In this paper, a new forming process of large-size forgings of converged nozzle-shape is developed by the experimental study using the incremental forging method and combined forming method. The development of the forming process is focused on the manufacturing of large-size forgings by the press with medium load capacity. Various related processes are proposed and modelling experiments using plasticine are carried out. Thus, the incremental forging method for expanding is recommanded from the study of formability and forming load, etc. The selected process is then subjected to modelling experiments of lead and the design parameters such as preform for final process, die-width of the upper die and reduction amount of each stroke are determined. In order to verify the effectiveness of the selected process, 1/7 scale prototype experiment of the real material is carried out. Forgings of converged nozzle shape can be produced by the developed process within the limit loads and with the simple tools.
Urbanization affects the local thermal environment due to the large scale land use changes. To investigate the weather environment change of large scale urban redevelopment, 9 surface temperature and humidity observations were accomplished at Eunpyeong new town area. The observation period is from March 2007 to February 2010. In the center of development area, the air temperature has increased and relative humidity has decreased, by the changes of the land cover and building construction. In the area where the green zone is maintained, air temperature and relative humidity were not changed significantly. The air temperature and relative humidity for the other development observation stations is decreased and increased, respectively. The relative temperature difference between study area and a neighboring rural location was increased during observation periods. The difference is the highest during winter. The urban-rural minimum temperature difference was increased at development area, which means that urbanization affects increasing of minimum temperature in study area.
In this paper, we present a novel approach named a shared library as an active memory object for application software development of large-scale real-time systems. Unlike the general passive shared memory, shared library proposed in this paper can be activated as an execution object. Moreover this is not tightly coupled with application programs unlike the normal libraries. To implement this mechanism, operating system makes the shared memory as an active object and shared library realizes the indirect call structure. This mechanism enhanced the utilization of main memory and communication performance. And this is successfully applied to the HANbit ACE ATM switching system and the TDX-10 switching system.
The present work presents the development of a Large Eddy Simulation (LES) methodology viable for complex geometries and suitable for the simulation of rod-bundles. The use of LES and Direct Numerical Simulation (DNS) allows for a deeper analysis of the flow field and the use of stochastical tools in order to obtain additional insight into rod-bundle hydrodynamics. Moreover, traditional steady-state CFD simulations fail to accurately predict distributions of velocity and temperature in rod-bundles when the pitch (P) to diameter (D) ratio P/D is smaller than 1.1 for triangular lattices of cylindrical pins. This deficiency is considered to be due to the failure to predict large-scale coherent structures in the region of the gap. The main features of the code include multi-block capability and the use of the fractional step algorithm. As a Sub-Grid-Scale (SGS) model, a Dynamic Smagorinsky model has been used. The code has been tested on plane channel flow and the flow in annular ducts. The results are in excellent agreement with experiments and previous calculations.
This study is intended for international cooperation in the field of LED were analyzed. The results, LED wide coverage areas, and a promising future is expected to grow fast enough to occupancy for a major national technology is a competitive situation. Chip Scale Package, including our country, such as LED manufacturing technology that might be competitive in parts, but new technologies such as renal substrate R&D and technology development still active preemption is not the situation. Renal substrate, particularly, large-diameter sapphire, large size/large LED manufacturers, such as a promising area for future research and development support will be needed. To do this, previous research in this area and the U.S., Japan cooperation in such studies also will need to expand. Bibliometrics way through this study, analytical techniques and analytical tools used in the integrated analysis of the usefulness and necessity of the system development were found.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권5호
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pp.99-109
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2022
The main reason for the increase in cross-border mergers and acquisitions in developed and emerging countries is globalization and growing economic interdependence across countries. The state of the economy has a significant impact on whether cross-border mergers and acquisitions are encouraged or discouraged by international strategic capital market changes. This study empirically evaluates the influence of determinants of economic development on the scale effect of Cross Border M&As separately on emerging and developed nations as a research gap. We first separated the small and large scale firms based on companies' worth and used panel regression to analyze the impact of GDP, employment rate, and market capitalization on cross-border merger & acquisition deals over the period of 2008-2018. Results indicate that GDP and market capitalization have a positive effect on CBM&A, whereas employment rate has a negative effect on CBM&A deals in large-scale firms of both emerging and developed countries. This study results offer the implication for the potential investors and policymakers to strategically analyze the implementation of cross-border mergers & acquisitions.
최근 모바일 기기의 혁신적 진화와 태블릿 PC나 스마트폰의 급격한 확산이 이루어지면서 개인의 일상뿐 아니라 기업의 업무용 애플리케이션에도 새로운 변화가 이루어지고 있다. 특히 수개월 이상의 개발 기간이 필요한 중대형 업무용 모바일 애플리케이션의 경우 그 복잡도나 중요도가 급격하게 늘고 있다. 현재 애자일 기반의 모바일 애플리케이션 개발 프로세스가 이러한 중대형 모바일 애플리케이션 개발에 사용되지만, 개발자의 숙련도에 대한 높은 의존도와 상세 작성지침들의 부족한 현상등의 문제점들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 S-MADP (Smart Mobile Application Development Process)를 제안한다. S-MADP은 객체지향 설계프로세스를 확장한 서비스 기반의 중대형 모바일 애플리케이션을 위한 개발 프로세스이다. 다양하고 제한된 모바일 기기들의 리소스를 보다 효과적으로 사용하는 애플리케이션의 개발을 위해 사용자 요구사항을 서버기반 또는 클라이언트기반의 서비스로 정의하고 효과적인 서비스의 재사용을 위한 상세지침들을 제공한다. 또한 다양한 사용자 인터페이스를 지원하는 화면 개발을 위한 효과적인 UI설계 상세지침을 지원한다. S-MADP의 성능을 검증하기 위해 3개사의 대형 업무용 모바일 애플리케이션 개발 프로젝트를 진행하였고 그 결과를 분석하였다. 수행된 프로젝트들은 TB사의 'TBS(TB Mobile Service) 3.0', TS사의 '모바일 앱스토어'와 TG그룹의 '모바일 그룹웨어' 프로젝트들이다. 프로젝트를 수행한 결과, 기존의 애자일 기반의 모바일 애플리케이션 개발 프로세스를 사용할 때에 비해서 S-MADP은 모바일 애플리케이션 개발 환경에서 중점적으로 고려되어야 하는 '리소스 사용의 최소화', '서비스 기반의 설계', '모바일 기기에 적합한 사용자 인터페이스'에 대한 상세설계 내용을 보다 자세히 제공하는 것으로 확인되어, 개발된 모바일 애플리케이션의 사용성, 유지보수성, 효율성을 향상 시킨다고 분석되었다. 또한 S-MADP를 현장 적용한 결과 애자일 기반의 개발 프로세스에서 예상된 성능보다 25%향상된 성능으로 중대형 모바일 애플리케이션을 개발 할 수 있음을 확인 하였다.
The bench of cut-slope is necessary to stabilizing. But it is possible to be a weak zone in slope. When a small scale failure is occurred in a bench, it influence a large scale failure of slope. So when it is found out any unstable factor, weathering of rock, a direction of joint in a bench, if the bench is reinforced suitably, the holly failure is prevented in cut-slope
Background: Thanks to the development of the mathematical/statistical reverse engineering and the high-throughput measuring biotechnology, lots of biologically meaningful genegene interaction networks have been revealed. Steady-state analysis of these systems provides an important clue to understand and to predict the systematic behaviours of the biological system. However, modeling such a complex and large-scale system is one of the challenging difficulties in systems biology. Results: We introduce a new stochastic modeling approach that can describe gene regulatory mechanisms by dividing two (DNA and protein) layers. Simple queuing system is employed to explain the DNA layer and the protein layer is modeled using G-networks which enable us to account for the post-translational protein interactions. Our method is applied to a transcription repression system and an active protein degradation system. The steady-state results suggest that the active protein degradation system is more sensitive but the transcription repression system might be more reliable than the transcription repression system. Conclusions: Our two layer stochastic model successfully describes the long-run behaviour of gene regulatory networks which consist of various mRNA/protein processes. The analytic solution of the G-networks enables us to extend our model to a large-scale system. A more reliable modeling approach could be achieved by cooperating with a real experimental study in synthetic biology.
Traditional manual identification of crop leaf diseases is challenging. Owing to the limitations in manpower and resources, it is challenging to explore crop diseases on a large scale. The emergence of artificial intelligence technologies, particularly the extensive application of deep learning technologies, is expected to overcome these challenges and greatly improve the accuracy and efficiency of crop disease identification. Crop leaf disease identification models have been designed and trained using large-scale training data, enabling them to predict different categories of diseases from unlabeled crop leaves. However, these models, which possess strong feature representation capabilities, require substantial training data, and there is often a shortage of such datasets in practical farming scenarios. To address this issue and improve the feature learning abilities of models, this study proposes a deep transfer learning adaptation strategy. The novel proposed method aims to transfer the weights and parameters from pre-trained models in similar large-scale training datasets, such as ImageNet. ImageNet pre-trained weights are adopted and fine-tuned with the features of crop leaf diseases to improve prediction ability. In this study, we collected 16,060 crop leaf disease images, spanning 12 categories, for training. The experimental results demonstrate that an impressive accuracy of 98% is achieved using the proposed method on the transferred ResNet-50 model, thereby confirming the effectiveness of our transfer learning approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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