신성장 동력 산업으로 분류된 LED 조명등은 점차 수요가 확대되고 있으나 본격적인 대중화를 이루기 위해서는 여전히 LED 방열 설계 최적화를 통한 긴 수명과 고효율 확보가 매우 중요하다고 하겠다. 본 연구에서는 기존 10W LED 조명등에 비하여 방열 성능이 더욱 개선된 LED 조명등을 개발하고자 하였다. 이를 위하여 기존 램프의 방열 성능 실험을 통하여 수치해석 모델을 완성하였고 이러한 수치 모델을 이용하여 방열핀 형상, PCB 종류 및 LED 개수 등과 같은 방열 설계 인자들을 최적화하였다. 또한, 시제품을 제작한 후 방열 성능을 실험으로 검증함으로써 방열 성능이 획기적으로 개선된 10W LED 조명등을 성공적으로 개발하였다.
PURPOSES : The purpose of this study is to develop a method for improving the accuracy of analysis results obtained from a two-dimensional (2-D) numerical analysis model of continuously reinforced concrete pavement (CRCP). METHODS : The analysis results from the 2-D numerical model of CRCP are compared with those from more rigorous three-dimensional (3-D) models of CRCP, and the relationships between the results are recognized. In addition, the numerical analysis results are compared with the results obtained from field experiments. By performing these comparisons, the calibration factors used for the 2-D CRCP model are determined. RESULTS : The results from the comparisons between 2-D and 3-D CRCP analyses show that with the 2-D CRCP model, concrete stresses can be overestimated significantly, and crack widths can either be underestimated or overestimated by a slight margin depending on the assumption of plane stress or plane strain. The behaviors of crack width in field measurements are comparable to those obtained from the numerical model of CRCP. CONCLUSIONS : The accuracy of analysis results from the 2-D CRCP model can be improved significantly by applying calibration factors obtained from comparisons with 3-D analyses and field experiments.
In this paper, the finite element method is applied to investigate the effect of the lateral boundary in homogenous soil on the seismic response of a superstructure. Some influencing factors are presented and discussed, and several parameters are identified to be important for conducting soil-structure interaction experiments on shaking tables. Numerical results show that the cross-section width L, thickness H, wave propagation velocity and lateral boundaries of soil layer have certain influences on the computational accuracy. The dimensionless parameter L/H is the most significant one among the influencing factors. In other words, a greater depth of soil layer near the foundation should be considered in shaking table tests as the thickness of the soil layer increases, which can be regarded as a linear relationship approximately. It is also found that the wave propagation velocity in soil layer affects the numerical accuracy and it is suggested to consider a greater depth of the soil layer as the wave propagation velocity increases. A numerical study on a soil-structure experimental model with a rubber ring surrounding the soil on a shaking table is also conducted. It is found the rubber ring has great effect on the soil-structure interaction experiments on shaking table. The experimental precision can be improved by reasonably choosing the elastic parameter and width of the rubber ring.
Kim, Y. S.;B. U. Bae;Park, G. C.;K. Y. Sub;Lee, U. C .
Nuclear Engineering and Technology
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제35권2호
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pp.91-107
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2003
Since DBA(Design Basis Accidents) has been studied rather separately from SA(Severe Accidents) in the conventional nuclear reactor safety analysis, the thermal hydraulics during transition between DBA and SA has not been identified so much as each accident itself. Thus, in this study, the thermal hydraulic behavior from DBA to the commencement of SA has been experimentally and analytically investigated for the long-term cooling phase of LB-LOCA(Large-Break Loss-of-Coolant Accident). Experiments were conducted for both cases of the loop seal open and closed in an integral test loop, named as SNUF (Seoul National University Facility), which was scaled down to l/6.4 in length and 1/178 in area of the APR1400 (Advanced Power Reactor 1400MWe). The core mixture level was a main measured value since it took major role in the fuel heat-up rate, the location of fuel melting initiation and the channel blockage by melting material during SA. Experimental results were compared to MAAP4.03 to assess its model of calculating the core mixture level. MAAP4.03 overestimates the core two- phase mixture level because sweep-out and spill-over and the measures to simulate the status of loop seal are not included, which is against the conservatism. Thus, it is recommended that MAAP4.03 should be improved to simulate the thermal hydraulic phenomena, such as sweep-out, spill-over and the status of loop seal.
Permeability-analyzing methods commonly involve small-scale drilling, such as pumping or slug test, but it is difficult to identify overall distribution of permeability of the entire target sites due to high cost and time requirement. Spectral induced polarization (SIP) method is known to be capable of providing distributions of both the porosity and the pore size, the two major parameters determining permeability of the porous medium. The relationship between SIP variables and permeability has been studied to identify the hydrological characteristics of target sites. Kozeny-Carman formula has been improved through many experiments to better predict fluid permeability with electrical properties. In this work, the permeability prediction techniques based on SIP data were presented in accordance with the hydrogeological and electrical characteristics of a porous medium. Following the summary of the techniques, various models and related laboratory experiments were analyzed and examined. In addition, the field applicability of the prediction model was evaluated by field case analysis.
In a severe accident of light water reactor (LWR), molten core material (corium) can be released into the wet cavity, and a fuel-coolant interaction (FCI) can occur. The molten jet with high speed is broken and fragmented into small debris, which may cause a steam explosion or a molten core concrete interaction (MCCI). Since the premixing stage where the jet breakup occurs has a large impact on the severe accident progression, the understanding and evaluation of the jet breakup phenomenon are highly important. Therefore, in this study, the jet breakup simulations were performed using the Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) method which is a particle-based Lagrangian numerical method. For the multi-fluid system, the normalized density approach and improved surface tension model (CSF) were applied to the in-house SPH code (single GPU-based SOPHIA code) to improve the calculation accuracy at the interface of fluids. The jet breakup simulations were conducted in two cases: (1) jet breakup without structures, and (2) jet breakup with structures (control rod guide tubes). The penetration depth of the jet and jet breakup length were compared with those of the reference experiments, and these SPH simulation results are qualitatively and quantitatively consistent with the experiments.
Oral cancer is ranked second most diagnosed cancer among Indian population and ranked sixth all around the world. Oral cancer is one of the deadliest cancers with high mortality rate and very less 5-year survival rates even after treatment. It becomes necessary to detect oral malignancies as early as possible so that timely treatment may be given to patient and increase the survival chances. In recent years deep learning based frameworks have been proposed by many researchers that can detect malignancies from medical images. In this paper we have proposed a deep learning-based framework which detects oral cancer from histopathology images very efficiently. We have designed our model to split the color channels and extract deep features from these individual channels rather than single combined channel with the help of Efficient NET B3. These features from different channels are fused by using feature fusion module designed as a layer and placed before dense layers of Efficient NET. The experiments were performed on our own dataset collected from hospitals. We also performed experiments of BreakHis, and ICML datasets to evaluate our model. The results produced by our model are very good as compared to previously reported results.
This study examined the impact of assimilating the bending angle (BA) obtained via the global navigation satellite system radio occultation (GNSS RO) of the three new satellites (KOMPSAT-5, FY-3C, and FY-3D) on analyses and forecasts of a numerical weather prediction model. Numerical data assimilation experiments were performed using a three-dimensional variational data assimilation system in the Korean Integrated Model (KIM) at a 25-km horizontal resolution for August 2019. Three experiments were designed to select the height and quality control thresholds using the data. A comparison of the data with an analysis of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) integrated forecast system showed a clear positive impact of BA assimilation in the Southern Hemisphere tropospheric temperature and stratospheric wind compared with that without the assimilation of the three new satellites. The impact of new data in the upper atmosphere was compared with observations using the infrared atmospheric sounding interferometer (IASI). Overall, high volume GNSS RO data helps reduce the RMSE quantitatively in analytical and predictive fields. The analysis and forecasting performance of the upper temperature and wind were improved in the Southern and Northern Hemispheres.
In this paper, we propose a method of predicting the next-day stock price fluctuations of 10 KOSDAQ-listed companies in 5G, autonomous driving, and electricity sectors by training SVM, XGBoost, and LightGBM models from macroeconomic·financial market indicators, technical indicators, social interest indicators, and daily positive indices extracted from online news. In the three experiments to find out the usefulness of social interest indicators and daily positive indices, the average accuracy improved when each indicator and index was added to the models. In addition, when feature selection was performed to analyze the superiority of the extracted features, the average importance ranking of the social interest indicator and daily positive index was 5.45 and 1.08, respectively, it showed higher importance than the macroeconomic financial market indicators and technical indicators. With the results of these experiments, we confirmed the effectiveness of the social interest indicators as alternative data and the daily positive index for predicting stock price fluctuation.
Kim, Daehyun;Lee, Byounggwan;Kim, Heejin;Kim, Mikyung
Physical Therapy Rehabilitation Science
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제10권2호
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pp.175-184
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2021
Objective: Fatigue can decrease both quality of life and work efficiency. Ginseng is one of the most popular herbal treatments for improving personal health, with applications in treating fatigue. However, the exact mechanisms of anti-fatigue effects are still unclear. Thus, we investigated the effect of red ginseng powder (RGP) on exercise capacity and peripheral fatigue using both behavioral and molecular experiments in mice. Design: Four-groups behavioral and molecular experiment. Methods: Male 6-weeks-old ICR mice were treated with distilled water, 100, and 200 mg/kg RGP for 5 days via oral administration. The exercise capacity of each animal group was measured by locomotor activity, rota-rod, hanging wire, and cold swimming tests. Additionally, after performing the treadmill to induce fatigue, lactate expression and molecular experiments were investigated using mice gastrocnemius. Results: Mice treated with RGP exhibited increased exercise capacity in the behavioral tests. Additionally, RGP induced a dose-dependent decrease in lactate levels after high-intensity exercise, and Monocarboxylate transporter (MCT) 4 expression increased in groups treated with RGP. However, there was no significant change in MCT1. Conclusions: These results suggest that RGP exerts several anti-fatigue properties by lower lactate and improved exercise capacity. Increased MCT4 expression may also affect lactate transport. Thus, this study suggests that the anti-fatigue properties of RGP might be associated with MCT4 activity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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