Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.23
no.1
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pp.116-123
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2019
Thermal batteries are also called molten-salt batteries as the electrolyte is mainly composed of molten salt. The molten-salt electrolyte is a solid that does not conduct electricity at room temperature, but when it is melted by a pyrotechnic heat source, it becomes an excellent ionic conductor. Thermal batteries are a kind of pyrotechnic battery because they operate only when the solid electrolyte is melted by the heat energy provided by pyrotechnic materials. Pyrotechnic components used in a thermal battery include heat sources, fuse strips, and an igniter. The reliability of these pyrotechnic components critically affects the reliability and performance of the battery that must supply electricity stably to guided munitions even under extreme environmental conditions. Different igniter types offer different advantages: notch-type igniters offer improved ignition probability, whereas film-type igniters offer improved safety. The addition of metal oxides to the heat paper could improve the burn rate, and the ignition reliability could be greatly improved by using it with a flame igniter at the same time. Using a two-step reduction process, high-purity Fe particles in coral form can be safely obtained.
The change of three different reagents for electrical conductive paint using aircraft coating with elapsing time of exposure to different condition was investigated. Three different reagents were poured into the vial bottles, stored in air condition and room temperature and observed with elapsing days. In addition, adhesion property of paint was tried using cross cut tape test after storage of $N_2$ atmosphere. The weight of each different reagent was measured along with elapsing time. To confirm the change of chemical component with exposure of air atmosphere, FT-IR was performed. The weight of part A and Part B decreased slightly whereas the weight of part C decreased rapidly and the precipitation was remained. The part B was cured after exposure of $N_2$ atmosphere and the 2250 cm-1 from FT-IR peak decreased slowly at the same time. It was considered that the water contained in air accelerated the reaction of -NCO functional groups and it caused the curing whereas $N_2$ atmosphere not contained water and it resulted in the retardancy of curing.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.13
no.4
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pp.63-70
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2003
In the modern electronic world, the authentication of a person is an important task in many areas of online-transactions. Using biometrics to authenticate a person's identity has several advantages over the present practices of Personal Identification Numbers(PINs) and passwords. To gain maximum security in the verification system using biometrics, the computation of the verification as well as the store of the biometric pattern has to be taken place in the security token(smart card, USB token). However, there is an open issue of integrating biometrics into the security token because of its limited resources(memory space, processing power). In this paper, we describe our implementation of the USB security token system having 206MHz StrongARM CPU, 16MBytes flash memory, and 1MBytes RAM. Also, we evaluate the performance of a light-weighted In-gerprint verification algorithm that can be executed in the restricted environments. Based on experimental results, we confirmed that the RAM requirement of the proposed algorithm was about 6.8 KBytes and the Equal Error Rate(EER) was 1.7%.
In this paper, active noise control was performed to reduce radiated noise in the low frequency band of dishwashers. First, through an analysis of the noise environment of the dishwasher, it was confirmed that the pump noise contributed the most to the radiated noise in the low frequency band, From the result of the noise environment analysis, the reference signal was selected to be the vibration signal of the pump body. The reference signal was obtained by using the accelerometer on the pump body, which can prevent acoustic feedback. The error signal sensor was selected as a microphone located at 1 m in front of the dishwasher and 0.5 m in height. And to design the controller, the error signal and the reference signal were measured at the operational rpms of the dishwasher at 2,500 rpm, 2,600 rpm and 2,800 rpm, and the secondary path transfer function was measured. The designed controller was mounted on Digital Signal Processor (DSP) equipment, and the control performance was verified experimentally. As a result of the measurement at the 3 operational rpms, the 7th multiple component of pump operating frequency decreased by 1.93 dB, 4.43 dB, 5.15 dB per rpm, and the 12th multiple component decreased by 6.67 dB, 2.34 dB, 4.28 dB per rpm. And overall Sound Pressure Level (SPL) decreased by 0.84 dB, 2.58 dB, 1.48 dB by rpm.
Kim, Sang-Hyun;Jung, Woo-Tai;Kang, Jae-Yoon;Park, Hee-Beom;Park, Jong-Sup
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.25
no.1
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pp.1-6
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2021
Concrete structures gradually age due to deterioration of materials or excess loads and environmental factors, and their performance decreases, affecting the usability and safety of structures. Although external tension construction methods are widely used among the reinforcement methods of old bridges, it is insufficient to identify the effects and effects of reinforcement depending on the level of aging. Therefore, in this study, a four-point loading experiment was conducted on the subject with the non-reinforced and external tensioning method to confirm the reinforcement effect of the external tensioning method, assuming the aging of the structure as a reduction in the compressive strength and tensile reinforcement of concrete, to analyze the behavior of the reinforcement and confirm the reinforcement effect. As a result of the experiment, it was difficult to identify the amount of reinforcement in the extreme condition due to early elimination of the anchorage. Therefore, compliance with the regulations on anchor bolts is required when applying the external tension reinforcement method. Crack load and yield load increased depending on whether external tension was reinforced, but before the crack, the stiffness before and after reinforcement was similar, making it difficult to confirm the reinforcement effect.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.4
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pp.313-322
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2022
The number of architects who adopt BIM(Building Information Modeling) as the design method are gradually increasing because of its productivity and efficiency. Climate Change and Global Warming lead to legislation of new energy regulations and strengthen existing ones. The current architectural design methods (2D CAD) take a lot of time and effort to verify energy codes and are hard to adjust according to the design changes. The purpose of this study is to show the effectiveness of the BIM in building envelop energy modeling of the housing project. In the process of design method change, We could contribute to increasing productivity and efficiency in building energy verification through BIM because the updated value could be calculated simultaneously without information omission or recalculation process. The procedure for the study is as follows. Using BIM of the Goldin at Essex Crosing Housing Project by Revit 2011 as a case model, this study analyze the criteria for energy plan to conform to the energy code in NYC. The result value from the setting of the Revit model is compared with the reference value required by the NYC Energy Code. Finally, the data from BIM are entered into COMckeck, the energy verification program provided by U.S. Department of Energy, to check whether the building envelope energy performance conforms to NYC Energy Code.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.5
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pp.449-456
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2022
This study proposes a deep learning algorithm to predict crop yield using GIS (Geographic Information System) to extract soil properties from Soilgrids and soil suitability class maps. The proposed model modified the structure of a published CNN-RNN (Convolutional Neural Network-Recurrent Neural Network) based crop yield prediction model suitable for the domestic crop environment. The existing model has two characteristics. The first is that it replaces the original yield with the average yield of the year, and the second is that it trains the data of the predicted year. The new model uses the original field value to ensure accuracy, and the network structure has been improved so that it can train only with data prior to the year to be predicted. The proposed model predicted the yield per unit area of autumn cabbage for kimchi by region based on weather, soil, soil suitability classes, and yield data from 1980 to 2020. As a result of computing and predicting data for each of the four years from 2018 to 2021, the error amount for the test data set was about 10%, enabling accurate yield prediction, especially in regions with a large proportion of total yield. In addition, both the proposed model and the existing model show that the error gradually decreases as the number of years of training data increases, resulting in improved general-purpose performance as the number of training data increases.
In this study, the anti-stain effect of the Traditional Myoung-oil, which has been reproduced through traditional method, the Clean Myoung-oil, which was developed in an eco-friendly method through scientific analysis of Traditional Myoung-oil, and the perilla oil, which is the raw material of Myoung-oil and is currently used as a finishing agent when repairing wooden cultural properties was evaluated. As a result of the evaluation, perilla oil showed almost no anti-stain effect, whereas both types of Myoung-oil showed high anti-stain effect. However, it was confirmed that the anti-stain effect was significantly reduced after 4 weeks of exposure to the strain when Myoung-oil was diluted with terpene oil, a natural solvent. Thus, it was considered that the amount of treatment in the wood affected the anti-stain effect of Myoung-oil. In other words, in constructing wooden buildings, Myoung-o il is more suitable as a finishing agent to suppress mold growth than perilla oil. And, in order to increase the applicability of Myoung-oil, it is suggested that additional research on the optimal treatment amount and treatment method that can inhibit mold growth inhibition in outdoor environments is necessary.
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.
Interests in clean fuels have been soaring because of environmental problems such as air pollution and global warming. Unlike fossil fuels, hydrogen obtains public attention as a eco-friendly energy source because it releases only water when burned. Various policy efforts have been made to establish a hydrogen based transportation network. The station that supplies hydrogen to hydrogen-powered trucks is essential for building the hydrogen based logistics system. Thus, determining the optimal location of refueling stations is an important topic in the network. Although previous studies have mostly applied optimization based methodologies, this paper adopts machine learning to review spatial attributes of candidate locations in selecting the optimal position of the refueling stations. Machine learning shows outstanding performance in various fields. However, it has not yet applied to an optimal location selection problem of hydrogen refueling stations. Therefore, several machine learning models are applied and compared in performance by setting variables relevant to the location of highway rest areas and random points on a highway. The results show that Random Forest model is superior in terms of F1-score. We believe that this work can be a starting point to utilize machine learning based methods as the preliminary review for the optimal sites of the stations before the optimization applies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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