주위 압력변화에 따른 공기중에 놓인 탄화수소 연료 액적의 기화에 관한 수치적 연구를 일차원 기화모델을 사용하여 수행하였다. 주위 압력은 대기압에서 임계압력이상까지 변화시켰다. 높은 압력에서 실기체 효과를 고려하기 위해 수정 Soave-Redich-Kwong상태 방정식을 사용하였으며 임계온도 근방과 초임계상태에서는 비이상기체 열역학 및 전달 물성치를 고려하였다. 계산의 타당성을 위해 계산 결과와 사토의 실험결과를 비교하였고 비교적 잘 일치하였다. 아임계 온도에서는 압력증가에 따라 액적수명은 증가하였으며 초임계온도에서는 압력증가에 따라 액적수명은 감소하였다. 고압에서는 액상에 용해되는 질소의 용해도는 무시할 수 없고 온도와 압력이 높을수록 용해도는 증가하였다.
본 논문에서는 전력계통에서 발생하는 저주파 진동을 억제하여 계통에 댐핑력을 제공함으로써 계통 안정도를 향상시킬 수 있는 전력계통 안정화장치의 정수선정 기법과 현장시험을 통한 성능검증 방법을 제시하였다. 대상 발전기는 우리나라 계통에 설치되어 있는 612[MVA]급 화력발전기이며, 축 속도를 입력으로 하는 아날로그 전력계통 안정화장치를 적용대상으로 하였다. 본 논문에서는 먼저, 오프라인에서 선형 해석 및 고유치 해석을 통하여 최적정수를 선정하는 기법을 제시하고, 시간영역 과도 안정도 해석을 이용하여 선정된 정수를 검증하였다(Part I). 또한, 선정된 전력계통 안정화장치의 성능을 온라인 현장시험을 통하여 최종적으로 검증하였으며, 정수선정 전 후의 오프라인 시뮬레이션 결과와 온라인 시험결과를 비교 분석함으로써, 결정된 모델의 적정성을 확인하였다(Part II). 이를 통하여, 축 속도를 입력으로 하는 PSS의 정수선정 방법과 실 계통 현장시험을 통한 성능검증 방법을 제시하였다.
Software today has become an inseparable part of our life. In order to achieve the ever demanding needs of customers, it has to rapidly evolve and include a number of changes. In this paper, our aim is to study the relationship of object oriented metrics with change proneness attribute of a class. Prediction models based on this study can help us in identifying change prone classes of a software. We can then focus our efforts on these change prone classes during testing to yield a better quality software. Previously, researchers have used statistical methods for predicting change prone classes. But machine learning methods are rarely used for identification of change prone classes. In our study, we evaluate and compare the performances of ten machine learning methods with the statistical method. This evaluation is based on two open source software systems developed in Java language. We also validated the developed prediction models using other software data set in the same domain (3D modelling). The performance of the predicted models was evaluated using receiver operating characteristic analysis. The results indicate that the machine learning methods are at par with the statistical method for prediction of change prone classes. Another analysis showed that the models constructed for a software can also be used to predict change prone nature of classes of another software in the same domain. This study would help developers in performing effective regression testing at low cost and effort. It will also help the developers to design an effective model that results in less change prone classes, hence better maintenance.
코로나19 상황에서 교육산업은 4차 산업혁명의 핵심기술을 기반으로 다양한 지능 정보기술을 도입함으로써 기존의 이러닝(e-Learning)에서 한 단계 진화한 '에듀테크' 개념을 정리하고 다양한 컨텐츠를 통하여 확산시키고 있다. 한편, 각종 산업은 기존의 비즈니스에 새로운 기술의 적용을 통하여 신산업을 창출하고 있으며, 새롭게 나타나는 문제를 해결할 수 있는 기존의 전통적인 ICT 기술과 산업 비즈니스를 이해하는 인력의 양성을 필요로 하고 있다. 그러나, 기존의 단방향 지식전달의 고전적인 이러닝 또는 일부 대화형을 구축한 양방향 소통체계로는 이러한 인력을 양성하기 위한 콘텐츠를 구축하기에 어려움이 있다. 이에 따라 본 연구에서는 기존의 양방향 소통체계를 기반으로 교육자가 실시간으로 학습자와 소통하며 문제해결형 교육을 진행할 수 있는 협동형 이러닝 시스템에 대한 연구를 수행하였다. 그 결과, 콘텐츠에 대한 프레임과 프로토타입 개발을 통하여 수업에 일부 적용하고, 교수자 및 학습자의 효용성 분석을 통하여 실제 수업에 적용하기 위한 시뮬레이션 기반 협동형 콘텐츠로써 적합함이 나타났다.
Empirical erosion models like Universal Soil Loss Equation (USLE) models have been widely used to make spatially distributed soil erosion vulnerability maps. Even if the models detect vulnerable sites relatively well utilizing big data related to climate, geography, geology, land use, etc within study domains, they do not adequately describe the physical process of soil erosion on the ground surface caused by rainfall or overland flow. In other words, such models are still powerful tools to distinguish the erosion-prone areas at large scale, but physics-based models are necessary to better analyze soil erosion and deposition as well as the eroded particle transport. In this study a physics-based soil erosion modeling system was developed to produce both runoff and sediment yield time series at watershed scale and reflect them in the erosion and deposition maps. The developed modeling system consists of 3 sub-systems: rainfall pre-processor, geography pre-processor, and main modeling processor. For modeling system validation, we applied the system for various erosion cases, in particular, rainfall-runoff-sediment yield simulation and estimation of probable maximum sediment (PMS) correlated with probable maximum rainfall (PMP). The system provided acceptable performances of both applications.
P. syringae pv. syringae에 의해 발생하는 참다래 꽃썩음병은 개화기 전후의 기상조건에 영향을 크게 받는다. 지금까지 기상조건과 꽃썩음병 발생의 상관관계를 밝힌 연구들은 많았지만, 이를 활용해 꽃썩음병의 감염 위험도를 나타낼 수 있는 예측모형은 개발되지 않았다. 본 연구에서는 기존 정보를 조사하고 꽃썩음병의 병원생태와 유사한 화상병 예측모형인 Maryblyt모형을 기반으로 참다래 꽃썩음병 예측모형인 Pss-KBB Risk Model을 개발하였다. 비교평가를 통한 검증 결과, Pss-KBB Risk Model은 각각 온도와 강수 정보만을 이용하는 개화전 평균온도 모형과 강우일수 모형에 비해 실제 과수원의 병해 발생정도를 더 잘 모의하는 것으로 나타났다. 따라서 Pss-KBB Risk Model과 기상예보자료를 활용해 꽃썩음병의 발병 위험도를 예측하여 꽃썩음병에 대한 적기적량 방제가 가능할 것으로 판단된다.
As the conventional hydraulic power steering system in the passenger vehicles is being rapidly replaced by EPS (Electric Power Steering) system, performance evaluation of the EPS system has become an important issue in the automotive industries. But the evaluation process takes significant expertise since steering conditions in the test protocols must be implemented with high accuracy. EPS HILS (Hardware-In the-Loop Simulation) system is developed together with robot steering system in this study. Main components of EPS HILS system include: C-EPS hardware, CarSim vehicle model, and road reaction force generation system powered by servo motor. The robot steering system, operated by another servo motor, was combined with EPS HILS system to substitute for steering efforts of human driver. The road reaction force generation system and the robot steering system were carefully validated by using the data obtained from vehicle tests. An on-center handling test was conducted by using EPS HILS system combined with the robot steering system. In the result of this study, robot-steered EPS HILS system developed with its high reliability and no need of skilled driver's, can be widely adopted to evaluate any performance of EPS system.
본 연구는 모델기반설계 기법을 이용하여 자동차 클러스터의 감시 및 제어를 하는 스테이션을 설계한다. 설계 도구로 매트랩 GUI(Graphic User Interface), M 프로그램, 시뮬링크(simulink), 스테이트 플로우(state flow), 툴박스(tool box)를 사용하여 실제 자동차 클러스터 시스템과 연동하여 자동차에서 들어오는 경고, 인터럽트 등의 각종 정보 등을 감시한다. 감시 수단으로는 PC(Personal Computer) 스테이션을 사용하여 자동차 클러스터 설계 시 툴 박스의 인터페이스 명령함수가 실제 자동차 클러스터 시스템과 연동하게 한다. 따라서, 기존의 텍스트 방식과 달리 모델기반설계로 개발된 자동차 클러스터 시스템은 각 기능 및 알고리즘을 블록과 상태플로우로 프로그램에 따라 작성하기 때문에 알고리즘의 수정이나 기능 추가가 용이하며, 또한, PC를 통해 모니터 상에서 동작 알고리즘을 검증하기 때문에 클러스터의 개발과 수정에 따른 많은 시간과 비용을 절감할 수 있는 효과를 준다.
Lee, Gena;Jeong, Yun Seong;Kim, Do Won;Kwak, Min Jun;Koh, Jiwon;Joo, Eun Wook;Lee, Ju-Seog;Kah, Susie;Sim, Yeong-Eun;Yim, Sun Young
Experimental and Molecular Medicine
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제50권11호
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pp.7.1-7.12
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2018
Recent findings from The Cancer Genome Atlas project have provided a comprehensive map of genomic alterations that occur in hepatocellular carcinoma (HCC), including unexpected mutations in apolipoprotein B (APOB). We aimed to determine the clinical significance of this non-oncogenetic mutation in HCC. An Apob gene signature was derived from genes that differed between control mice and mice treated with siRNA specific for Apob (1.5-fold difference; P < 0.005). Human gene expression data were collected from four independent HCC cohorts (n = 941). A prediction model was constructed using Bayesian compound covariate prediction, and the robustness of the APOB gene signature was validated in HCC cohorts. The correlation of the APOB signature with previously validated gene signatures was performed, and network analysis was conducted using ingenuity pathway analysis. APOB inactivation was associated with poor prognosis when the APOB gene signature was applied in all human HCC cohorts. Poor prognosis with APOB inactivation was consistently observed through cross-validation with previously reported gene signatures (NCIP A, HS, high-recurrence SNUR, and high RS subtypes). Knowledge-based gene network analysis using genes that differed between low-APOB and high-APOB groups in all four cohorts revealed that low-APOB activity was associated with upregulation of oncogenic and metastatic regulators, such as HGF, MTIF, ERBB2, FOXM1, and CD44, and inhibition of tumor suppressors, such as TP53 and PTEN. In conclusion, APOB inactivation is associated with poor outcome in patients with HCC, and APOB may play a role in regulating multiple genes involved in HCC development.
The objective of this study was to assess the statistics and associated criteria for field-scale model used to simulate nutrient concentrations in paddy field. CREAMS-PADDY, a modified version of the field-scale CREAMS model, simulates the hydrologic, sediment, and nutrient cycles in paddy fields was applied in this study. The model was calibrated and validated using data from study rice paddy fields in Republic of Korea. The calibration statistics include mean and the minimum-maximum range associated with a "temporal window" that spans a period of several days. Because nutrient concentrations in paddy filed are typically sampled infrequently (on a weekly basis, at best) and represent only an instant in time, it is not reasonable to expect any model to simulate a daily average concentration equal to an observed value on a particular day. The 5-day window and related calibration statistics were applied in this study and the applicability of this concept was tested for field-scale water quality model. As a result of calibration and validation, the ponded water nutrient concentration values showed only small changes except the fertilization period. Because of the small changes in ponded water concentration, the size of 5-day window was too small to capture the observed values. Further study is required to establish the 5-day window calibration method for field-scale water quality modeling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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