Since the amplitudes of spin echo train in nuclear magnetic resonance logging (NMRL) are small and the signal to noise ratio (SNR) is also very low, this paper puts forward an improved de-noising algorithm based on wavelet transformation. The steps of this improved algorithm are designed and realized based on the characteristics of spin echo train in NMRL. To test this improved de-noising algorithm, a 32 points forward model of big porosity is build, the signal of spin echo sequence with adjustable SNR are generated by this forward model in an experiment, then the median filtering, wavelet hard threshold de-noising, wavelet soft threshold de-noising and the improved de-noising algorithm are compared to de-noising these signals, the filtering effects of these four algorithms are analyzed while the SNR and the root mean square error (RMSE) are also calculated out. The results of this experiment show that the improved de-noising algorithm can improve SNR from 10 to 27.57, which is very useful to enhance signal and de-nosing noise for spin echo train in NMRL.
In Information Technology era, various amazing IT technologies, for example Big Data, are appearing and are available as the amount of information increase. The number of counselling for violation of personal data protection is also increasing every year that it amounts to over 160,000 in 2012. According to Korean Privacy Act, in the case of treating unique personal identification information, appropriate measures like encipherment should be taken. The technologies of encipherment are the most basic countermeasures for personal data invasion and the base elements in information technology. So various cryptography algorithms exist and are used for encipherment technology. Therefore studies on safer new cryptography algorithms are executed. Cryptography algorithms started from classical replacement enciphering and developed to computationally secure code to increase complexity. Nowadays, various mathematic theories such as 'factorization into prime factor', 'extracting square root', 'discrete lognormal distribution', 'elliptical interaction curve' are adapted to cryptography algorithms. RSA public key cryptography algorithm which was based on 'factorization into prime factor' is the most representative one. This paper suggests algorithm utilizing telescoping series as a safer cryptography algorithm which can maximize the complexity. Telescoping series is a type of infinite series which can generate various types of function for given value-the plain text. Among these generated functions, one can be selected as a original equation. Some part of this equation can be defined as a key. And then the original equation can be transformed into final equation by improving the complexity of original equation through the command of "FullSimplify" of "Mathematica" software.
Kang, Yoo seok;Kim, Soo dong;Seok, Hyeonseon;Lee, Jae cheol;Kwon, Tae young;Bae, Sang hyun;Yoon, Seong do;Jeong, Hyung won
통합자연과학논문집
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제14권4호
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pp.189-196
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2021
Recently, as a countermeasure for cyber breach attacks and confidential leak incidents on PC hard disk memory storage data of the metaverse industry, it is required when reviewing and developing a remote-based regular/real-time monitoring and analysis security system. The reason for this is that more than 90% of information security leaks occur on edge-end PCs, and tangible and intangible damage, such as an average of 1.20 billion won per metaverse industrial security secret leak (the most important facts and numerical statistics related to 2018 security, 10.2018. the same time as responding to the root of the occurrence of IT WORLD on the 16th, as it becomes the target of malicious code attacks that occur in areas such as the network system web due to interworking integration when building IT infrastructure, Deep-Access-based regular/real-time remote. The concept of memory analysis and audit system is key.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제12권1호
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pp.428-439
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2020
The continuous development of information and communication technologies has resulted in an exponential increase in data. Consequently, technologies related to data analysis are growing in importance. The shipbuilding industry has high production uncertainty and variability, which has created an urgent need for data analysis techniques, such as machine learning. In particular, the industry cannot effectively respond to changes in the production-related standard time information systems, such as the basic cycle time and lead time. Improvement measures are necessary to enable the industry to respond swiftly to changes in the production environment. In this study, the lead times for fabrication, assembly of ship block, spool fabrication and painting were predicted using machine learning technology to propose a new management method for the process lead time using a master data system for the time element in the production data. Data preprocessing was performed in various ways using R and Python, which are open source programming languages, and process variables were selected considering their relationships with the lead time through correlation analysis and analysis of variables. Various machine learning, deep learning, and ensemble learning algorithms were applied to create the lead time prediction models. In addition, the applicability of the proposed machine learning methodology to standard work hour prediction was verified by evaluating the prediction models using the evaluation criteria, such as the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and Root Mean Squared Logarithmic Error (RMSLE).
Power generation using solar PV and wind power are more feasible to compete with fossil fuel power generation. However, residential acceptance is still a big challenge in the deployment of renewable energy. The Korean government has implemented various policies to support the development of renewable energy in which communities invest. However, there are very few cases of the commercial operation of community-invested renewable energy power plants. Renewable energy has attracted attention in the reduction of greenhouse gasses (GHG) effects and economic feasibility. However, it is also necessary to focus on socio-economic effects to overcome the economic recession while reducing greenhouse emissions. Community-invested renewable energy development projects can positively revitalize the local economy in many aspects, such as resident income, job creation, and the growth of local businesses. This study analyzes the local economic impact of renewable energy development projects on residents' income and job creation. It increased local companies' sales through community-invested development projects in Korea.
Background and objective: This study examined, compared, and analyzed the tree vitality of the trees growing on the artificial ground of Seoullo 7017 that transformed the overpass that was to be demolished into a "sky garden" using portable tree pots. Methods: Based on the summer season when the metabolic activity of plants is most active, this study measured the cambial electrical resistance in four directions(east, west, south and north), using the Shigometer (model OZ-93, Osmose) and compared the location and analysis of pots according to their means and standard errors. Results: Meanwhile, according to the analysis, vitality was relatively superior in pots with a big diameter, trees planted individually than in groups, trees of the ramp section rather than the bridge section, and in the southwest direction of the cambium. Conclusion: This study revealed the improper condition of the planting plan and implementation on the site, where various species of trees are displayed in a poor environment. Despite the significant assessment of the vitality of various trees introduced within Seoullo 7017 for the first time, this study is limited in that the data used were measured only once in summer. In this regard, it raised the need for continuous interest in and monitoring of a special plant environment and development of proper maintenance and management techniques, along with follow-up research on seasonal and temperature conditions, soil moisture and root development conditions to supplement this research.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권4호
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pp.303-308
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2022
Simulating the heat transfer in a composite material is an important topic in material science. Difficulties arise from the fact that adjacent materials cannot match perfectly, resulting in discontinuity in the temperature variables. Although there have been several numerical methods for solving the heat-transfer problem in imperfect contact conditions, the methods known so far are complicated to implement, and the computational times are non-negligible. In this study, we developed a ResNet-type deep neural network for simulating a heat transfer model in a composite material. To train the neural network, we generated datasets by numerically solving the heat-transfer equations with Kapitza thermal resistance conditions. Because datasets involve various configurations of composite materials, our neural networks are robust to the shapes of material-material interfaces. Our algorithm can predict the thermal behavior in real time once the networks are trained. The performance of the proposed neural networks is documented, where the root mean square error (RMSE) and mean absolute error (MAE) are below 2.47E-6, and 7.00E-4, respectively.
최근의 근관치료학 분야에서 외과적 재치료는 수술현미경, 초음파기구, 미세수술기구 등의 도입으로 많은 변화가 있어 왔다. 본 논문에서는 기존의 전통적인 치근단 수술법과 비교하여 미세 치근단 수술의 주요 술식을 알아보고 이미 출간된 논문에 근거하여 미세 치근단 수술의 성공과 실패 그리고 성공과 실패에 영향을 미치는 요소들을 고찰하고자 하였다. 수술현미경은 수술부위를 밝게 확대해서 봄으로써 치근단 부위의 미세한 형태를 조명할 수 있게 되었으며 이는 술식의 성공을 위해서 필수적인 요소가 되었다. 초음파 기구 또한 치근단 역충전을 위한 정확한 와동형성을 가능하게 해 주었다. 따라서 미세 치근단 수술은 기존방식의 문제점이었던 많은 골삭제, 경사진 치근절제, 부정확한 역충전 와동 형성, 치근단 미세구조 관찰의 어려움 등을 극복함으로써 술식이 더욱 정확해지고, 성공가능성이 더 높아졌다고 볼 수 있다. 미세 치근단 수술에 영향을 미치는 요소에는 다양한 요인들이 존재할 수 있으나 전통방식의 치근단 수술보다 술식이 표준화 됨으로써 술식에 의한 영향을 줄일 수 있다. 환자와 치아에 관계되는 요소 중에서는 치주질환의 이환 여부와 치아위치(tooth position)가 예후에 영향을 미치는 것으로 알려져 있으나 이에 대한 연구는 아직까지 그 수가 부족한 상태로 앞으로 검증수준 (evidence level)이 높은 Randomized clinical trial 혹은 전향적 코호트 연구가 많이 이루어져야 할 것이다.
The purpose of this study was to introduce the differential standard of the types of Angelicae Pubescentis Radix. We established the classificatory standard according to the external and internal morphology and the physicochemistrical pattern for the four types of Aucklandiae Radix. The results follow: 1. At the external shape, Angelica pubescens f. biserrata has rising lenticel and dark brown surface, Its section is light gray and its xylem is yellow gray. Aralia continentalis has big stem mark in upper portion, its section has no dense tissue with yellow gray. Heracleum hemsleyanum has dark brown surface and little lenticel, its cortical layer is white yellow and xylem is isabella and powdered. 2. At the internal shape, Angelica pubescens f. biserrata has phloem with half of the root and rare vessel. Aralia continentalis has phloem with two-thirds of the root and it has broad cutting and putting vessel that formed 1-2 row. Heracleum hemsleyanum also has phloem with half of the root and wide scattered latex tube and many large vessel. 3. At the TLC pattern, Heracleum hemsleyanum has remarkable dark spot at $R_{f}$ 0.23 on the sulphuric acid color pattern test, but others have faint. 4. At the HPLC pattern, all samples have generally patterns. But Angelica pubescens f. biserrata shows diminutive continentalic acid content and the peak at Rt 20.278min comes out on Heracleum hemsleyanum, but do not come out on Aralia continentalis and Angelica pubescens f. biserrata. Heracleum hemsleyanum has remarkable peak at Rt 20.278min, but shows no peak at Rt 29.023min unlike Aralia continentalis or Angelica pubescens f. biserrata. Also Aralia continentalis and Angelica pubescens f. biserrata show one remarkable peak at Rt 29.023, but Heracleum hemsleyanum do not show. Consequently, Aralia continentalis and Angelica pubescens f. biserrata are comparable whit continentalic acid content and Heracleum hemsleyanum is comparable with the peak at Rt 20.273 and Rt 29.023. So it is thought that content of continentalic acid and the peaks at Rt 20.278 and Rt 29.023 can apply to differentiate a species from other. It is considered the results of this study will be furnished the basis to succeeding studies and it is needed to extensive comparative study for the same genus-degree of relatedness.
가시오갈피의 농가재배를 위한 기초자료를 얻고자 덕유산의 가시오갈피 자생지에 대한 환경특성과 생육상황에 관한 현지조사를 수행하여 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 가시오갈피의 덕유산 자생지는 동경 127$^{\circ}$45', 북위 35$^{\circ}$ 52'의 해발 1,050~l,300m의 북경사면에 위치하고 있었다. 2. 자생지의 연평균기온은 5.8$^{\circ}C$, 최난월 (8월 )의 평균최고기온은 24.6$^{\circ}C$, 최한월 (1월 )의 평균최저기온은 -13.5$^{\circ}C$로 추정되었으며, 상대습도는 95% 이상이었다. 3. 자생지의 기후는 냉온대 습윤기후로 구분되었으며 식물대는 낙엽광엽수림대로 나타났다. 4. 토양은 암갈색 자갈이 있는 사양토이며 유효토심은 20~50cm로서 얕았으며 토양의 pH는 5.2~5.6정도였고, 인산함량은 평균 10ppm으로 매우 낮았다. 5. 자생지내의 가시오갈피 생육은 낮은 조도(차광율 80%)로 인하여 매우 연약하게 자라고 있었으며, 번식은 실생번식이 아닌 근부맹아(root sucker)에 의한 영양번식을 하고 있었다. 6. 자생지 주변의 식생은 총 30여종이 발견되었으나 주로 까치박달나무 등의 교목 3종, 모감주나무 등의 관목 3종, 그리고 박쥐나물 등의 초본류 4종 등이 분포하고 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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