The ball valve is an important device in the pipeline transportation system of nuclear power plants. Its operational stability and safety directly affect the normal working of nuclear power plants. In this study, the transient numerical simulation of the opening and closing process of a ball valve was conducted on the basis of the flow interruption capability experiment of the ball valve by using the moving mesh method and inlet and outlet variable boundary conditions. The flow rate and pressure difference with time of the opening and closing process of the ball valve were studied. The internal flow characteristics of the ball valve under different relative openings were analyzed in conjunction with the typical back-step flow structure. Results show that the transient numerical results agree well with the experimental results. The internal flow characteristics of the ball valve are similar at the same opening during opening and closing process. At small opening, the spool and outlet channels easily form a back-step flow structure. The disappearance and generation of backflow vortices during opening and closing occur at 85% opening and 75% opening, respectively. With the decrease in opening degree, the difference in vortex core area in the flow channel of the ball valve spool in the opening and closing process gradually appears. The research results provide some reference value for the design and optimization of ball valves.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.2
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pp.318-326
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2022
Marketing stress testing is a new method of identifying the company's strengths and weaknesses in a turbulent environment. Technically, this is a complex procedure, so it involves artificial intelligence and machine learning. The main problem is currently the development of methodological approaches to the development of the company's digital model, which will provide a framework for machine learning. The aim of the study was to identify and develop an author's approach to the parameterization of the company's business processes for machine learning-based marketing stress testing. This aim provided the company's activities to be considered as a set of elements (business processes, products) and factors that affect them (marketing environment). The article proposes an author's approach to the parameterization of the company's business processes for machine learning-based marketing stress testing. The proposed approach includes four main elements that are subject to parameterization: elements of the company's internal environment, factors of the marketing environment, the company' core competency and factors impacting the company. Matrices for evaluating the results of the work of expert groups to determine the degree of influence of the marketing environment factors were developed. It is proposed to distinguish between mega-level, macro-level, meso-level and micro-level factors depending on the degree of impact on the company. The methodological limitation of the study is that it involves the modelling method as the only one possible at this stage of the study. The implementation limitation is that the proposed approach can only be used if the company plans to use machine learning for marketing stress testing.
Kim, Ki-Hwan;Choi, Sung-Soo;Kim, Il-Hwan;Shin, Yong-Tae
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.7
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pp.57-64
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2022
In this paper, the definition and overview of digital health care that has emerged recently, core technology, and We would like to propose a plan to establish a next-generation information protection system that can protect digital healthcare devices and data from cyber attacks. Various vulnerabilities exist for digital healthcare devices and data, and cyber attacks are possible for those vulnerabilities. Through an attack on digital health care devices and information and communication networks, it can directly adversely affect human life and health, Since digital healthcare data contains sensitive and personal information, it is essential to safely protect it from cyber attacks. In the case of this proposal, for continuous safe management of data and cyber attacks on equipment and communication networks for digital health devices, It is expected to be able to respond more effectively and continuously through the establishment of the next-generation information protection system.
Lines are the oldest visual elements in human history and are closely related to human life and drawings and symbols drawn with lines on cave paintings and rocks have existed as alternative images for human survival. In arts the line reveals the core of the object within a short period of time and in art therapy it becomes a medium that can diagnose the client's psychological state and intervene therapeutically. However although line drawing has therapeutic importance in the process as well as diagnosis studies on its effectiveness and therapeutic characteristic have not been actively conducted. Therefore in this study the characteristics related to line art in art therapy are first derived through 'Triangular Verification of Theory', 'Qualitative Content Analysis', and 'Finding Common Parts' in domestic and foreign literature. As a result I will examine the Movement which is a key therapeutic element of line drawing in connection with the brain structure. Through this I will examine the therapeutic mechanisms that affect the body, brain and mind of the movement of line drawing and examine and suggest how it can be used in art therapy.
The physico-chemical properties of agricultural soil are factors that affect crop productivity and soil fertility. In Korea, agricultural environment change surveys have been conducted every four years since 1999. The purpose of this study is to investigate the status and changes in the physico-chemical properties of agricultural soil in Chungcheongnam-do. Samples were collected from the exact location of the aforementioned environment survey, and environmental variables (land use, type of crop cultivated) were investigated in relation to the samples. Soil collection was conducted using a core sampler and a single gouge auger. The bulk density of the soil generally increased up to a depth of sampling of 40 cm but decreased thereafter to a depth of 60 cm. Additionally, the bulk density was highest in the upland soil case and stood at 1.59 g·cm-3, while the lowest value of 1.52 g·cm-3 was obtained from orchard soil samples. Conversely, the porosity and moisture gradually decreased at soil depths of 0 - 40 cm and increased at depths of 40 - 60 cm. Most of the soil chemical properties generally decreased with an increase the soil depth from 0 to 70 cm, but electrical conductivity (EC) increased up to a depth of 40 cm. Therefore, it is judged that it is necessary to lower the bulk density by supplying organic matter for agricultural land in Chungcheongnam-do.
Acoustic tweezers represent an exceptionally versatile and adaptable collection of instruments that harness the intrinsic power of sound waves to manipulate a wide spectrum of bioparticles, ranging from minuscule extracellular vesicles at the nanoscale to more substantial multicellular organisms measuring in millimeters. This field of research has witnessed remarkable progress over the course of the past few decades, primarily in the domain of Single Beam Acoustic Tweezers (SBAT) which utilizes a single element transducer for its operation. Initially conceived as a method for particle trapping, SBAT has since evolved into an advanced platform capable of achieving precise translation of cells and organisms. Recent groundbreaking advancements have significantly enhanced the capabilities of SBAT, unlocking new functionalities such as particle/cell separation and controlled deformation of single cells. These advancements have propelled SBAT to the forefront of bioparticle/cell manipulation, gathering attention within the scientific community. This review explores the core principles of SBAT and how sound waves affect bioparticles/cells. We aim to build a strong conceptual foundation for understanding advancements in this field by detailing its principles and methodologies.
Background: In this study, zirconia copings were fabricated by setting clinically acceptable inner values for prostheses using computer-aided design/computer-aided manufacturing (CAD/CAM). The processed copings were evaluated for the marginal and internal fit of each abutment shape with a CAD program using the silicone replica technique. Methods A total of 20 copings was produced by selecting models commonly used in clinical practice. After injecting the sample, the minimum thickness, internal adhesion interval, and distance to the margin line were set to 0.5, 0.05, and 1.00 mm using a dental CAD program, respectively. It was measured using a 2D section function in a three-way program of the silicon replication technology. Although the positions and number of measurements of the anterior and posterior regions differed, nine parts of each pre-tube were designated and measured by referring to a previous study to compare the two samples. Results As a result, the average margin of the mesial, distal, and buccal (labial) surfaces was 59.90 ㎛ in the anterior region and 60.40 ㎛ in the posterior region. The mean axial wall margin was 67.25 ㎛ in the anterior region and 69.25 ㎛ in the posterior region. In occlusion, the anterior teeth (77.70 ㎛), posterior teeth (77.60 ㎛), and both anterior and posterior regions were within the clinically acceptable range. Conclusion The edge and inner fit of zirconia coping manufactured using the CAD/CAM system showed clinically applicable results. To reduce errors and increase accuracy, materials and machine errors that affect the manufacture of prosthetics should be investigated. Based on our results, the completeness of prosthetics could increase if the inner value and characteristics of the material are adjusted when applied in clinical practice.
The development and distribution approach of applications is transitioning from a monolithic architecture to microservices and containerization, a lightweight virtualization technology, is becoming a core IT technology. However, unlike traditional virtual machines based on hypervisors, container technology does not provide concrete security boundaries as it shares the same kernel. According to various preceding studies, there are many security vulnerabilities in most container images that are currently shared. Accordingly, attackers may attempt exploitation by using security vulnerabilities, which may seriously affect the system environment. Therefore, in this study, we propose an efficient automated deployment pipeline design to prevent the distribution of container images with security vulnerabilities, aiming to provide a secure container environment. Through this approach, we can ensure a safe container environment.
Background: The risk observatory (RO) of the German Social Accident Insurance (DGUV) provides strategic support to the German Social Accident Insurance Institutions (GSAII) in proactive prevention. It does so by identifying future challenges and opportunities for occupational safety and health (OSH) resulting from new trends and developments that affect employees as well as children in elementary education, pupils, and students. Methods: The core of the RO is an online survey that relies on a pool of new trends and developments identified via internet and literature research. 865 prevention experts of the GSAII and the DGUV participated in the survey. They rated trends and developments regarding their sector-specific risks and opportunities for OSH in the 5 years to come. Results: Sector-specific and over-all results show that besides well-known OSH risks such as musculoskeletal stress and noise, developments relevant for OSH come to the fore that do not have their origin in work itself, but are strongly influenced by political, social, economic, environmental, or technical developments that accident insurance can only peripherally influence. Shortage of skilled staff was identified as a threat to OSH in almost all sectors. Conclusions: Prevention must find ways to address repercussions of such OSH risks. Cooperation and political awareness are therefore gaining in importance. Also, implementing a prevention culture in society and strengthening individuals' health and safety literacy, e.g., by target-group-specific communication and sensitization, as well as early safety and health education, help to counteract those OSH risks.
Kim, Mi Jin;Ko, Kwang In;Ku, Kyo Mun;Shim, Jae Hong;Kim, Kihyun
Journal of the Semiconductor & Display Technology
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v.21
no.4
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pp.65-70
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2022
In manufacturing and semiconductor industries, transfer robots increase productivity through accurate and continuous work. Due to the nature of the semiconductor process, there are environments where humans cannot intervene to maintain internal temperature and humidity in a clean room. So, transport robots take responsibility over humans. In such an environment where the manpower of the process is cutting down, the lack of maintenance and management technology of the machine may adversely affect the production, and that's why it is necessary to develop a technology for the machine failure diagnosis system. Therefore, this paper tries to identify various causes of failure of transport robots that are widely used in semiconductor automation, and the Prognostics and Health Management (PHM) method is considered for determining and predicting the process of failures. The robot mainly fails in the driving unit due to long-term repetitive motion, and the core components of the driving unit are motors and gear reducer. A simulation drive unit was manufactured and tested around this component and then applied to 6-axis vertical multi-joint robots used in actual industrial sites. Vibration data was collected for each cause of failure of the robot, and then the collected data was processed through signal processing and frequency analysis. The processed data can determine the fault of the robot by utilizing machine learning algorithms such as SVM (Support Vector Machine) and KNN (K-Nearest Neighbor). As a result, the PHM environment was built based on machine learning algorithms using SVM and KNN, confirming that failure prediction was partially possible.
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