This study analyzed the flow inside floating seedling equipment for Scapharca subcrenata. Due to the aging society of fishing villages, it is impossible to continuously input the labor force. Therefore, it is necessary to improve efficiency. Scapharca subcrenata has high per capita consumption. It serves as an important aquatic food resource. Scapharca subcrenata culture tends to be highly dependent on the natural environment. Production of Scapharca subcrenata is difficult to predict with low stability. In the past, manpower directly installed bamboo nets in mudflats. The seedling equipment devised in this study is a floating type and can be freely moved on the sea according to the prediction of Scapharca subcrenata generation. The flow around the floating seedling equipment was analyzed by numerical analysis. The physical phenomena of the flow around the net inside the floating seedling equipment were visualized. As a result, the space between the floating seedling equipment and the bottom net and the space between the net groups showed a lower flow rate than the inlet flow rate. It is expected that the low flow rate of the floating seedling equipment will have a positive effect on the attachment of Scapharca subcrenata.
유도무기용 일회성 터보엔진은 장기간 저장 후에도 운용 신뢰성이 보장되어야 한다. 터보엔진의 운용 신뢰성에 큰 영향을 미치는 구름 베어링은 장시간 저장에 의해 궤도면 및 전동체에 산화층이 형성될 수 있으며, 이로 인해 미세 치수의 변화를 유발하여 고장이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 실제 장기 저장된 일회성 터보엔진 베어링을 획득하고, 전동체 조도의 열화 데이터를 이용하여 저장 수명을 예측하였다. 저장 수명은 와이베이즈(Weibayes) 분석 방법과 선형 열화식의 계수를 난수로 생성하는 난수 생성 기반 분석 기법을 통해서 예측하였다. 본 연구에서는 두 가지 수명평가 방법의 결과를 상호 비교하고 이에 따른 장단점을 분석하였다. 향후, 추가적인 장기저장 시편을 확보하고, 명확한 고장 조도 기준을 수립하면 베어링의 저장 수명 예측정확도를 높일 수 있을 것이며, 터보엔진의 효율적인 정비 주기 설정에 기여할 수 있을 것이다.
최근 산사태나 토석류와 같은 산지재해가 계류를 따라 흘러와 주거지 및 도로를 덮치는 피해가 증가하고 있으며 본 연구에서는 산지재해의 피해 저감 및 원인 분석을 위하여 토석류 발생지역을 대상으로 현장 조사 및 지상 LiDAR 지형 분석을 수행하고 토석류 수치 모형인 FLO-2D 와 RAMM 모형을 이용하여 토석류 유동 과정을 시뮬레이션하였다. 그리고 토석류 퇴적 면적을 산정하고 실제 발생 구간과 비교 분석하였다. 지상 LiDAR 스캔 자료의 토석류 발생 구간 퇴적 면적은 대략 21,336 m2로 산정되었으며 FLO-2D 모의 결과 20,425 m2, RAMMS 모형의 경우 19,275 m2로 분석되었다. 두 모형 모두 실제 발생 구간과 유사한 형태를 보였다. 구축된 지형자료는 재해 발생 위험지역의 안전성 확보를 위한 기초자료로 활용 가능할 것이다.
Rapid development of information and communication technology is leading the digital transformation (hereinafter, DT) of various industries. At this point in rapid online transition, fashion manufacturers operating offline-oriented businesses have become highly interested in DT and artificial intelligence (hereinafter AI), which leads DT. The purpose of this study is to examine the development status and application case of AI-based digital technology developed for the fashion industry, and to examine the DT stage and AI application status of domestic fashion manufacturers. Hence, in-depth interviews were conducted with five domestic IT companies developing AI technology for the fashion industry and six domestic fashion manufacturers applying AI technology. After analyzing interviews, study results were as follows: The seven major AI technologies leading the DT of the fashion industry were fashion image recognition, trend analysis, prediction & visualization, automated fashion design generation, demand forecast & optimizing inventory, optimizing logistics, curation, and ad-tech. It was found that domestic fashion manufacturers were striving for innovative changes through DT although the DT stage varied from company to company. This study is of academic significance as it organized technologies specialized in fashion business by analyzing AI-based digitization element technologies that lead DT in the fashion industry. It is also expected to serve as basic study when DT and AI technology development are applied to the fashion field so that traditional domestic fashion manufacturers showing low growth can rise again.
Cristhian C. Mendoza-Bolanos;Andres Salas-Montoya;Oscar H. Moreno-Torres;Arturo I. Villegas-Andrade
Earthquakes and Structures
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제25권1호
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pp.27-41
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2023
This study focused on nonlinear effective stress site response analysis using two coupled constitutive models, that is, the DM model (Dafalias and Manzari 2004), which incorporated a simple plasticity sand model accounting for fabric change effects, and the PMDY03 model (Khosravifar et al. 2018), that is, a 3D model for earthquake-induced liquefaction triggering and postliquefaction response. A detailed parametric study was conducted to validate the effectiveness of nonlinear site response analysis and porewater pressure (PWP) generation through a true coupled formulation for assessing the initiation of liquefaction at ground level. The coupled models demonstrated accurate prediction of liquefaction triggering, which was in line with established empirical liquefaction triggering relations in published databases. Several limitations were identified in the evaluation of liquefaction using the cyclic stress method, despite its widespread implementation for calculating liquefaction triggering. Variations in shear stiffness, represented by changes in shear wave velocity (Vs1), exerted the most significant influence on site response. The study further indicated that substantial differences in response spectra between nonlinear total stress and nonlinear effective stress analyses primarily occurred when liquefaction was triggered or on the verge of being triggered, as shown by excess PWP ratios approaching unity. These differences diminished when liquefaction occurred towards the later stages of intense shaking. The soil response was predominantly influenced by the higher stiffness values present prior to liquefaction. A key contribution of this study was to validate the criteria used to assess the triggering of level-ground liquefaction using true coupled effective-stress constitutive models, while also confirming the reliability of numerical approximations including the PDMY03 and DM models. These models effectively captured the principal characteristics of liquefaction observed in field tests and laboratory experiments.
Gwang Hyeon Lee;Khaliunaa Tseveen;Yoon Seok Lee;Hong Sik Kong
한국동물생명공학회지
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제38권4호
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pp.268-274
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2023
Background: Recently, the single-step genomic best linear unbiased prediction (ssGBLUP) method, which incorporates not only genomic information but also phenotypic information of pedigree, is under study. In this study, we performed a ssGBLUP analysis on a commercial Hanwoo population using phenotypic, genotypic, and pedigree data. Methods: The test population comprised Hanwoo 1,740 heads raised in four regions of Korea, while the reference population used Hanwoo 18,499 heads raised across the country and two-generation pedigree data. Analysis was performed using genotype data generated by the Hanwoo 50 K SNP beadchip. Results: The mean Genome estimated breeding values (GEBVs) estimated using the ssGBLUP methods for carcass weight (CWT), eye muscle area (EMA), back fat thickness (BFT), and marbling score (MS) were 7.348, 1.515, -0.355, and 0.040, respectively, while the accuracy of each trait was 0.749, 0.733, 0.769, and 0.768, respectively. When the correlation analysis between the GEBVs as a result of this study and the actual slaughter performance was confirmed, CWT, EMA, BFT, and MS were reported to be 0.519, 0.435, 0.444, and 0.543, respectively. Conclusions: Our results suggest that the ssGBLUP method enables a more accurate evaluation because it conducts a genetic evaluation of an individual using not only genotype information but also phenotypic information of the pedigree. Individual evaluation using the ssGBLUP method is considered effective for enhancing the genetic ability of farms and enabling accurate and rapid improvements. It is considered that if more pedigree information of reference population is collected for analysis, genetic ability can be evaluated more accurately.
The present microbial reinforcement of rock and soil exhibits limitations, such as uneven reinforcement effectiveness and low calcium carbonate generation rate, resulting in limited solidification strength. This study introduces electroosmosis as a standard microbial grouting reinforcement technique and investigates its solidification effects on microbial-reinforced uranium tailings. The most effective electroosmosis effect on uranium tailings occurs under a potential gradient of 1.25 V/cm. The findings indicate that a weak electric field can effectively promote microbial growth and biological activity and accelerate bacterial metabolism. The largest calcium carbonate production occurred under the gradient of 0.5 V/cm, featuring a good crystal combination and the best cementation effect. Staged electroosmosis and electrode conversion efficiently drive the migration of anions and cations. Under electroosmosis, the cohesion of uranium tailings reinforced by microorganisms increased by 37.3% and 64.8% compared to those reinforced by common microorganisms and undisturbed uranium tailings, respectively. The internal friction angle is also improved, significantly enhancing the uniformity of reinforcement and a denser and stronger microscopic structure. This research demonstrates that MICP technology enhances the solidification effects and uniformity of uranium tailings, providing a novel approach to maintaining the safety and stability of uranium tailings dams.
It is widely recognized that for 3D human pose estimation (HPE), dataset acquisition is expensive and the effectiveness of augmentation techniques of conventional visual recognition tasks is limited. We address these difficulties by presenting a simple but effective method that augments input images in terms of viewpoints when training a 3D human pose estimation (HPE) model. Our intuition is that meaningful variants of the input images for HPE could be obtained by viewing a human instance in the images from an arbitrary viewpoint different from that in the original images. The core idea is to synthesize new images that have self-occlusion and thus are difficult to predict at different viewpoints even with the same pose of the original example. We incorporate this idea into the training procedure of the 3D HPE model as an augmentation stage of the input samples. We show that a strategy for augmenting the synthesized example should be carefully designed in terms of the frequency of performing the augmentation and the selection of viewpoints for synthesizing the samples. To this end, we propose a new metric to measure the prediction difficulty of input images for 3D HPE in terms of the distance between corresponding keypoints on both sides of a human body. Extensive exploration of the space of augmentation probability choices and example selection according to the proposed distance metric leads to a performance gain of up to 6.2% on Human3.6M, the well-known pose estimation dataset.
KMAPP은 규모상세화 과정을 통해 100 m 단위의 초고해상도 기상 예측을 산출하는 체계로써 최근 수문, 농업, 신재생에너지 등 다양한 분야에서 활용되기 시작됨에 따라 각 분야별로 예측성능을 검증할 필요가 있다. 철원 지역과 전북 지역은 산지가 많은 우리나라에서 비교적 넓은 범위에 걸쳐서 수평면을 보유하고 있으며, 특히 철원은 대규모 벼 논 재배지역 중에서 실측 및 원격탐사 생물계절 자료가 많은 지역으로 KMAPP 예측 성능을 검증하는데 필요한 관측자료를 사용하기에 적절한 지점으로 판단된다. 이번 연구에서는 철원 내 농경지역의 생태적 변화에 따라 변화하는 KMAPP 기온 예측 성능을 AWS와 ASOS 관측자료를 이용하여 비교 검증하였다. 그리고 전북지역 폭염 기간 동안 가축 고온스트레스 모델과 같은 응용모델에 KMAPP 예측 자료를 입력자료로 활용하는 것을 검토하고자 일사량 예측을 ASOS 자료를 이용하여 검증하였다. 더 많은 사례의 수집과 선정이 필요하다는 한계가 있지만 농경지역에서 추수 후 기온 예측 성능이 일반 주택지 에서보다 더 크게 향상된 것을 통해 생물리적 효과가 예측 정확도에 미치는 영향을 간접적으로 추측해 볼 수 있었다. 한편, 일사량 예측의 경우 단위 변환에 따른 오차가 발생하지만 관측값과 일치하는 경향을 보여 KMAPP 자료가 지역규모의 상세 예측 자료로 응용모델에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
"전지구기후서비스체계" (GFCS)는 2009년 제3차 세계기후회의에서 기후변화 대응 취약 국가와 소외계층에 대해 보다 효율적인 기후정보를 제공하기 위한 전지구차원의 서비스 제공체계 구축 필요성에 대한 공감을 바탕으로 제안되어, 현재 세계기싱기구를 중심으로 관련 UN 및 국제기구간 공조를 통해 향후 약 10년 동안에 걸쳐 이를 이행하기 위한 노력을 기울일 예정이다. GFCS는 과학적 기후정보와 기후예측을 기후변화 적응과 기후위기관리를 상호 연계할 수 있는 기후서비스 개발을 주도하게 된다. GFCS의 기본구조는 5개 주요 요소로 구성되어 있는데, 이에는 관측/모니터링, 연구/모형/예측, 기후서비스정보시스템 및 사용자인터페이스 플랫폼과 함께 이들 모두를 포괄하는 역량개발이 포함되어 있다. 현재 GFCS의 편익분야 중 자연재해경감, 수자원, 보건 분야와 함께 농업/식량안보분야가 4대 우선순위에 포함되어 있는데, WMO의 농업기상위원회(CAgM)은 동분야에 대한 GFCS의 효율적 이행을 지원하기 위해 GFCS의 5개 요소별로 이를 보완하기 위한 전구차원 선도적 협력방안(GIAM)을 제안 추진하고 있다. GIAM의 취지는 기존의 기후서비스체계의 개별적 서비스 구조를 통합하거나 미흡한 부분을 보완하는 방법 등 최소한의 추가적인 자원 투입으로 최대 시너지효과를 도출하는데 중점을 두고 있다. 관측분야는 전구생물계절관측협의체 구축, 연구분야는 지역/전구 농림기상 파일롯프로젝트 도출, 기후서비스분야는 기존 농업기상웹서버인 WAMIS의 지역 및 기능 확대, 사용자인터페이스분야는 기존 사이버농업기상협의체를 보완하기 위한 전구 농림기상학술협의체 구축, 그리고 역량개발분야는 전구농림기상교육훈련센터 구축 등이 추진 중에 있으며, 이들간의 유기적인 연동 지원을 위한 조정기구와 지원사무국의 설립도 기상청에 의해 가시화되고 있으며, 효율적인 운영을 위한 새로운 거버넌스도 미국 조지메이슨대를 중심으로 구축 중에 있다. 한편 GIAM의 성공적인 이행을 위해서는 전산자원 인프라 구축이 선행되어야 함으로 현재 WAMIS를 지원하기 위해서 세계기상기구 정보시스템(WIS)의 자료수집/생산센터(DCPC-WAMIS) 구축 및 회원국간 전산자원공유를 위한 클라우드 및 그리드 환경 구축도 기상청과 KISTI/부경대 등의 협조를 얻어 추진 중에 있다, GIAM의 궁극적인 목표의 하나는 차세대 기후변화 대응 농림기상전문가의 양성에 있는데 이를 구현하는 방안으로 회원국의 추천을 받은 후보자를 전구농림기상 교육훈련센터 대학원 과정에 학비/수업료 면제조건으로 입학시킨 후, 지역 파일롯프로젝트에 연구원으로 참여, 이를 통해 생활비 등 지원을 받는 한편 농림기상 학술협의체 회원 활동, 국내외 실무그룹 활동 등을 통해 농림기상분야 국제전문가로 양성함으로써 향후 회원국 농업/식량안보분야 기후변화 대응에 절대적으로 필요한 핵심정책연구 담당자로서의 역할을 기대할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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