Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.22
no.3
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pp.91-98
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2021
The installation and performance test of the ISOL (Isotope Separation On Line) system for the generation and separation of Rare Isotopes (RI) beams is in progress at the Rare Isotope Science Project (RISP), Institute for Basic Science (IBS). The various RI beams generated by the ISOL target/ion source go through the beam lines and separators, and only the RI beam desired by the user is selected and transmitted to the superconducting linear accelerator at the downstream of the ISOL. In the ISOL system, two separators are installed to separate a specific RI beam, and control is performed by the Experimental Physics and Industrial Control System (EPICS). In this study, an EPICS IOC (Input-Output Control) was developed to measure the magnetic field of a dipole magnet for mass separation of a multivalent (n+) RI beam in the A/Q separator, which is one of the ISOL RI beam separators. The operational stability of the A/Q separator was tested through a magnetic field measurement using a Hall probe.
For a slag-cement-bentonite (slag-CB) cut-off wall, GGBS replaces a part of the cement mixed to build a CB cut-off wall, which is used to block the flow and leakage of pollutants or groundwater; prevent seawater infiltration; and repair or reinforcement an aged embankments. Slag-CB cut-off walls are used in various applications in different fields where groundwater control is required due to its excellent characteristics. Such properties include high strength, low permeability, high durability and chemical resistance. However, despite these advantages, slag-CB cut-off walls are not extensively studied in Korea and thus are not applied in many cases. Particularly, GGBS, which replaces cement in a mixture, has different properties depending on its country of production. Consequently, it is necessary to perform various studies on slag-CB cut-off walls that use GGBS produced in Korea in order to increase its usability. This study has evaluated the bleeding rate, setting time, strength, and permeability in relation to the cement replacement rate of GGBS produced in Korea for slag-CB cut-off walls, with the aim to increase its usability. The evaluation found that slag-CB cut-off walls, made of a mixture containing GGBS produced in Korea, have a lower bleeding rate and permeability, and higher strengththan CB cut-off walls. It was also analyzed that such improved performance is more effective with a higher cement replacement rate of GGBS.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.49
no.12
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pp.963-969
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2021
The wind data measured from local meteorological masts is used to evaluate wind speed distribution and energy production in the specified site for wind farm However, wind data measured from meteorological masts often contain missing information or insufficient desired height or data length, making it difficult to perform wind turbine control and performance simulation. Therefore, long-term continuous wind data is very important to assess the annual energy production and the capacity factor for wind turbines or wind farms. In addition, if seasonal influences are distinct, such as on the Korean Peninsula, wind data with seasonal characteristics should be considered. This study presents methodologies for generating synthetic wind that take into account fluctuations in both wind speed and direction using the hidden Markov model, which is a statistical method. The wind data for statistical processing are measured at Maldo island in the Kokunnsan-gundo, Jeonbuk Province using the Automatic Weather System (AWS) of the Korea Meteorological Administration. The synthetic wind generated using the hidden Markov model will be validated by comparing statistical variables, wind energy density, seasonal mean speed, and prevailing wind direction with measurement data.
Kim, Myeongjun;Yoon, Inseok;Kim, Namkyoun;Park, Moonseo;Ahn, Changbum;Jung, Minhyuk
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.23
no.4
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pp.3-14
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2022
Autonomous equipment requires a large amount of data from various environments. However, it takes a lot of time and cost for an experiment in a real construction sites, which are difficulties in data collection and processing. Therefore, this study aims to develop a virtual environment for autonomous tower cranes technology development and validation. The authors defined automation functions and operation conditions of tower cranes with three performance criteria: operational design domain, object and event detection and response, and minimum functional conditions. Afterward, this study developed a virtual environment for learning and validation for autonomous functions such as recognition, decision making, and control using the Unity game engine. Validation was conducted by construction industry experts with a fidelity which is the representative matrix for virtual environment assessment. Through the virtual environment platform developed in this study, it will be possible to reduce the cost and time for data collection and technology development. Also, it is also expected to contribute to autonomous driving for not only tower cranes but also other construction equipment.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.10
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pp.373-380
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2022
This paper presents a deep learning based group synchronization that supports networked immersive interactions between remote users. The goal of group synchronization is to enable all participants to synchronously interact with others for increasing user presence Most previous methods focus on NTP-based clock synchronization to enhance time accuracy. Moving average filters are used to control media playout time on the synchronization server. As an example, the exponentially weighted moving average(EWMA) would be able to track and estimate accurate playout time if the changes in input data are not significant. However it needs more time to be stable for any given change over time due to codec and system loads or fluctuations in network status. To tackle this problem, this work proposes the Deep Group Synchronization(DeepGroupSync), a group synchronization based on deep learning that models important features from the data. This model consists of two Gated Recurrent Unit(GRU) layers and one fully-connected layer, which predicts an optimal playout time by utilizing the sequential playout delays. The experiments are conducted with an existing method that uses the EWMA and the proposed method that uses the DeepGroupSync. The results show that the proposed method are more robust against unpredictable or rapid network condition changes than the existing method.
Kim, Na-Bin;Kim, Ye-Ji;Kim, Ji-Min;Hwang, Yun Mi;Bong, Jae-Hwan
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.5
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pp.941-948
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2022
Disaster response robots are deployed to disaster sites where human access is difficult and dangerous. The disaster response robots explore the disaster sites prevent a structural collapse and perform lifesaving to minimize damage. It is difficult to operate robots in the disaster sites due to rough terrains where various obstacles are scattered, communication failures and invisible environments. In this paper, we developed a series connectable wheeled robot module. The series connectable wheeled robot module was developed into two types: an active driven robot module and a passive driven robot module. A wheeled robot was built by connecting the two active type robot modules and one passive type robot module. Two robot modules were connected by one DoF rotating joint, allowing the wheeled robot to avoid obstructions in a vertical direction. The wheeled robot performed driving and obstacle avoidance using only pressure sensors, which allows the wheeled robot operate in the invisible environment. An obstacle avoidance experiment was conducted to evaluate the performance of the wheeled robot consisting of two active driven wheeled robot modules and one passive driven wheeled robot module. The wheeled robot successfully avoided step-shaped obstacles with a maximum height of 80 mm in a time of 24.5 seconds using only a pressure sensors, which confirms that the wheeled robot possible to perform the driving and the obstacle avoidance in invisible environment.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.22
no.6
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pp.565-575
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2022
Thanks to the latest developments in digital architectural technologies, free-form designs that maximize the creativity of architects have rapidly increased. However, there are a lot of difficulties in forming various free-form curved surfaces. In panelizing to produce free forms, the methods of mesh, developable surface, tessellation and subdivision are applied. The process of applying such panelizing methods when producing free-form panels is complex, time-consuming and requires a vast amount of manpower when extracting production data. Therefore, algorithms are needed to quickly and systematically extract production data that are needed for panel production after a free-form building is designed. In this respect, the purpose of this study is to propose mathematical algorithms for the automatic generation of production data of free-form panels in consideration of the building model, performance of production equipment and pattern information. To accomplish this, mathematical algorithms were suggested upon panelizing, and production data for a CNC machine were extracted by mapping as free-form curved surfaces. The study's findings may contribute to improved productivity and reduced cost by realizing the automatic generation of data for production of free-form concrete panels.
The physical properties of chlorine-containing cement were analyzed to optimize the operational conditions when waste resources containing chlorine were used in the cement manufacturing process. Cement with clinker to gypsum weight ratios of 95:5 and 93:7 were manufactured. In addition, the iron modulus (IM) of clinker was set to 1.3, 1.5, and 1.7 to evaluate the burnability and physical properties of clinker. With constant chlorine content, increasing gypsum content resulted in a decrease in the 3 day-compressive strength, whereas the 28 day-compressive strength increased. In addition, flow and setting time also increased with increasing gypsum content. As the IM decreased, burnability was improved, free-CaO content decreased, alite and ferrite content increased, and compressive strength increased In particular, the compressive strength of IM 1.3 was approximately 14% greater than that of IM 1.7.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.35
no.4
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pp.227-233
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2022
The 3D-printing technique is used for manufacturing objects by adding multiple layers, and it is relatively easy to manufacture objects with complex shapes. The 3D concrete printing technique, which incorporates 3D printing into the construction industry, does not use a formwork when placing concrete, and it requires less workload and labor, so economical construction is possible. However, 3D-printed concrete is expected to have a lower strength than that of molded concrete. In this study, the properties of 3D-printed concrete were analyzed. To fabricate the 3D-printed concrete samples, the extrusion path and shape of the samples were designed with Ultimaker Cura. Based on this, G-codes were generated to control the 3D printer. The optimal concrete mixing proportion was selected considering such factors as extrudability and buildability. Molded samples with the same dimensions were also fabricated for comparative analysis. The properties of each sample were measured through a three-point bending test and uniaxial compression test, and a comparative analysis was performed.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.11
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pp.181-190
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2022
In this paper, we use a LiDAR sensor and an image camera to detect a left-turning waiting vehicle in two ways, unlike the existing image-type or loop-type left-turn detection system, and a left-turn traffic signal corresponding to the waiting length of the left-turning lane. A system that can efficiently assign a system is introduced. For the LiDAR signal transmitted and received by the LiDAR sensor, the left-turn waiting vehicle is detected in real time, and the image by the video camera is analyzed in real time or at regular intervals, thereby reducing unnecessary computational processing and enabling real-time sensitive processing. As a result of performing a performance test for 5 hours every day for one week with an intersection simulation using an actual signal processor, a detection rate of 99.9%, which was improved by 3% to 5% compared to the existing method, was recorded. The advantage is that 99.9% of vehicles waiting to turn left are detected by the LiDAR sensor, and even if an intentional omission of detection occurs, an immediate response is possible through self-correction using the video, so the excessive waiting time of vehicles waiting to turn left is controlled by all lanes in the intersection. was able to guide the flow of traffic smoothly. In addition, when applied to an intersection in the outskirts of which left-turning vehicles are rare, service reliability and efficiency can be improved by reducing unnecessary signal costs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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