Journal of information and communication convergence engineering
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v.4
no.1
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pp.18-22
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2006
A small-sized gas identification system has been fabricated and characterized using an integrated gas sensor array and artificial neural-network. The sensor array consists of four thick-film oxide semiconductor gas sensors whose sensing layers are $In_{2}O_{3}-Sb_{2}O_{5}-Pd-doped\;SnO_2$ + Pd-coated layer, $La_{2}O_{5}-PdCl_{2}-doped\;SnO_2,\;WO_{3}-doped\;SnO_{2}$ + Pt-coated layer and $ThO_{2}-V_{2}O_{5}-PdCl_{2}\;doped\;SnO_{2}$. The small-sized gas identification instrument is composed of a GMS 81504 containing an internal ROM (4k bytes), a RAM (128 bytes) and four-channel AD converter as MPU, LEDs for displaying alarm conditions for three gases (liquefied petroleum gas: LPG, liquefied natural gas: LNG and carbon monoxide: CO) and interface circuits for them. The instrument has been used to identify alarm conditions for three gases among the real circumstances and the identification has been successfully demonstrated.
Proceedings of the Korea Committee for Ocean Resources and Engineering Conference
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2002.10a
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pp.273-276
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2002
Many artificial steel reefs are being built in Japan, however, in Korea, only few steel reefs were manufactured by POSCO, recently. In order to develop their novel types suitable for marine environments near the Korean Peninsula, it is very important to carry out model tests in the initial design stage. In the Ocean Engineering Wide Tank($L{\times}B{\times}D=30{\times}20{\times}2.5m$) and the Circulating Water Channel of the University of Ulsan, Korea, fluid drag forces acting on models of steel reefs with different sizes are measured in waves and currents. Also numerical predictions based on the Wavier-Stokes equation are made and compared with experimental results.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.14
no.1
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pp.1-18
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2008
If there is no choice but to be urbanized, we should examine how human interference has had influences on the area to keep the river environment safe and stable. This study is aimed at finding improvement by examining the effect of human interference in Gapcheon river in Daejeon, which is developing fast. Distinctive features of human interference in Gapcheon river are followings. First, middle and upper reaches of Gapcheon river are being maintained and restored focusing on flood control but are scheduled to develop city and channel. Second, the rear area of middle and lower reaches of Gapcheon river is already developed into an urban district and solidified into artificial stream for leisure activities installing the artificial structure for fun. Third, lower reaches of Gapcheon river are in an unstable condition because of straightening waterway and developing rear area of river. Up to now, geographical features and bio-diversity of Gapcheon river has been ruined by the artificial management of river centered for technical engineering. From now on, followings should be considered for management of urban river. First, it is focused on maintaining eco system by itself than usage for human. Second, natural features of rear area of river should be taken into consideration and should be preserved before developing urban city and hills, back marsh, channel deposit and swamp to directly have an influence on river.
Utilizing artificial noise (AN) is a good means to guarantee security against eavesdropping in a multi-inputmulti-output system, where the AN is designed to lie in the null space of the legitimate receiver's channel direction information (CDI). However, imperfect CDI will lead to noise leakage at the legitimate receiver and cause significant loss in the achievable secrecy rate. In this paper, we consider a delayed feedback system, and investigate the impact of delayed CDI on security by using a transmit beamforming and AN scheme. By exploiting the Gauss-Markov fading spectrum to model the feedback delay, we derive a closed-form expression of the upper bound on the secrecy rate loss, where $N_t$ = 2. For a moderate number of antennas where $N_t$ > 2, two special cases, based on the first-order statistics of the noise leakage and large number theory, are explored to approximate the respective upper bounds. In addition, to maintain a constant signal-to-interferenceplus-noise ratio degradation, we analyze the corresponding delay constraint. Furthermore, based on the obtained closed-form expression of the lower bound on the achievable secrecy rate, we investigate an optimal power allocation strategy between the information signal and the AN. The analytical and numerical results obtained based on first-order statistics can be regarded as a good approximation of the capacity that can be achieved at the legitimate receiver with a certain number of antennas, $N_t$. In addition, for a given delay, we show that optimal power allocation is not sensitive to the number of antennas in a high signal-to-noise ratio regime. The simulation results further indicate that the achievable secrecy rate with optimal power allocation can be improved significantly as compared to that with fixed power allocation. In addition, as the delay increases, the ratio of power allocated to the AN should be decreased to reduce the secrecy rate degradation.
국내외에 아직 개발 실적이 없는 발전소의 해수방류수를 이용한 조류식발전시스템의 개발을 위하여, 현재 하동화력발전소 해수방수로를 대상으로 헬리컬 수차를 이용한 조류식발전 시험설비를 제작 완료하고, 성능 시험이 진행 중이며, 본 연구에서는 성능 시험 과정에서 나타난 제반 문제점을 제시하고 그에 대한 원인 및 대책을 분석해 보았다. 본 시험설비는 인공수로에서 수평 배열 헬리컬수차로서 기계장치의 안정성 및 수차의 효율을 평가하고자 하였다. 조류식 시험장치는 배수로의 빠른 유속으로 인하여 시공이 매우 어려웠으며, 인공수로임에도 불구하고 유지관리를 위한 적정 구조 선정이 곤란한 상황이었다. 또한, 헬리컬 수차는 서로 직렬연결되어 운전할 수 있는 장점이 있으나, 본 연구와 같이 다수의 수차가 연결될 경우, 보다 높은 축정렬 정확성, 커플링, 베어링 정밀도 등이 요구되어 효율 감소의 원인이 됨을 확인하였다. 본 장치는 시험용으로서 정밀한 베어링 및 수밀구조, 증속장치를 채택하지 않았으나, 상업용에서는 이를 개선할 필요성이 있다고 판단된다. 또한, 수차의 설치와 유지관리 조건 향상, 수차 통과부의 유황 개선, 수차의 효율 향상을 위하여 조류식 수차에도 유도수로와 casing, draft tube와 같은 Confined flow 구조를 일부 채택할 필요성이 있다고 판단된다.
Cognitive radio networks (CRNs) have emerged as a promising solution to the problem of spectrum under utilization and artificial radio spectrum scarcity. The paradigm of dynamic spectrum access allows a secondary network comprising of secondary users (SUs) to coexist with a primary network comprising of licensed primary users (PUs) subject to the condition that SUs do not cause any interference to the primary network. Since it is necessary for SUs to avoid any interference to the primary network, PU activity precludes attempts of SUs to access the licensed spectrum and forces frequent channel switching for SUs. This dynamic nature of CRNs, coupled with the possibility that an SU may not share a common channel with all its neighbors, makes the task of multicast routing especially challenging. In this work, we have proposed a novel multipath on-demand multicast routing protocol for CRNs. The approach of multipath routing, although commonly used in unicast routing, has not been explored for multicasting earlier. Motivated by the fact that CRNs have highly dynamic conditions, whose parameters are often unknown, the multicast routing problem is modeled in the reinforcement learning based framework of learning automata. Simulation results demonstrate that the approach of multipath multicasting is feasible, with our proposed protocol showing a superior performance to a baseline state-of-the-art CRN multicasting protocol.
This paper deals with the numerical and experimental study on the characteristics of the flow around a sunken vessel. Numerical simulation of the two dimensional steady flow on the midship section are carried out by the CFD code which is developed by using finite volume method and which includes the standard $textsc{k}$-$\varepsilon$ model with standard wall function. A experimental study is also carried out for the 1/100 scale model in circulating water channel. A velocity fields around the ship are measuremed by using particle image velocimetry technique. And the fluid forces acting on the ship hull by uniform current are measured by two axis load cell. The computed and measured velocity fields on the midship section are compared with each other in the view point of velocity dstribution and reattachement length, which shows good agreement in quality. The drag force on the vessel also showed the same tendency in both computational and experimental results. However, the quantitative disagreements are shown due to the three dimensional effect of the experiment. The result are used to determine the functional efficiency and stability of the vessel as a artificial reef.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.2
no.2
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pp.23-28
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2009
This study describes an emotion classification method using two different feature parameters of four-channel EEG signals. One of the parameters is linear prediction coefficients based on AR modelling. Another one is cross-correlation coefficients on frequencies of ${\theta}$, ${\alpha}$, ${\beta}$ bands of FFT spectra. Using the linear predictor coefficients and the cross-correlation coefficients of frequencies, the emotion classification test for four emotions, such as anger, sad, joy, and relaxation is performed with an artificial neural network. The results of the two parameters showed that the linear prediction coefficients have produced the better results for emotion classification than the cross-correlation coefficients of FFT spectra.
Kim, Huiyung;Moon, Jeongmin;Hong, Dongjin;Cha, Euiyoung;Yun, Byongjo
Nuclear Engineering and Technology
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v.53
no.6
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pp.1796-1809
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2021
The subchannel of a research reactor used to generate high power density is designed to be narrow and rectangular and comprises plate-type fuels operating under downward flow conditions. Critical heat flux (CHF) is a crucial parameter for estimating the safety of a nuclear fuel; hence, this parameter should be accurately predicted. Here, machine learning is applied for the prediction of CHF in a narrow rectangular channel. Although machine learning can effectively analyze large amounts of complex data, its application to CHF, particularly for narrow rectangular channels, remains challenging because of the limited flow conditions available in existing experimental databases. To resolve this problem, we used four CHF correlations to generate pseudo-data for training an artificial neural network. We also propose a network architecture that includes pre-training and prediction stages to predict and analyze the CHF. The trained neural network predicted the CHF with an average error of 3.65% and a root-mean-square error of 17.17% for the test pseudo-data; the respective errors of 0.9% and 26.4% for the experimental data were not considered during training. Finally, machine learning was applied to quantitatively investigate the parametric effect on the CHF in narrow rectangular channels under downward flow conditions.
International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.4
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pp.34-41
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2020
Nowadays, the advanced smart convergences of the artificial intelligence (AI) and the internet of things (IoT) have been more and more important, in the fifth generation (5G) and beyond 5G (B5G) mobile communication. In 5G and B5G mobile networks, non-orthogonal multiple access (NOMA) has been extensively investigated as one of the most promising multiple access (MA) technologies. In this paper, we investigate the achievable data rate for the asymmetric binary pulse amplitude modulation (2PAM), in non-orthogonal multiple access (NOMA). First, we derive the closed-form expression for the achievable data rate of the asymmetric 2PAM NOMA. Then it is shown that the achievable data rate of the asymmetric 2PAM NOMA reduces for the stronger channel user over the entire range of power allocation, whereas the achievable data rate of the asymmetric 2PAM NOMA increases for the weaker channel user improves over the power allocation range less than 50%. We also show that the sum rate of the asymmetric 2PAM NOMA is larger than that of the conventional standard 2PAM NOMA, over the power allocation range larger than 25%. In result, the asymmetric 2PAM could be a promising modulation scheme for NOMA of 5G systems, with the proper power allocation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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