th industrial revolution and investigate the perception of experts. Considering the social culture and technological change factors of the 4th industrial revolution, the scope and scope of product life cycle management can be newly defined.
So Young Lee;Hye Seon Jeong;Yoon Sung Choi;Choong Kwon Lee
Smart Media Journal
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v.12
no.7
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pp.43-51
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2023
As online transactions increase, the image of clothing has a great influence on consumer purchasing decisions. The importance of image information for clothing materials has been emphasized, and it is important for the fashion industry to analyze clothing images and grasp the materials used. Textile materials used for clothing are difficult to identify with the naked eye, and much time and cost are consumed in sorting. This study aims to classify the materials of textiles from clothing images based on deep learning algorithms. Classifying materials can help reduce clothing production costs, increase the efficiency of the manufacturing process, and contribute to the service of recommending products of specific materials to consumers. We used machine vision-based deep learning algorithms ResNet and Vision Transformer to classify clothing images. A total of 760,949 images were collected and preprocessed to detect abnormal images. Finally, a total of 167,299 clothing images, 19 textile labels and 20 fabric labels were used. We used ResNet and Vision Transformer to classify clothing materials and compared the performance of the algorithms with the Top-k Accuracy Score metric. As a result of comparing the performance, the Vision Transformer algorithm outperforms ResNet.
A new spore-less cultivar Lentinula edodes 'Daedam' was bred from monokaryotic strains of 'LE15401-24' and 'LE192118-10'. The optimum temperature for mycelial growth of 'Daedam' on potato dextrose agar was 22~25℃. Total cultivation period of the new cultivar, from inoculation to its first harvest, was 134 days, similar to that of the control cultivar 'Hwadam'. Total yield of 'Daedam' was 222g per 3kg substrate, and was lower than that of control cultivar(266.0g). The fruiting body of 'Daedam' had a thick and small pileus and a longer stem compare to control cultivar. As a result of a analyzing the productivity of 'Daedam' on the different substrate types, the biological efficiency was 26.7% in the 1.2kg cylindrical substrate(CS), which was higher than that of the 3kg rod-type substrate(RS). 'Daedam' had a similar yield compared to 'Hanacham' in first fruiting body production, but the cultivation period was 40 days shorter. Therefore, 'Daedam' can only harvest fruiting bodies once, it is thought that it can be used as spore-less oak mushroom cultivar for short-term cultivation instead of 'Hanacham' in mushroom farms.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.595-596
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2009
정보화의 발전에 비례하여 정보보호의 중요성도 높아지고 있다. 최근까지 정보보호에 대한 관심과 주요 연구의 흐름은 기술적인 보호조치(예: 암호화, 접근제어, 방화벽 등)와 관리적 관점의 행동연구였다. 최근에 들어서야 국내외적으로 정보보호 투자효과에 대한 연구가 활성화되기 시작했다. 정보보호 투자효과에 대한 계량적 산정이 필요한 이유는 정보보호의 중요성을 정확하게 인식할 수 있어 적정규모의 예산을 책정하고 효율적으로 예산을 투입할 수 있는 기초를 마련할 수 있기 때문이다. 정보보호 투자효과를 측정하기 위한 선행연구로 보안사고의 피해규모를 산정하는 연구가 필수적이다. 보안사고의 피해규모는 가시적 손실(피해복구, 생산성 저하, 손해배상 등)과, 비가시적 손실(고객 충성도 저하, 회사의 브랜드 이미지 하락 등) 규모의 합으로 구성된다. 그 동안 가시적 손실규모 측정에 관한 연구는 상대적으로 많았으나, 비가시적 손실규모 측정에 관한 연구는 상대적으로 미흡하였던 것이 사실이다. 이는 현실적으로 비가시적 손실규모를 측정할 수 있는 접근방법을 고안해내는 것이 어려웠기 때문이다. 이로 인해 막연히 비가시적 손실규모가 가시적 손실규모에 비해 대단히 클 것이라고 짐작해 올 수 밖에 없었다. 본 논문에서는 보안사고의 비가시적 손실규모를 측정하기 위해 대규모 개인정보 보안 사고가 발생한 기업의 매출액 증가율을 경쟁기업과 분석하는 연구방법을 제안한다. 매출액은 영업이익 및 순이익과는 달리 회사 내부적인 회계방침에 의해 규모의 조절이 불가능한 재무요소이면서 회사가 고객 충성도 저하와 회사의 브랜드 이미지 하락으로 인해 받게 되는 영향을 가장 정확하게 반영하는 재무요소이기도 하다. 연구방법에 따라 2008년 대규모 개인정보 보안사고가 발생한 국내기업을 선정하고 그 경쟁사와 매출액 변화추이를 비교 분석하였다. 분석결과 보안사고가 발생한 기업의 평균 매출액 증가율이 경쟁사 평균 매출액 증가율 보다 0.0225% 높다는 사실을 발견했다. 이 결과는 국내의 보안 사고가 기업 가치에 미치는 비가시적 영향이 거의 없거나 또는 발생하더라도 그 영향력이 미미하여 가격정책 및 광고 홍보를 통해 충분히 극복할 수 있다는 점을 대변한다. 본 논문의 결과는 역설적으로 국내 보안사고의 피해규모를 측정하는데 있어 가시적 손실규모의 정확한 측정이 무엇보다 중요함을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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