Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.31
no.1
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pp.116-123
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2008
Food and Agriculture Organization (FAO) and many countries make an effort to conserve and utilization of animal genetic resources to prepare for our unpredictable future. In order to protect the customer and the producer from the animal diseases and unjust distribution, many country seek to appropriate solution. Among the solutions, RFID technology can be used as a basic technology, since this technology can be applied in the conservancy and utilization of animal genetic resources, object management for improved animal and traceability of animal's distribution flow. There are two main issues in making the efficient RFID environment. The first issue is the standardization of code system for object identification. International Organization for Standard (ISO) published the standard which regulates RFID of animal (ISO 11784 and ISO 11785). Based on these standards, many countries have tried to establish their national standard. In Korea, National Institute of Animal Science (NIAS) playa main role in establishing the standard of object identification code based on ISO 11784. Even though the standard format of object's identification is well established, the RFID system may not be operated well without the standardization of RFID network and related equipment. In Korea, National Internet Development Agency of Korea (NIDA) has proposed the RFID Network at 2006, which can be applied in the different kind of system at each phase. But, the implementation case of this RFID Network does not reported yet, since many company or agency who introduce RFID technology, implemented as an isolated individual system. In our study, we show that RFID network can be utilized for any kind of system at each phase, and propose the improvement point in order to be widely used.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.7
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pp.1339-1346
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2015
The traffic identification is a preliminary and essential step for stable network service provision and efficient network resource management. While a number of identification methods have been introduced in literature, the payload signature-based identification method shows the highest performance in terms of accuracy, completeness, and practicality. However, the payload signature-based method's processing speed is much slower than other identification method such as header-based and statistical methods. In this paper, we first classifies signatures by matching type based on range, order, and direction of packet in a flow which was automatically extracted. By using this classification, we suggest a novel method to improve processing speed of payload signature-based identification by reducing searching space.
In the nuclear power plant, emergency core coolant system(ECCS) is furnished at reactor coolant system(RCS) in order to cool down high temperature water in case of emergency. However, in this coolant system, it occurs thermal stratification phenomena in case that there is the mixing of cooling water and high temperature water due to valve leakage in ECCS. This thermal stratification phenomena raises excessive thermal stresses at pipe wall. Therefore, this phenomena causes the accident that reactor coolant flows in reactor containment in the nuclear power plant due to the deformation of pipe and thermal fatigue crack(TFC) at the pipe wall around the place that it exists. Hence, in order to fundamental identification of this phenomena, it requires the experimental research of modeling test in the pipe flow that occurs thermal stratification phenomena. So, this paper models RCS and ECCS pipe arrangement and analyzes the mechanism of thermal stratification phenomena by measuring of temperature in variance with leakage flow rate in ECCS modeled pipe and Reynold number in RCS modeled pipe. Besides, results of this experiment is compared with computational analysis which is done in advance.
International journal of advanced smart convergence
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v.13
no.2
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pp.48-60
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2024
With the exponential growth of satellite data utilization, machine learning has become pivotal in enhancing innovation and cybersecurity in satellite systems. This paper investigates the role of machine learning techniques in identifying and mitigating vulnerabilities and code smells within satellite software. We explore satellite system architecture and survey applications like vulnerability analysis, source code refactoring, and security flaw detection, emphasizing feature extraction methodologies such as Abstract Syntax Trees (AST) and Control Flow Graphs (CFG). We present practical examples of feature extraction and training models using machine learning techniques like Random Forests, Support Vector Machines, and Gradient Boosting. Additionally, we review open-access satellite datasets and address prevalent code smells through systematic refactoring solutions. By integrating continuous code review and refactoring into satellite software development, this research aims to improve maintainability, scalability, and cybersecurity, providing novel insights for the advancement of satellite software development and security. The value of this paper lies in its focus on addressing the identification of vulnerabilities and resolution of code smells in satellite software. In terms of the authors' contributions, we detail methods for applying machine learning to identify potential vulnerabilities and code smells in satellite software. Furthermore, the study presents techniques for feature extraction and model training, utilizing Abstract Syntax Trees (AST) and Control Flow Graphs (CFG) to extract relevant features for machine learning training. Regarding the results, we discuss the analysis of vulnerabilities, the identification of code smells, maintenance, and security enhancement through practical examples. This underscores the significant improvement in the maintainability and scalability of satellite software through continuous code review and refactoring.
When pipe components made of carbon steel in nuclear, fossil, and industry plants are exposed to flowing fluid, wall thinning caused by FAC(flow accelerated corrosion) can be generated and eventually ruptured at the position of pressure boundary. The aim of this study is to identify the locations at which local wall thinning occurs and to determine the turbulence coefficient related to local wall thinning. Experiment and numerical analyses for the tee sections of down scaled piping components were performed and the results were compared. In particular, flow visualization experiment which was used alkali metallic salt was performed to find actual location of local wall thinning inside tee components. In order to determine the relationship between turbulence coefficients and local wall thinning, numerical analyses were performed for tee components in the main feedwater systems. The turbulence coefficients based on the numerical analyses were compared with the local wall thinning based on the measured data. From the comparison of the results, the vertical flow velocity component(Vr) flowing to the wall after separating in the wall due to the geometrical configuration and colliding with the wall directly at an angle of some degree was analogous to the configuration of local wall thinning.
Load Duration Curve(LDC) is a useful tool for analyzing water quality characteristics under various stream flow conditions. This study investigated the methods to identify impaired waterbodies in the assessment of water quality goal attainment by using LDC for the management of Total Maximum Daily Loads (TMDLs). Three methods were proposed. Non-typical regime exclusion method is a method to exclude water quality observations in the non-typical extreme flow conditions in order to minimize the influence of non-ordinary water quality. Flow regime weighted average method is a method to calculate weighted mean water quality instead of arithmetic mean in order to consider water characteristics properly on stream flow regime in addition to the effect of Non-typical regime exclusion method. Load exceeded interval comparison method is a method to compare the intervals between the attained and non-attained load duration periods on the LDC. The assessment of water quality goal attainment can be performed more reasonably and precisely considering water quality variations on stream flow conditions by applying these proposed methods.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.34
no.12
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pp.1917-1923
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2010
This study focuses on model identification and a 2-DOF PID control algorithm for cooling processes; a pneumatic butterfly-type control valve is used for this purpose. The mathematical model is a transfer function composed of a time delay and a second-order delay system. The control valve is identified as a first-order delay system with a time delay and included in the controlled plant. From the experimental data sets for a demo plant, the model parameters are identified, and the 2-DOF PID control gains are analytically derived by Kitamori's method. We show via a computer simulation and an experimental test that the performance of the proposed 2-DOF PID control system is better than that of a conventional 1-DOF PID control system.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.27
no.5
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pp.633-640
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2003
The present experimental study is focused on the application of multi-point simultaneous measurement by PIV(Particle Image Velocimetry) to guide vane region within diffuser pump. Various different kinds of rotational velocity were selected as experimental condition. Optimized cross correlation Identification to obtain velocity vectors is implemented with direct calculation of correlation coefficients. Fine optical setup concerned with PIV performance is arranged for the accurate PIV measurement of high-speed complex flow. Variable flow pattern are represented quantitatively at the stator region.
In this paper, the coal mass flow of the pulverizer used in the coal-fired power plants is modeled in view of the controller design rather than the educational simulator. The coal mass flow is modeled by reinvestigating the mass balance models physically. To identify the model parameters, the Matlab Simulation Tool is used with the data gained from a plant database. It can be seen that the simulated model outputs are well matched with the measured ones.
The present experimental study is focused on the application of multi-point simultaneous measurement by PIV(Particle Image Velocimetry) to guide vane region within diffuser pump. Various different kinds of rotational velocity were selected as experimental condition. Optimized cross correlation identification to obtain velocity vectors is implemented with direct calculation of correlation coefficients. Fine optical setup concerned with PIV performance is arranged for the accurate PIV measurement of high-speed complex flow. Variable flow pattern are represented quantitatively at the stator region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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