This paper introduces a new two-step procedure for PWR depletion analyses. This procedure adopts the albedo-corrected parameterized equivalence constants (APEC) method to correct the lattice-based raw cross sections (XSs) and discontinuity factors (DFs) by accounting for neutron leakage. The intrinsic limitations of the conventional two-step methods are discussed by analyzing a 2-dimensional SMR with the commercial DeCART2D/MASTER code system. For a full-scope development of the APEC correction, the MASTER nodal code was modified so that the group constants can be corrected in the middle of a microscopic core depletion. The basic APEC methodology is described and color-set problems are defined to determine the APEC functions for burnup-dependent XS and DF corrections. Then the new two-step method was applied to depletion analyses of the SMR without thermal feedback, and its validity was evaluated in terms of being able to predict accurately the reactor eigenvalue and nodal power profile. In addition, four variants of the original SMR core were also analyzed for a further evaluation of the APEC-assisted depletion. In this work, several combinations of the burnup-dependent and -independent XS and DF corrections were also considered. The results show that the APEC method could enhance the nodal equivalence significantly with inexpensive additional costs.
Bikers can be subjected to accidents during their bicycling. Helmets are only good, if any, for their head protection. A wearable airbag can protect the human neck area if it is properly designed. This airbag system is composed of an inflater and an airbag. The inflater contains a pressurized gas cylinder and a piercing device. The airbag is an inflatable fabric surrounding the human neck. When a bicycle accident happens, a sensor captures the motion of the biker and a microcomputer sends a signal to open a valve in the inflator to supply the pressurized gas to the airbag. An important issue of this system is that the airbag should be quickly inflated to protect the human neck. This paper deals with the airbag inflation time simulation and some issues to design a wearable airbag system. Also, a prototype was tested to show its feasibility using a human dummy mounted on a running cart.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.35
no.6
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pp.621-634
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2011
This study analyzed the influencing factors on consumer purchase deferrals for internet clothing shopping. In addition, based on consumer demographics, it compared the differences of purchase deferrals with respect to clothing items, prices, and types of shopping malls. For an empirical study, 405 questionnaires were answered by respondents in their 20s and 30s with internet clothing purchase deferral experience. Data were analyzed using: SPSS for Windows 12.0 and descriptive statistics, reliability analysis, factor analysis, $X^2$-test, and regression analysis. The results of this study were as follows. First, the order of items with many purchase deferrals in internet clothing shopping were casual T-shirt>casual skirts>pants, one-piece>suits>sportswear>blouse/shirts and 58.3% of purchase deferrals happened when the price was below \50,000. Second, the significant differences in products, prices, and shopping malls for purchase deferrals were identified according to consumer demographics. There were significant differences in clothing items according to gender, age, marriage, and education; however, there were significant differences only according to gender in terms of price. There were significant differences according to gender, age, marriage, education, and income in terms of the used shopping malls. Third, for the analysis of the influence of diverse factors that can affect purchase deferrals for internet clothing shopping, the more information search, purchase deferral habits, perceived risks, and deficiency in shopping mall supply conditions were when higher purchase deferrals occurred. For a strong competitive online market, this study can help internet clothing shopping mall entrepreneurs manage products and customers by analyzing the lists of purchase deferrals indicated in "cart" and by administrating the influential factors for purchase deferral.
Seo, Youngwook;Lee, Ahyeong;Kim, Bal-Geum;Lim, Jongguk
Korean Journal of Agricultural Science
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v.47
no.3
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pp.633-644
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2020
Rice paper is an element of Vietnamese cuisine that can be used to wrap vegetables and meat. Rice and starch are the main ingredients of rice paper and their mixing ratio is important for quality control. In a commercial factory, assessment of food safety and quantitative supply is a challenging issue. A rapid and non-destructive monitoring system is therefore necessary in commercial production systems to ensure the food safety of rice and starch flour for the rice paper wrap. In this study, fluorescence hyperspectral imaging technology was applied to classify grain flours. Using the 3D hyper cube of fluorescence hyperspectral imaging (fHSI, 420 - 730 nm), spectral and spatial data and chemometric methods were applied to detect and classify flours. Eight flours (rice: 4, starch: 4) were prepared and hyperspectral images were acquired in a 5 (L) × 5 (W) × 1.5 (H) cm container. Linear discriminant analysis (LDA), partial least square discriminant analysis (PLSDA), support vector machine (SVM), classification and regression tree (CART), and random forest (RF) with a few preprocessing methods (multivariate scatter correction [MSC], 1st and 2nd derivative and moving average) were applied to classify grain flours and the accuracy was compared using a confusion matrix (accuracy and kappa coefficient). LDA with moving average showed the highest accuracy at A = 0.9362 (K = 0.9270). 1D convolutional neural network (CNN) demonstrated a classification result of A = 0.94 and showed improved classification results between mimyeon flour (MF)1 and MF2 of 0.72 and 0.87, respectively. In this study, the potential of non-destructive detection and classification of grain flours using fHSI technology and machine learning methods was demonstrated.
Cluttered background is a major obstacle in developing salient object detection and tracking system for mobile device captured natural scene video frames. In this paper we propose a context aware feature vector selection model to provide an efficient noise filtering by machine learning based classifiers. Since the context awareness for feature selection is achieved by searching nearest neighborhoods, known as NP hard problem, we apply a fast approximation method with complexity analysis in details. Separability enhancement in feature vector space by adding the context aware feature subsets is studied rigorously using principal component analysis (PCA). Overall performance enhancement is quantified by the statistical measures in terms of the various machine learning models including MLP, SVM, Naïve Bayesian, CART. Summary of computational costs and performance enhancement is also presented.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.40
no.4
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pp.147-153
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2017
The mortality rate in industrial accidents in South Korea was 11 per 100,000 workers in 2015. It's five times higher than the OECD average. Economic losses due to industrial accidents continue to grow, reaching 19 trillion won much more than natural disaster losses equivalent to 1.1 trillion won. It requires fundamental changes according to industrial safety management. In this study, We classified the risk of accidents in industrial complex of Ulju-gun using spatial analytics and data mining. We collected 119 data on accident data, factory characteristics data, company information such as sales amount, capital stock, building information, weather information, official land price, etc. Through the pre-processing and data convergence process, the analysis dataset was constructed. Then we conducted geographically weighted regression with spatial factors affecting fire incidents and calculated the risk of fire accidents with analytical model for combining Boosting and CART (Classification and Regression Tree). We drew the main factors that affect the fire accident. The drawn main factors are deterioration of buildings, capital stock, employee number, officially assessed land price and height of building. Finally the predicted accident rates were divided into four class (risk category-alert, hazard, caution, and attention) with Jenks Natural Breaks Classification. It is divided by seeking to minimize each class's average deviation from the class mean, while maximizing each class's deviation from the means of the other groups. As the analysis results were also visualized on maps, the danger zone can be intuitively checked. It is judged to be available in different policy decisions for different types, such as those used by different types of risk ratings.
The main point of this study is to find ways to prevent accidents at complex linear sections in advance by improving geometric structure elements that can be considered from the designing stage. Complex linear roads are consisted of sections where straight sections connect with curved sections or sections where curved sections connect with curved sections with relatively high possibility of accidents and accidents can be reduced through improving designing elements in these sections. Therefore, this study aims to develop accident forecasting model in complex linear roads and to clarify major elements affecting traffic accidents. The results of analysis showed that the groups are divided into a group less than 355m based on curve radius of 355m, a group whose curve radius exceeds 355m and a group whose incline exceeds -0.79 and a group whose curve radius is below 355m and incline exceeds -0.79 for straight section + curved section, and for curved section + curved section, it is divided into a group whose first curved section is less than 410m based on curve radius of 410m and the first curve is turning right and a group exceeding 410m and the first curve is turning left. The major variables common in 2 models are front curve radius and curve types(left, right), road surfaces, weather.
The weight of elderly people in Korea has been increasing. Statistics show that the percentage of the elderly people in Korea was 3.1% in 1970; 3.8% in 1980; 5.1% in 1990, and 7.2% in 2000. Based on this trend, thus, the number of elderly people could be estimated to be 14% of the whole Korean population in 2018. This reveals that Korea is entering a super-aging society with remarkable fast pace. In such a change, the statistics related to elderly people driving license and the occurrence of traffic accidents are showing a noticeable numerical value. The number of traffic accident fatality in Korea ranks the highest value in OECD Countries. However, the research on old drivers in the nation is going on partially centering on system improvement and management scheme. Thus, first of all, researches about the linkage & characteristics between the driving behavior of old drivers and traffic accident should be implemented, in order properly to draw system improvement and management scheme for the old drivers. Therefore, the focus of this study is the influence model for discerning the severity of the age-old-caused traffic accidents by inquiring into the relation between the Driving Aptitude Test items that make it possible to measure their behavioral characteristics and influential factors by age group on the basis of the data on traffic accidents. The analysis results can be used as basic data for suggesting the behavioral research and countermeasure for traffic safety and its management for old driver in preparation for the aging society.
The purpose of this study was to retrospectively investigate the upper and lower control limits of treatment planning parameters using EBT film based delivery quality assurance (DQA) results and to analyze the results of statistical process control (SPC) in helical tomotherapy (HT). A total of 152 patients who passed or failed DQA results were retrospectively included in this study. Prostate (n = 66), rectal (n = 51), and large-field cancer patients, including lymph nodes (n = 35), were randomly selected. The absolute point dose difference (DD) and global gamma passing rate (GPR) were analyzed for all patients. Control charts were used to evaluate the upper and lower control limits (UCL and LCL) for all the assessed treatment planning parameters. Treatment planning parameters such as gantry period, leaf open time (LOT), pitch, field width, actual and planning modulation factor, treatment time, couch speed, and couch travel were analyzed to provide the optimal range using the DQA results. The classification and regression tree (CART) was used to predict the relative importance of variables in the DQA results from various treatment planning parameters. We confirmed that the proportion of patients with an LOT below 100 ms in the failure group was relatively higher than that in the passing group. SPC can detect QA failure prior to over dosimetric QA tolerance levels. The acceptable tolerance range of each planning parameter may assist in the prediction of DQA failures using the SPC tool in the future.
The purpose of this study is to help classifying Sasang Constitution through correlation with sound characteristic. This study was done it under the suppose that Sasang Constitution has correlation with sound spectrogram. The following result were obtained about correlation between sound spectrogram and Sasang Constitution by comparison and analysis 1. Soeumin answered his voice low tone, smooth and quiet in the survey. Soyangin answered his voice high, clear, fast and speaking random. Taeumin answered his voice low, thick and muddy. 2. Taeyangin was significantly slow compared with the others in the time of reading composition. Taeyangin was significantly slow compared with the others in Formant frequency 1. Taeyangin was significantly discriminated from Soeumin in Formant frequency 5. Taeyangin was significantly low compared with the others in Bandwidth 2. Soeumln was significantly low compared with Taeyangin in Pitch Maximum and Pitch Maximum-Pitch Minimum. Taeyangin was significantly high compared with the others in Energy mean. 3. In list of specification, the discrimination rate was higher than that by lists of 13 in the results of Multi-dimensional 4-class minimum-distance. The discrimination rate of three disposition except Soyangin was higher than that of four disposition in the results of One way ANOVA and Analysis of dis crimination in SPSS/PC+. In CART, the estimate rate of Sasang Constitution discrimination was higher than any other method. It is considered that there is a correlation between sound spectrogram and Sasang constitution according to the results. And method of Sasang constitution classification through sound spectrogram analysis can be one method as assistant for the objectification of Sasang constitution classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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