Experimental and analytical investigations are performed to explore the explosion characteristics of a hydrogen-air mixture in open atmosphere. A hydrogen-air mixture tent of total volume of 27 m3, with 40% hydrogen volume, is used to observe overpressure at a distance from the ignition source. Vapor cloud explosion analyses are performed using the TNO multi-energy model and Baker-Strehlow-Tang model. The results of these analyses are compared with experiment done from this study and references. The experimental results with and without obstacles indicate that the overpressure values measured at a distance of 4.5-21.5 m from the ignition source are about 9.4-3.6 kPa and 6.5-2 kPa, respectively. This implies that the overpressure with obstacles is approximately 1.7 times greater than that without obstacles. Analytical observation indicates that the results obtained with the Baker-Strehlow-Tang model with Mf = 0.2-0.35 are in good agreement with those of most of the previous studies, including that obtained from this study. Moreover, the TNO multi-energy model with a volume of 27 m3 well predicts the overpressure obtained from this study. Further studies should considered explosions in semi-confined spaces, which is more suitable for hydrogen refueling stations.
Background: Montane wetlands are unique wetland ecosystems with distinct physicochemical characteristics, and Molinia japonica often makes dominant communities in montane wetlands in South Korea. In order to figure out the environmental characteristics of M. japonica habitats and the major factors for the growth of M. japonica, field surveys were conducted in five wetlands from September to October 2019. Also, soil was collected at every quadrats installed in surveyed wetlands to analyze the physicochemical features. Results: The relative coverage of M. japonica was higher in low latitude wetlands than in high latitude. Redundancy analysis showed that soil water content had the strongest effect on the growth of M. japonica (F = 23.0, p < 0.001). Soil water content, loss on ignition, and relative light intensity showed a high correlation with the density (R = 0.568, 0.550, 0.547, respectively, p < 0.01) and the coverage of M. japonica (R = 0.495, 0.385, 0.514, respectively, p < 0.01). Soil water content, loss on ignition, and pH were highly correlated with each other. Conclusions: Molinia japonica lives in acidic wetlands at high altitude in temperate zone of low latitude, with peat layer placed on the floor. Also, M. japonica prefers open spaces to secure enough light for photosynthesis. High shoot production of M. japonica resulted in adding new peat material in every year, and this layer enforces the environmental characteristics of M. japonica habitats. This study may provide insights for further understanding of the method how wetlands maintain acidic condition by itself in montane wetlands in temperate zone.
Anh, Nguyen Duc;Van Thanh, Pham;Lap, Doan Tu;Khai, Nguyen Tuan;Van An, Tran;Tan, Tran Duc;An, Nguyen Huu;Dinh, Dang Nhu
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.2
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pp.381-404
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2022
Forest fires inflict great losses of human lives and serious damages to ecological systems. Hence, numerous fire detection methods have been proposed, one of which is fire detection based on sensors. However, these methods reveal several limitations when applied in large spaces like forests such as high cost, high level of false alarm, limited battery capacity, and other problems. In this research, we propose a novel forest fire detection method based on image processing and correlation coefficient. Firstly, two fire detection conditions are applied in RGB color space to distinguish between fire pixels and the background. Secondly, the image is converted from RGB to YCbCr color space with two fire detection conditions being applied in this color space. Finally, the correlation coefficient is used to distinguish between fires and objects with fire-like colors. Our proposed algorithm is tested and evaluated on eleven fire and non-fire videos collected from the internet and achieves up to 95.87% and 97.89% of F-score and accuracy respectively in performance evaluation.
The MPEG immersive video (MIV) coding standard achieved high compression efficiency by removing inter-view redundancy and merging the residuals of immersive video which consists of multiple texture (color) and geometry (depth) pairs. Grouping of views that represent similar spaces enables quality improvement and implementation of selective streaming, but this has not been actively discussed recently. This paper introduces an implementation of group-based encoding into the recent version of MIV reference software, provides experimental results on optimal views and videos per group, and proposes a decision method for optimal number of videos for global immersive video representation by using portion of residual videos.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2021.11a
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pp.125-126
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2021
In order to improve the housing culture, construction changes for the utilization of diverse and multifunctional spaces are appearing in response to the increasing diverse needs of consumers. Cellular Light-weight Concrete (CLC) is being developed for use in fire-resistant heat-insulating walls and non-bearing walls. However, manufacturing non-uniformity has become a problem as a drawback due to the use of foamed bubbles and normal temperature curing, and additional research is required. Therefore, in order to suppress cracks due to drying shrinkage, silica sand is mixed with CLC to try to understand its characteristics. In the experiment, the compressive strength from 7 to 28 days of age was measured via a constant temperature and humidity chamber, and the drying shrinkage was analyzed according to each condition using a strain gauge. The compressive strength of matrix tends to decrease as the substitution rate of silica sand increases. This is judged by the result derived from the fact that the specific surface area of silica sand is smaller than that of slag. Based on KS F 2701 (ALC block), the compressive strength of 0.6 products is 4.9 MPa or more as a guide, so the maximum replacement rate of silica sand that satisfies this can be seen at 60%. Looking at the change in drying shrinkage for just 7 days, the shrinkage due to temperature change and drying is 0.7 mm, and the possibility of cracking due to shrinkage can be seen, and it seems that continuous improvement and supplementation are needed in the future.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.7
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pp.1759-1772
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2023
Chinese named entity recognition (NER) is a challenging work that seeks to find, recognize and classify various types of information elements in unstructured text. Due to the Chinese text has no natural boundary like the spaces in the English text, Chinese named entity identification is much more difficult. At present, most deep learning based NER models are developed using a bidirectional long short-term memory network (BiLSTM), yet the performance still has some space to improve. To further improve their performance in Chinese NER tasks, we propose a new NER model, IDCNN-BiLSTM-Highway, which is a combination of the BiLSTM, the iterated dilated convolutional neural network (IDCNN) and the highway network. In our model, IDCNN is used to achieve multiscale context aggregation from a long sequence of words. Highway network is used to effectively connect different layers of networks, allowing information to pass through network layers smoothly without attenuation. Finally, the global optimum tag result is obtained by introducing conditional random field (CRF). The experimental results show that compared with other popular deep learning-based NER models, our model shows superior performance on two Chinese NER data sets: Resume and Yidu-S4k, The F1-scores are 94.98 and 77.59, respectively.
A histopathological study was carried out on the duodenum of mice and rats experimentally infected by F. seoulensis. Each mouse was infected with 500 metacercariae and killed after 1, 2, 3 days, 1 and 2 weeks from infection. Each rat was given 1, 000 metacercariae and was examined after 1, 2 and 4 weeks from infection. The duodenal tissue sections of mice and rats were stained with hematoxylin eosin, and PAS stained for the rats of 1 week group. The pathological findings are summarized as below. 1. There were no differences in mucosal findings between the mice and the rats, and between the location of duodenum, 1 and 5 em distal to the pylorus. 2. Each worm embraced a villus exclusively with its foliate fore body which was inserted into the intervillous spaces. The fluke pinched villous epithelia using its oral and ventral suckers. The tribocytic organ destroyed the villous epithelia deeply up to the stroma after 3 days from infection. 3. Apparent villous changes were observed in the mice after 3 days from infection. Villous changes were shortening, widening, blunting or fusion. The villous stroma showed edema, microscopic hemorrhage, capillary congestion, dilatation of lymphatics and inflammatory cell infiltration. The cells were lymphocytes, plasma cells, eosinophils and giant cells. Rarely submucosal and trans:nural inflammation was encountered.
The single intratracheal instillation (ITI) of bleomycin (BLM) is a widely used method for inducing experimental pulmonary fibrosis in rat model. In the present study, pulmonary function tests (PFTs) of tidal volume ($V_T$), minute volume ($V_M$), and respiratory frequency ($F_R$) have been applied to study their possibility as a tool to monitor the progress of BLM-induced lung injury in rat model. Rats were treated with a single ITI of BLM (2.5 mg/kg) or saline (control). Animals were euthanized at 3, 7, 14, 21, and 28 days post-ITI. Lung toxicity effects were evaluated by inflammatory cell count, lactate dehydrogenase (LDH) activity in the bronchoalveolar lavage fluid (BALF), and light microscopic examination of lung injury. The PFT parameters were measured immediately before the animals were sacrificed. BLM treatment induced significant cellular changes in BALF-increase in number of total cells, neutrophils, and lymphocytes along with sustained increase in number of macrophages compared to the controls at days 3, 7, and 14. BALF LDH level was significantly increased compared to that in the controls up to day 14. On day 3, infiltration of neutrophils was observed in the alveolar spaces. These changes developed into marked peribronchiolar and interstitial infiltration by inflammatory cells, and extensive thickening of the interalveolar septa on day 7. At 14, 21, and 28 days, mild peribronchiolar fibrosis was observed along with inflammatory cell infiltration. The results of PFT show significant consistencies compared to the results of other toxicity tests. These data demonstrate that the most suitable time point for assessing lung fibrosis in this model is 14 days post-ITI of BLM based on the observation of fibrosis at 14, 21, and 28 days. Further, the progress of lung injury can be traced by monitoring the PFT parameters of $F_R$, $V_T$, and $V_M$.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.24
no.6
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pp.539-552
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2022
In the case of train stations, due to the specificity of underground spaces with limited smoke emissions, if appropriate removal equipment is not equipped, the damage caused by fire smoke may increase in the event of a fire. As a result, the need for measures to ensure the safety of evacuation of underground stations has been highlighted, and research for safe evacuation of platform users in case of fire is continuously being conducted at home and abroad. However, although the smoke removal area is currently divided by smoke boundary walls and platform screen doors (PSD) and installed in the train platform, standards for smoke removal methods (air supply or exhaust) for each fire removal area, that is, smoke removal mode, are not presented. In this study, fire analysis and evacuation analysis were performed to estimate the number of deaths and to derive F/N guidance in order to quantitatively evaluate the fire risk according to the fire station fire, and the total risk was the lowest in the case of fire area exhaust and supply to adjacent areas.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.4
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pp.169-178
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2022
Morphemes are most primitive units in a language that lose their original meaning when segmented into smaller parts. In Korean, a sentence is a sequence of eojeols (words) separated by spaces. Each eojeol comprises one or more morphemes. Korean morphological analysis (KMA) is to divide eojeols in a given Korean sentence into morpheme units. It also includes assigning appropriate part-of-speech(POS) tags to the resulting morphemes. KMA is one of the most important tasks in Korean natural language processing (NLP). Improving the performance of KMA is closely related to increasing performance of Korean NLP tasks. Recent research on KMA has begun to adopt the approach of machine translation (MT) models. MT is to convert a sequence (sentence) of units of one domain into a sequence (sentence) of units of another domain. Neural machine translation (NMT) stands for the approaches of MT that exploit neural network models. From a perspective of MT, KMA is to transform an input sequence of units belonging to the eojeol domain into a sequence of units in the morpheme domain. In this paper, we propose a deep learning model for KMA. The backbone of our model is based on the BERT-fused model which was shown to achieve high performance on NMT. The BERT-fused model utilizes Transformer, a representative model employed by NMT, and BERT which is a language representation model that has enabled a significant advance in NLP. The experimental results show that our model achieves 98.24 F1-Score.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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