Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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2002.10b
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pp.249-250
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2002
In this paper, the relationship among the 3-D surface topography parameters are studied. Several surface topography parameters that are important in tribology are calculated against various surface topography data. 3-D surface data with desired properties are generated by using the non-causal 2-D auto-regressive (AR) model. The non-causal 2-D AR model is a random 3-D surface topography model that can generate 3-D surface topography data with specified parameters.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.158-158
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2019
Recent studies show the possibility of more frequent extreme events as a result of the changing climate. These weather extremes, such as excessive rainfall, result to debris flow, river overflow and urban flooding, which post a substantial threat to the community. Therefore, an effective flood model is a crucial tool in flood disaster mitigation. In recent years, a number of flood models has been established; however, the major challenge in developing effective and accurate inundation models is the inconvenience of running multiple models for separate conditions. Among the solutions in recent researches is the development of the combined 1D-2D flood modeling. The coupled 1D-2D river flood modeling allows channel flows to be represented in 1D and the overbank flow to be modeled over two-dimension. To test the efficiency of this approach, this research aims to assess the capability of HEC-RAS model's implementation of the combined 1D-2D hydraulic simulation of river overflow inundation, and compare with the results of GERIS and FLUMENS 2D flood model. Results show similar output to the flood models that had used different methods. This proves the applicability of the HEC-RAS 1D-2D coupling method as a powerful tool in simulating accurate inundation for flood events.
Soot particles emitted from combustion processes are often coated by non-absorbing organic materials, which enhance the global warming effect of soot particles. It is of importance to study the condensation characteristics of soot particles experimentally and theoretically to reduce the uncertainty of the climate impact of soot particles. In this study, the condensational growth of soot particles in a tubular coater was modeled by a one-dimensional (1D) plug flow model and a two-dimensional (2D) laminar flow model. The effects of 2D heat and mass transports on the predicted particle growth were investigated. The temperature and coating material vapor concentration distributions in radial direction, which the 1D model could not accounted for, affected substantially the particle growth in the coater. Under the simulated conditions, the differences between the temperatures and vapor concentrations near the wall and at the tube center were large. The neglect of these variations by the 1D model resulted in a large error in modeling the mass transfer and aerosol dynamics occurring in the coater. The 1D model predicted the average temperature and vapor concentration quite accurately but overestimated the average diameter of the growing particles considerably. At the outermost grid, at which condensation begins earliest due to the lowest temperature and saturation vapor concentration, condensing vapor was exhausted rapidly because of the competition between condensations on the wall and on the particle surface, decreasing the growth rate. At the center of the tube, on the other hand, the growth rate was low due to high temperature and saturation vapor concentration. The effects of Brownian diffusion and thermophoresis were not high enough to transport the coating material vapor quickly from the tube center to the wall. The 1D model based on perfect radial mixing could not take into account this phenomenon, resulting in a much higher growth rate than what the 2D model predicted. The result of this study indicates that contrary to a previous report for a thermodenuder, 2D heat and mass transports must be taken into account to model accurately the condensational particle growth in a coater.
This study aimed to identify risk factors for type 2 diabetes (T2D) in Korea, a rapidly changing country. Data of 5,132 adults aged 20-85 were used from the 2001 Korean Health and Nutrition Examination Survey. Multiple logistic regression was carried out to identify risk factors for T2D. Three models were specified: (i) socioeconomic and demographic factors (model 1: age, gender, education, poverty income ratio, employment), (ii) behavioral risk factors and covariates (model 2: obesity, physical activity, smoking, alcohol drinking, dietary quality, family history of T2D, co-morbidity) and (iii) socioeconomic, demographic, and behavioral factors (model 3). The prevalence of T2D was 7.4%. Less education (OR 1.41, 95% CI 1.08-1.84), age (OR 2.19, 95% CI 1.56-3.08 in 40-59 yrs, OR 4.05, 95% CI 2.76-5.95 in 60 yrs + comparing to 20-39 yrs) and abdominal obesity (OR 2.24, 95% CI 1.79-2.82) were risk factors for T2D even after controlling for other factors simultaneously. There was a significant association of T2D with ever smoking (OR 1.34, 95% CI 1.06-1.67). The relationship of age with T2D was modified by gender in model 1 and the relationship of smoking with T2D was modified by obesity in model 2. Less educated, older, obese or ever smokers were more likely to have T2D. Gender mediated the relationship of age, and obesity mediated the relationship of smoking, with T2D. Intervention programs for T2D in Korea should take the interactions among risk factors into account.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.10
no.1
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pp.17-21
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2015
In this paper, we introduce satellite communication for new wireless disaster network to be built on the basis of amateur radio HR (HAM Radio) as a wireless package system, and channel environments of a D2D terminal that tries to connect and communicate with the wireless disaster network. In this disaster network, we propose a LOS component ratio based adaptive channel modeling approach to accurately estimate a variety of channels whose the D2D terminal could have and smoothly transfer to the level of multimedia data based on the Okumura-Hata channel model. As a result of computer simulation, performance of the proposed method was compared with the that of Okumura-Hata model of open area and urban area model and we were confirmed that there is a gain of BER performance from the results of the computer simulation.
The purpose of this research is to develop a model for efficient service R&D investment in government budgeting process. It is necessary to develop an efficient and effective investment model to improve competitiveness of the service industry and national economy. Various existing types of service R&D classification have been reviewed. And object-oriented service R&D request classification types have been derived. A tentative model for evaluating service R&D requests have been developed through extensive discussions on effective methodologies. The model has been refined and revised by four service budgeting experts. The revised and refined checklists and guidelines have been used for 40 real service R&D requests evaluations. As a result, a full model for service R&D evaluation and budgeting has been proved to be useful. Also, a need for more efficient and concise evaluation model has been raised through this evaluation process. A brief model with only 10 checklists has been developed and its usefulness has been proven by pilot test with 10 real service R&D requests. The results of this study can be used for evaluation of service R&D proposals and effective budgeting of R&D requests for improving global competitiveness. Further research is needed for refining the developed evaluation models.
Purpose: In this study, We aim to estimate a untrained person's three postures using a 2D CNN model which is trained with minimal FFT data collected by a 24GHz FMCW radar. Method: In an indoor space, we collected FFT data for three distinct postures (standing, sitting, and lying) from three different individuals. To apply this data to a 2D CNN model, we first converted the collected data into 2D images. These images were then trained using the 2D CNN model to recognize the distinct features of each posture. Following the training, we evaluated the model's accuracy in differentiating the posture features across various individuals. Result: According to the experimental results, the average accuracy of the proposed scheme for the three postures was shown to be a 89.99% and it outperforms the conventional 1D CNN and the SVM schemes. Conclusion: In this study, we aim to estimate any person's three postures using a 2D CNN model and a 24GHz FMCW radar for disastrous situations in indoor. it is shown that the different posture of any persons can be accurately estimated even though his or her data is not used for training the AI model.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2004.04a
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pp.301-308
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2004
The present study mainly focuses on the inelastic stress analysis of the 1/4 scale prestressed concrete containment vessel model(PCCV) under internal pressure and evaluates not only failure mode but also ultimate pressure capacity of the PCCV. Inelastic analysis is carried out 2D axisymmertic FE model and 3D FE model using four concrete material models which are Drucker-Prager Model, Chen-Chen Model, Damaged Plasticity Model and Menetrey-Willam Model. The uplift phenomenon of the basemat is considered in the 2D axisymmetric FE models. It is found from the 2D axisymmetric analysis results that both of Drucker-Prager model and Damaged Plasticity Model have a good performance and the uplift of the basemat is too small to influence on the global behavior of the PCCV. The FE analysis results on the ultimate pressure and failure mode have a good agreement with experimental results.
This study was carried out to develop the regression model for estimating biomass of natural Pinus densiflora forests by stand density in northeast Chinese area of Mt. Paekdu. Four allometric regression models(W=aD$^b$, W=a(D$^2$H)$^b$. logW=a+b$\cdot$ logD+cD and logW=a+b$\cdot$log(D$^2$H)+c(D$^2$H)) were used to estimate biomass for each of the tree components. The suitable regression model for estimating biomass of stem, bark and whole tree above ground was logW=a+b$\cdot$log(D$^2$H)+c(D$^2$H), and that for biomass of branch, needle and needle area, logW=a+b$\cdot$logD+cD for all of the stand density classes.
A series of soil bin experiment was carried out on sand to investigate if true model theory is applicable to blade-soil system and finally to find mathematical relationship between the dimensionless terms which contain the blade-soil parameters. The following conclusions were derived from the study. 1. It was proved that the draft of the prototype blade can be predicted without distortion by those of model blades with the length scale of 1.2, 2 and 2.4. 2. For the sand, bulk density was found to be a good measure of soil physical properties which are pertinent to predict the draft of the blade-soil system. 3. The mathematical relationship between $D/{\gamma}W$ and d/W, ${\beta}$, and $V^2/Wg$ are as follows ; $$\frac{D}{{\gamma}W^3}=124.98[\frac{d}{W}]^2+7.16[\frac{d}{W}]+0.43 \\ \frac{D}{{\gamma}W^3}=-0.00099{\beta}^2+0.13{\beta}-2.01 \\ \frac{D}{{\gamma}W^3}=0.041[\frac{V^2}{Wg}]^2+0.08[\frac{V^2}{Wg}]+1.3$$
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[게시일 2004년 10월 1일]
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