LBS(Location-Based Service) is one of the smartphone application services which has been receiving great attention recently. Various applications of smartphone use LBS to provide innovative services. However, use of LBS raises privacy concerns because the location information of users is constantly exposed. Privacy calculus perspective attempts to understand the characteristics of the user's privacy. It is based on the risk-benefit analysis in the economics' perspective. That is, when the benefit expected through personal information disclosure is higher than risk, we are willing to provide personal information. This research suggested a research model based on the privacy calculus perspective to clarify the effect of information disclosure intention of smartphone LBS application users. Based on the main factors of privacy calculus, perception of privacy risk and privacy benefit, the relationship of the perceived value and the information disclosure intention was empirically analyzed by utilizing structural equation modeling(SEM) methodology. According to the results of the empirical analysis, it was found that all relations have statistically significant explanatory power except the relation between privacy concern and information disclosure intention. This study showed a strong evidence of antecedent factors based on privacy calculus of personal information disclosure in smartphone LBS applications.
Anomaly detection of Machine Learning such as PCA anomaly detection and CNN image classification has been focused on cross-sectional data. In this paper, two approaches has been suggested to apply ML techniques for identifying the failure time of big time series data. PCA anomaly detection to identify time rows as normal or abnormal was suggested by converting subjects identification problem to time domain. CNN image classification was suggested to identify the failure time by re-structuring of time series data, which computed the correlation matrix of one minute data and converted to tiff image format. Also, LASSO, one of feature selection methods, was applied to select the most affecting variables which could identify the failure status. For the empirical study, time series data was collected in seconds from a power generator of 214 components for 25 minutes including 20 minutes before the failure time. The failure time was predicted and detected 9 minutes 17 seconds before the failure time by PCA anomaly detection, but was not detected by the combination of LASSO and PCA because the target variable was binary variable which was assigned on the base of the failure time. CNN image classification with the train data of 10 normal status image and 5 failure status images detected just one minute before.
흡착공정의 흡착속도를 표현하는 여러 가지 물질전달 모델들 가운데, 식의 형태가 비교적 간단한 선형추진력(Linear Driving Force, LDF) 모델이 많이 사용된다. 본 연구에서는 벤젠을 분리 및 제거하기 위한 실제 흡착공정에서 이 물질전달모델의 적용가능성을 알아보고자 하였다. LDF모델에 의한 전산모사 결과와 동적실험에서 구한 실험 값을 비교함으로써 흡착공정의 물질전달 계수를 구하였다. 여러 다른 값의 온도 및 압력에서 얻은 파과곡선을 이용하여 물질전달계수의 온도 및 압력에 대한 의존관계를 알아보았다. 물질전달계수의 온도와 압력에 대한 의존성은 각각, 아레니우스함수와 지수함수 형태의 경험식으로 표현할 수 있었다.
A computational fluid dynamics model for predicting moderator circulation inside the Canada deuterium uranium (CANDU) reactor vessel has been developed to estimate the local subcooling of the moderator in the vicinity of the calandria tubes. The buoyancy effect induced by the internal heating is accounted for by the Boussinesq approximation. The standard $k-{\varepsilon}$ turbulence model with logarithmic wall treatment is applied to predict the turbulent jet flows from the inlet nozzles. The matrix of the calandria tubes in the core region is simplified to a porous media in which the anisotropic hydraulic impedance is modeled using an empirical correlation of pressure loss. The governing equations are solved by DFX-4.4, a commercial CFD code developed by AEA technology. The resultant flow patterns of the constant-z slices containing the inlet nozzles and the outlet port are "mined-type", as observed in the former 2-dimensional experimental investigations. With 103% full power for conservatism, the maximum temperature of the moderator is $82.9^{\circ}C$ at the top of the core region. Considering the hydrostatic pressure change, the minimum subcooling is $24.8^{\circ}C$.
해상에서는 지상에서와 같은 고속의 통신 수단이 존재하지 않으며 주로 초단파를 이용하여 기본적인 정보나 음성 통신을 수행하고 있다. 지상의 경우 이론적인 해석 결과나 실험 결과를 바탕으로 하는 통신 채널 모델이 존재하나 해상의 경우에는 제한적인 연구 결과가 존재하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 초단파 영역의 해상 채널 특성 파악을 위하여 지상에 송신국을 설치하고 선박에 수신국을 설치하여 거리에 따른 해상 채널 특성을 살펴보았다. 해석 결과에 따르면 선박의 이동에 의한 도플러 변이가 관측되며 거리가 증가함에 따라 에너지가 감소하고 있으며 특히 수직/수평 또는 수평/수직 채널에 대하여 통계적인 특성이 크게 변화하고 있는 결과를 가지고 있음을 알 수 있다.
Surface roughness of deposited or etched film strongly depends on ion bombardment. Relationships between ion bombardment variables and surface roughness are too complicated to model analytically. To overcome this, an empirical neural network model was constructed and applied to a deposition process of silicon nitride (SiN) films. The films were deposited by using a pulsed plasma enhanced chemical vapor deposition system in $SiH_4$-$NH_4$ plasma. Radio frequency source power and duty ratio were varied in the range of 200-800 W and 40-100%. A total of 20 experiments were conducted. A non-invasive ion energy analyzer was used to collect ion energy distribution. The diagnostic variables examined include high (or) low ion energy and high (or low) ion energy flux. Mean surface roughness was measured by using atomic force microscopy. A neural network model relating the diagnostic variables to the surface roughness was constructed and its prediction performance was optimized by using a genetic algorithm. The optimized model yielded an improved performance of about 58% over statistical regression model. The model revealed very interesting features useful for optimization of surface roughness. This includes a reduction in surface roughness either by an increase in ion energy flux at lower ion energy or by an increase in higher ion energy at lower ion energy flux.
China Coastal Water (CCW) usually appears in the seas surrounding Jeju Island annually (June-October) and is very pronounced in August. The power spectrum density (PSD), sea level anomalies (SLAs), and sea surface temperatures (SSTs) were found to peak annually and semiannually. The peaks at intervals of 80-, 60-, and 43-days are considered to be influenced by CCW and the Kuroshio Current. Generally, low-salinity water appears to the west of Jeju Island from June through October and gradually propagates to the east, where CCW meets the Tsushima Current. Empirical orthogonal function (EOF) analysis of SLAs and SSTs indicated that the variance in SLAs and SSTs was 55.70 and 98.09% in the first mode, respectively. The PSD for the first mode of EOF analysis of SLAs was stronger in the western than in the eastern waters because of the influence of CCW. The PSD for the EOF analysis of SSTs was similar in all areas (the Yangtze Estuary and the waters to the west and east of Jeju Island), with a period of approximately 260 days.
For quality control and the economical design of grouted sand, the prior establishment of the unconfined compressive strength (UCS) estimating formula is very important. This study aims to develop an empirical UCS estimating formula for grouted sand based on the physical properties of sands and the UCS of cured pure grout. Four sands with varying particle sizes were grouted with both microfine cement and Ordinary Portland cement. Grouted specimens were prepared at three different relative densities and at three different water-to-cement ratios, and unconfined compression tests were performed. The results demonstrate that UCS of grouted sand can be expressed as the power function of the UCS of cured pure grout: $UCS_{grouted\;sand}/1MPa=A_{soil}{\cdot}(UCS_{pure}/1MPa)^N$. Because the exponent N strongly depends on the combination of pore area and pore size, N is expressed as the function of porosity (n) and specific surface ($S_a$). Additionally, because $S_a$ determines the area of the sand particle that cement particles can adsorb and n determines the number of cementation bondings between sand particles, $A_{soil}$ is also expressed as the function of n and $S_a$. Finally, the direct relationship between $A_{soil}$ and N is also investigated.
The excess use of conventional sources of energy by the industries and power sector result in acute shortage of energy produced by fossil fuel. To overcome this energy crisis, biomass feedstock is used to produce syngas or producer gas. For cleaning the dust particle present in the producer gas cyclone separators are largely used. In this paper we investigate the performance parameters of cyclone separator mainly efficiency and pressure drop for different feedstock. Cyclone performance has been evaluated based on experimentation and empirical approach using Leith and Licht model. The same has also been calculated by using turbulent RSM in Ansys Fluent for Wood and Coconut shell feedstock. Experimental results show that using feed stock with 10 % Calcium oxide (CaO) by weight, the efficiency of cyclone got reduced from 71.87% to 70.75% for wood feed stock, whereas in case of coconut shell, the cyclone efficiency got reduced from 78% to 73.44%. It is also seen that Leith and Licht model and Reynolds stress model (RMS) predicts very close to the particle collection efficiency evaluated by using experimental data.
풍력발전기 기초의 누적 회전각과 침하량을 예측하는 것은 매우 중요하다. 하지만 반복하중에 따른 버킷기초의 장기거동을 분석하는 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 사질토 지반에 설치된 버킷기초의 다양한 3차원 유한요소해석을 수행하였다. 반복 삼축압축시험으로부터 도출된 강성감소 경험식을 수치모델에 사용자 서브루틴으로 적용하여 해석을 수행하였다. 강성감소 모델을 사용하여 버킷기초의 누적 회전각을 산정하였으며, 반복하중 작용 시 거동에 영향을 주는 주요인자에 대한 분석이 이루어졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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