Kim, Byung-Woo;Kim, Hyoung-Soo;Kim, Geon-Young;Koh, Yong-Kwon
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.10
no.1
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pp.1-11
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2012
The equation of the step-drawdown test "$s_w=BQ+CQ^p$" written by Rorabaugh (1953) is suitable for drawdown increased non-linearly in the fractured rocks. It was found that value of root mean square error (RMSE) between observed and calculated drawdowns was very low. The calculated $C$ (well head loss coefficient) and $P$ (well head loss exponent) value of well head losses ($CQ^p$) ranged $3.689{\times}10^{-19}{\sim}5.825{\times}10^{-7}$ and 3.459~8.290, respectively. It appeared that the deeper depth in pumping well the larger drawdowns due to pumping rate increase. The well head loss in the fractured rocks, unlike that in porous media, is affected by properties of fractures (fractures of aperture, spacing, and connection) around pumping well. The $C$ and $P$ value in the well head loss is very important to interpret turbulence interval and properties of high or low permeability of fractured rock. As a result, regression analysis of $C$ and $P$ value in the well head losses identified the relationship of turbulence interval and hydraulic properties. The relationship between $C$ and $P$ value turned out very useful to interpret hydraulic properties of the fractured rocks.
Purpose:It is critical that the exact gestational age of a newborn baby, especially premature baby, be determined to evaluate the status of a disease and its management and to estimate the prognosis of a patient. This study aimed to investigate an easy and accurate method to estimate gestational age on cranial ultrasound, requiring minimal additional time and equipment. Methods:A high-resolution coronal sonographic image was obtained via the anterior fontanel with a 5-12 Mhz linear probe after the usual cranial sonographic examination. We measured the depth of cerebral hemisphere, thickness of corpus callosum, and depth of cingulate sulcus and obtained the correlations between these factors and gestational age. Results:Depth of cingulate sulcus had the highest correlation coefficiency with gestational age (r=0.878, P=0.000). All the cases, except for 2 cases, had a gestational age of more than 37 weeks, when the depths of cingulate sulcus were more than 0.55 cm, and had a gestational age less than 34 weeks, when the depths of cingulate sulcus were less than 0.35 cm. Conclusion:Measurement of the depth of cingulate sulcus was a simple and accurate method to estimate the gestational age on cranial ultrasound. The gestational age is more than 37 weeks, when the depth of cingulate sulcus is more than 0.55 cm, and is less than 34 weeks, when the depth of cingulate sulcus is less than 0.35 cm.
Purpose: The purpose of this study was to estimate dietary flavonoids intake of Korean adolescents. Methods: Using data from the 2007-2012 Korean National Health and Nutrition Examination Survey, a total of 3,957 subjects aged 12-18 were included in this study. We estimated individual daily intake of total flavonoid and six flavonoid classes including flavonols, flavones, flavanones, flavan-3-ols, anthocyanidins, and isoflavones by linking food consumption data with the flavonoids in the commonly consumed food database. The distribution of sociodemographic, health-related, and dietary factors according to flavonoids intake was examined. Results: Average dietary flavonoids intake of the study subjects was 195.6 mg/d in girls, and 189.4 mg/d in boys. The highest flavonoids intake group consumed significantly more fiber, vitamin C, legumes, fruits, and vegetables (p < 0.01) and less fat, grains, meats and dairy foods than other lower consumption groups (p < 0.001). Dietary flavonoid intake showed negative correlation with waist circumference and systolic blood pressure (p < 0.05). Conclusion: This study provided basic data for estimation of flavonoids intake of Korean adolescents. Further research will be required for analysis of the association of flavonoids intake and health-related factors such as cardiovascular risk factors.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.11
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pp.527-536
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2017
With the recent development of smart grid industry, the necessity for efficient EMS(Energy Management System) has been increased. In particular, in order to reduce electric load and energy cost, sophisticated electric load forecasting and efficient smart grid operation strategy are required. In this paper, for more accurate electric load forecasting, we extend the data collected at demand time into high time resolution and construct an artificial neural network-based forecasting model appropriate for the high time resolution data. Furthermore, to improve the accuracy of electric load forecasting, time series data of sequence form are transformed into continuous data of two-dimensional space to solve that problem that machine learning methods cannot reflect the periodicity of time series data. In addition, to consider external factors such as temperature and humidity in accordance with the time resolution, we estimate their value at the time resolution using linear interpolation method. Finally, we apply the PCA(Principal Component Analysis) algorithm to the feature vector composed of external factors to remove data which have little correlation with the power data. Finally, we perform the evaluation of our model through 5-fold cross-validation. The results show that forecasting based on higher time resolution improve the accuracy and the best error rate of 3.71% was achieved at the 3-min resolution.
The estimation of the probability precipitation is essential for the design of hydrologic projects. The techniques to calculate the probability precipitation can be determined by the point frequency analysis and the regional frequency analysis. The regional frequency analysis includes index-flood technique and L-moment technique. In the regional frequency analysis, even if the rainfall data passed homogeneity, suitable distributions can be different at each point. However, the regional frequency analysis can supplement the lacking precipitation data. Therefore, the regional frequency analysis has weaknesses compared to parametric point frequency analysis because of suppositions about probability distributions. Therefore, this paper applies kernel density function to precipitation data so that homogeneity is defined. In this paper, The data from 16 rainfall observatories were collected and managed by the Korea Meteorological Administration to achieve the point frequency analysis and the regional frequency analysis. The point frequency analysis applies parametric technique and nonparametric technique, and the regional frequency analysis applies index-flood techniques and L-moment techniques. Also, the probability precipitation was calculated by the regional frequency analysis using variable kernel density function.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2018.11a
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pp.158-161
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2018
In this paper, the towing force is calculated for the LNG bunker barge. LNG bunkering barge is being developed as an infrastructure for the bunkering of LNG(Liquefied Natural Gas), an eco-friendly energy source. In the case of the LNG bunker barge, a self-propulsion is considered through retrofit from an operating point. Therefore, the LNG bunker barge is similar to the shape of the ship as compared to a towed barge, so a rule of the towed barge overestimates the towing force. In order to improve accuracy, the calm water resistance is calculated according to the ITTC 1978 method considering the wave resistance by the Rankine source method. The added resistance in waves is calculated using the modified radiated energy method considering the shortwave correction method of NMRI. The performance of the towing resistances through the calm water resistance and the added resistance in waves was compared with rules of the towed barge.
Kim, Ki-Bok;Yoon, Dong-Jin;Jeong, Jung-Chae;Park, Phi-Iip;Lee, Seung-Seok
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.21
no.1
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pp.80-90
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2001
The aim of this study is to develop the methodology which enables to identify the mechanical properties of element such as stress intensity factor by using the AE parameters. Considering the multivariate and nonlinear properties of AE parameters such as ringdown count, rise time, energy, event duration and peak amplitude from fatigue cracks of machine element the principal component regression(PCR) and artificial neural network(ANN) models for the estimation of stress intensity factor were developed and validated. The AE parameters were found to be very significant to estimate the stress intensity factor. Since the statistical values including correlation coefficients, standard mr of calibration, standard error of prediction and bias were stable, the PCR and ANN models for stress intensity factor were very robust. The performance of ANN model for unknown data of stress intensity factor was better than that of PCR model.
In this study, the electrochemical redox behavior of neodymium in non-aqueous electrolytes was investigated to confirm the possibility of neodymium metallurgy at room temperature. The non-aqueous electrolytes include ionic liquids such as $[C_4mim]PF_6$, $[C_4mim]Cl$, and $[P_{66614}]PF_6$, ethanol which are highly soluble in neodymium salts, and mixed electrolytes based on carbonate with highly electrochemical stability. The electrochemical redox properties of neodymium were better than those of other electrolytes in the case of the mixed electrolyte based on ethylene carbonate (EC)/di-ethylene carbonate (DEC). Ethanol was added to improve the physical properties of the mixed electrolyte. Thorough the analysis about ionic conductivity of EC/DEC ratio, ethanol content and $NdCl_3$ concentration, the best electrolyte composition was 50 vol% content of ethanol and 0.5 M of $NdCl_3$. Using cyclic voltametry and linear sweep voltametry, a current peak estimated at -3.8 V (vs. Pt-QRE) was observed as a limiting current of neodymium reduction. Potentiostatic electrolysis for 18 hours at room temperature at -6 V (vs. Pt-QRE) confirmed that metallic neodymium was electrodeposited.
In this paper, the towing force for the LNG bunkering barge was investigated. Currently, LNG bunkering barge is being developed as an infrastructure for the bunkering of LNG (Liquefied Natural Gas), an eco-friendly energy source. In the case of the LNG bunkering barge, self-propulsion is considered through retrofit from an operating point. Therefore, the LNG bunkering barge's shape is similar to that of the ship as compared to a towed barge, so a rule of the towed barge overestimates the towing force. In order to improve accuracy, the calm water resistance was calculated using ITTC 1978 method which considers wave resistance by the Rankine source method. The added resistance in waves was calculated using the modified radiated energy method which considers the shortwave correction method of NMRI. The performance of the towing resistances through the calm water resistance and the added resistance in waves was compared to rules associated with towed barges.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.6
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pp.521-531
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2020
QZSS (Quasi-Zenith Satellite System) provides the CLAS (Centimeter Level Augmentation Service) through the satellite's L6 band. CLAS provides correction messages called C-SSR (Compact - State Space Representation) for GPS (Global Positioning System), Galileo and QZSS. In this study, CLAS messages were received by using the AsteRx4 of Septentrio which is a GPS receiver capable of receiving L6 bands, and the messages were decoded to acquire C-SSR. In addition, Multi-GNSS (Global Navigation Satellite System) Code-PPP (Precise Point Positioning) was developed to compensate for GNSS errors by using C-SSR to pseudo-range measurements of GPS, Galileo and QZSS. And non-linear least squares estimation was used to estimate the three-dimensional position of the receiver and the receiver time errors of the GNSS constellations. To evaluate the accuracy of the algorithms developed, static positioning was performed on TSK2 (Tsukuba), one of the IGS (International GNSS Service) sites, and kinematic positioning was performed while driving around the Ina River in Kawanishi. As a result, for the static positioning, the mean RMSE (Root Mean Square Error) for all data sets was 0.35 m in the horizontal direction ad 0.57 m in the vertical direction. And for the kinematic positioning, the accuracy was approximately 0.82 m in horizontal direction and 3.56 m in vertical direction compared o the RTK-FIX values of VRS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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