In order to improve the consumer acceptance of fragrant yellow hybrids of $Phalaenopsis$ ($Phal.$), crosses between yellow hybrid varieties were made and the obtained hybrids were investigated for horticultural characteristics as well as difference in fragrance patterns. Cross combination of $Phal.$ Brother lawrence and $Phal.$ Brother saragold yielded good seedling population of 500 plants. Segregation was noticed in color density, spot and stripe patterns on yellow color base of petal and also in fragrance. Six lines with multi-branch on flower stalk and strong fragrance flower were finally selected. Volatile fragrance components were compared among $Phal.$ Brother lawrence, $Phal.$ Brother saragold and their hybrids by GC/SAW electronic nose. In the derivative pattern of chromatogram and polar derivative pattern of fragrance, similar dominant peaks appeared on retention time 7-9 s and some hybrid lines had two strong peaks on retention time 20-25 s, respectively. Also in polar frequency pattern of fragrance obtained by $VaporPrint^{TM}$ image analysis among parent flowers and hybrids, an identical strong peak near 8 s of retention time was shown. This single fragrance component is considered a key element of fragrance in $Phal.$ Brother lawrence, $Phal.$ Brother saragold and their hybrids. This peak could be used as a marker for the breeding of fragrance in $Phalaenopsis$.
본 논문에서는 유도전동기의 고정자권선 고장진단을 목적으로 이상적인 전동기의 전류신호와 실시간으로 운전하고 있는 전동기 전류신호를 Park's Vector에 각각 적용시켜 Park's Vector 패턴을 만들고 패턴 피크값의 기준치와 측정치의 편차를 이용하여 오차치를 벗어날 때 고장으로 진단하는 Park's Vector 패턴의 피크값을 이용한 고정자권선의 고장진단을 시도하였다. 숙달된 작업자가 Park's Vector패턴을 보고 고장을 분석해야 했던 방법과는 달리 패턴을 비교하지 않고도 자동으로 고장을 진단하고 경보해주는 진단 방법을 제시하였다. 실제 전류분석 및 진단을 위해 상용 프로그램인 LabVIEW를 이용하였다.
The evidence containing some kind of petroleum at the fire spot was analyzed by gas chromatography to identify a fire's sources. To extract some petroleum from fire evidence, 10.0 mL of n-hexane was added in this solution, and it was shaken for 30 minutes. To identify a kind of petroleum in fire evidence, the prepared n-hexane solution was injected and analyzed in the gas chromatograph. The chromatogram of sample was different from those of thinner and gasoline that have low boiling point, and shown different peak pattern to heating and boiler oils. But it was similar to the chromatogram of diesel oil. After small amount of diesel oil was added to the sample, the area of characteristic peaks was increased more than those of raw sample. From the results, the kind of petroleum in the fire evidence was diesel oil.
Polychlorinated biphenyls (PCBs) were commercially produced as complex mixtures beginning in 1929. The PCBs manufactured commercially are known by a variety of trade names including; Aroclor (USA), Phenoclor (France), Kaneclor (Japan), Sovol (USSR) and so on. PCBs are a class of 209 congeners that were widely used in a wide variety of applications, including dielectric fluid in transformers and large capacitors; heat transfer fluids; hydraulic fluids; lubricating and cutting oils; and as additives in pesticides, paints, adhesives, sealants, and plastics. The quantification methods of peak matching and coefficient comparison were compared using the Aroclor 1242, 1248, 1254, 1260 standards. Also, six transformer oils were analyzed as a main source of polychlorinated biphenyls (PCBs) emission into the environment. The transformer oils contained the pure and mixed of Aroclor 1242, Aroclor 1254, and Aroclor 1260. The analytical results using two quantification methods showed the little difference between the measured results.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.16
no.2
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pp.98-103
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2002
In case of power demand forecasting, the most important problems are to deal with the load of special-days. Accordingly, this paper presents the method that forecasting long (the Lunar New Year, the Full Moon Festival) and short(the Planting Trees Day, the Memorial Day, etc) special-days peak load using neural networks and regression models. long and short special-days peak load forecast by neural networks models uses pattern conversion ratio and four-order orthogonal polynomials regression models. There are using that special-days peak load data during ten years(1985∼1994). In the result of special-days peak load forecasting, forecasting % error shows good results as about 1 ∼2[%] both neural networks models and four-order orthogonal polynomials regression models. Besides, from the result of analysis of adjusted coefficient of determination and F-test, the significance of the are convinced four-order orthogonal polynomials regression models. When the neural networks models are compared with the four-order orthogonal polynomials regression models at a view of the results of special-days peak load forecasting, the neural networks models which uses pattern conversion ratio are more effective on forecasting long special-days peak load. On the other hand, in case of forecasting short special-days peak load, both are valid.
We cluster the electricity consumption of households in A-apartment in Seoul, Korea using Hierarchical K-means clustering algorithm. The data is recorded from the advanced metering infrastructure (AMI), and we focus on the electricity consumption during evening weekdays in summer. Compare to the conventional clustering algorithms, Hierarchical K-means clustering algorithm is recently applied to the electricity usage data, and it can identify usage patterns while reducing dimension. We apply Hierarchical K-means algorithm to the AMI data, and compare the results based on the various clustering validity indexes. The results show that the electricity usage patterns are well-identified, and it is expected to be utilized as a major basis for future applications in various fields.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.12
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pp.2335-2342
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2007
Laser stimulation has been widely studied and used in clinic. However, electrical response by laser stimulation on meridians has not been investigated. In this study, we compared electric potential of laser and acupuncture stimulation on meridians. We measured electric potential variation at acupoints(Samgan(LI3) and Hapgok(LI4)) on Large Intestine Meridian. In laser stimulation results, average peak electric potential is very low($7.53{\pm}3.44{\mu}V$) for before and after stimulation. However, acupuncture stimulation was performed in ground connection condition and resulted in huge variation of average peak electric potential($2.65{\pm}1.53mV$). That is, the intensity and pattern of electric potential were dependent on the ground connection condition and individual. Also, the electric potential pattern was very similar to the pattern of electric charge and discharge of capacitor. The acupuncture stimulation using a insulating needle resulted in lower average peak electric potential variation($0.25{\pm}0.16mV$) than that of acupuncture stimulation. It might present little electrical response of acupuncture stimulation using insulating needles. In point of electrical response, the laser stimulation was determined to be no acupuncture effect at meridian. Acupuncture stimulation seems to be most effective method to induce electrical response at meridians. The procedure and effect of acupuncture might be considered as energy consensus phenomenon by transportation of bio-ion charge between a practitioner and patient.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.2
no.3
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pp.73-78
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2001
BP neural network model and multiple-regression model were composed for forecasting the special-days load. Special-days load was forecasted using that neural network model made use of pattern conversion ratio and multiple-regression made use of weekday-change ratio. This methods identified the suitable as that special-days load of short and long term was forecasted with the weekly average percentage error of 1∼2[%] in the weekly peak load forecasting model using pattern conversion ratio. But this methods were hard with special-days load forecasting of summertime. therefore it was forecasted with the multiple-regression models. This models were used to the weekday-change ratio, and the temperature-humidity and discomfort-index as explanatory variable. This methods identified the suitable as that compared forecasting result of weekday load with forecasting result of special-days load because months average percentage error was alike. And, the fit of the presented forecast models using statistical tests had been proved. Big difficult problem of peak load forecasting had been solved that because identified the fit of the methods of special-days load forecasting in the paper presented.
We used $^6Li$ and $^7Li$ MAS NMR to investigate the fate and local environments of Li in the interlayer of clay minerals such as hectorite, Woming-montmorillonite, beidellite, and lepidollite at room and high ($250^{\circ}C$) temperature. Although $^6Li$ NMR spectra show narrower peaks than those of $^7Li$ NMR, S/N ratio is low and there are no obvious differences in chemical shifts suggesting that it is difficult to apply $^6Li$ NMR to have information on the local environments of Li in the clay interlayers. $^7Li$ NMR spectra, however, show changes in the peak width and quadrupole patterns providing information on the local environments of Li in the interlayer even though changes in the chemical shift are not observed. In montmorillonite, two different local environments of Li are observed; one has a narrow peak with typical quadrupole patterns whereas another has a broad peak without those of the patterns. Changes in the peak width is also observed from broad to narrow in the $^7Li$ NMR spectra for beidellite but not for hectorite at high temperature. Our results suggest that the peak width change in the broad peak is attributed to the coordination changes in the water molecules around Li which is tightly bonded on the basal oxygen of Si tetrahedra as inner-sphere complexes. The narrow peak in montmorillnoite can be assigned to the Li bended as outer-sphere complexes.
Generally, solutions that can increase patients' satisfaction are in conflict with the solutions that can increase the satisfaction and profitability of the medical personnels. In this paper, we compare appointment patterns using multiple performance measures that take into account both hospital's position and customers' position, and propose the best appointment pattern especially for an efficient scheduling in a plastic surgery clinic. A simulation model using ARENA is designed based on real hospital data. Based on this model, we compare 5 appointment patterns. To check the robustness of the appointment patterns, we have experimented on various appointment situations by considering peak, extreme peak seasons, and peak, off-peak days. We found that Triangle-like pattern turned out to be most efficient regardless of appointment situations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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