The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.2
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pp.269-272
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2015
this is the study of the human body antenna device which can detect the powder in a 360-degree on(under) the ground whether it is metal or nonmetal using superhigh frequency RF beam equipped with the body. and it is able to transmit the data of the detection of the powder, battle combats can share that among them. with its flexible roof radial antenna structure, it emits the superhigh frequency RF beam to the front and flank multiply, preprocesses through the powder preprocessing part. and with the non-linear regression model algorism engine part, reflecting the attenuation characteristics depend on the delayed time of degree of the signal power which is received to the superhigh frequency RF beam. so it is able to detect the signal of the most likely mine or powder based on the degree of the answer signal power according to the delayed time of the superhigh frequency RF beam. also, it can detect the powder whether it is metal or nonmetal, mine, dud, VBIED. it can increase the chance of detection about 90% more than existing mine detector.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.41
no.3
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pp.202-208
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2017
The recently developed marine engines for propulsion of ships have higher torsional exciting force than previous engines to improve the propulsion efficiency and to reduce specific fuel oil consumption. As a result, a viscous damper or viscous-spring damper is installed in front of marine engine to control the torsional vibration. In the case of viscous damper, it is supposed that there is no elastic connection in the silicon oil, which is filled between the damper housing and inertia ring. However, In reality, the silicon oil with high viscosity possesses torsional stiffness and has non-linear dynamic characteristics according to the operating temperature and frequency of the viscous damper. In this study, the damping characteristics of a viscous damper used to control the torsional vibration of the shafting system have been reviewed and the characteristics of torsional vibration of the shafting system equipped with a corresponding viscous damper have been examined. In addition, it is examined how to interpret the theoretically optimal dynamic characteristics of a viscous damper for this purpose, and the optimum design for the propulsion shafting system has been suggested considering the operating temperature and aging. when the torsional vibration of the shafting system is controlled by a viscous damper filled with highly viscous silicon oil.
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.27
no.4
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pp.313-323
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2017
Objectives: This study aimed to assess exposure to black carbon(BC) among forklift operators and to identify environmental and occupational factors influencing their BC exposure. Methods: We studied a total of 23 forklift operators from six workplaces manufacturing paper boxes. A daily BC exposure assessment was conducted during working hours from January to April 2017. A micro-aethalometer was used to monitor daily BC exposure, and information on work activities was also obtained through a time-activity diary(TAD) and interviews. BC exposure records were classified into four categories influencing BC exposure level: working environment, workplace, forklift operation, and job characteristics. Analysis of variance(ANOVA) was used to compare average BC exposure levels among the four categories and the relationships between potential factors and BC exposure were analyzed using a multiple linear regression model. Results: The operators' daily exposure was $12.9{\mu}g/m^3$(N=9,148, $GM=7.5{\mu}g/m^3$) with a range: $0.001-811.4{\mu}g/m^3$. The operators were exposed to significantly higher levels when they operate a forklift in a room ${\leq}20,000m^3$($AM=12.3{\mu}g/m^3$), in indoor workplaces($AM=16.3{\mu}g/m^3$), when they operate a forklift manufactured before 2006 ($AM=13.2{\mu}g/m^3$), a forklift with a loading limit of four-tons($AM=27.1{\mu}g/m^3$), with a roll and bale type clamp($AM=17.1{\mu}g/m^3$), and with no particulate filter($AM=15.7{\mu}g/m^3$). Conclusions: Occupational factors including temperature, smoking, season, daytime, room volume($m^3$), location of operating, and manufacturing era and model of forklift influenced the BC exposure of forklift operators. The results of this study can be used to minimize the BC exposure of forklift operators.
Multi-wavelength variability is a staple of active galactic nuclei (AGN). Optical variability probes the nature of the central engine of AGN at smaller linear scales than conventional imaging and spectroscopic techniques. Previous studies have shown that optical variability is more prevalent at longer timescales and at shorter wavelengths. Intra-night variability can be explained through the damped random walk model but small samples and inhomogeneous data have made constraining this model hard. To understand the properties and physical mechanism of intra-night optical variability, we are performing the KMTNet Active Nuclei Variability Survey (KANVaS). Using KMTNet, we aim to study the intra-night variability of ~1000 AGN at a magnitude depth of ~19mag in R band over a total area of ${\sim}24deg^2$ on the sky. Test data in the COSMOS, XMM-LSS, and S82-2 fields was obtained over 4, 6, and 8 nights respectively during 2015, in B, V, R, and I bands. Each night was composed of 5-13 epoch with ~30 min cadence and 80-120 sec exposure times. As a pilot study, we analyzed data in the COSMOS field where we reach a magnitude depth of ~19.5 in R band (at S/N~100) with seeing varying between 1.5-2.0 arcsec. We used the Chandra-COSMOS catalog to identify 166 AGNs among 549 AGNs at B<23. We performed differential photometry between the selected AGN and nearby stars, achieving photometric uncertainty ~0.01mag. We employ various standard time-series analysis tools to identify variable AGN, including the chi-square test. Preliminarily results indicate that intra-night variability is found for ~17%, 17%, 8% and 7% of all X-ray selected AGN in the B, V, R, and I band, respectively. The majority of the identified variable AGN are classified as Type 1 AGN, with only a handful of Type 2 AGN showing evidence for variability. The work done so far confirms there are more variable AGN at shorter wavelengths and that intra-night variability most likely originates in the accretion disk of these objects. We will briefly discuss the quality of the data, challenges we encountered, solutions we employed for this work, and our updated future plans.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.28
no.6
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pp.1044-1053
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2022
Time domain reflectometry (TDR) is a diagnostic technique to evaluate the physical integrity of cable and finds application in leak detection and localization of piping system. In this study, a cable-shaped leak detection sensor was proposed using the TDR technique for monitoring leakage detection of ship's engine room seawater piping system. The cable sensor was developed using a twisted pair arrangement and wound by an absorbent material. The availability and performance of the sensor for leak detection and localization were evaluated on a lab-scale pipeline set up. The developed sensor was installed onto the pipes and flanges of the lab-scale set up and various TDR waveforms were acquired and analyzed according to the dif erent variables including the number of twists and sheath thickness. The result indicated that the twisted cable sensor was able to produce clear and smooth signal as compared to the TDR sensor with a parallel arrangement. The optimal number of twist was determined to be above 10 per the unit length. The optimal diameter of sheath thickness that results in the desired sensitivity was determined to be ranging from 80% up to 120% of the diameter of the conductor. The linear regression analysis for estimation of leak localization was carried out to estimate the location of the leakage, and the result was a determination coefficient of 0.9998, indicating a positive relationship with the actual leakage point. The proposed TDR based leak detection method appears to be an effective method for monitoring leakage of ship's seawater piping system.
Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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2002.09a
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pp.53-60
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2002
Motion of lung tumors from respiration has been reported in the literature to be as large as of 1-2 cm. This motion requires an additional margin between the Clinical Target Volume (CTV) and the Planning Target Volume (PTV). While such a margin is necessary, it may not be sufficient to ensure proper delivery of Intensity Modulated Radiotherapy (IMRT) to the CTV during the simultaneous movement of the DMLC. Gated treatment has been proposed to improve normal tissues sparing as well as to ensure accurate dose coverage of the tumor volume. The following questions have not been addressed in the literature: a) what is the dose error to a target volume without gated IMRT treatment\ulcorner b) what is an acceptable gating window for such treatment. In this study, we address these questions by proposing a novel technique for calculating the 3D dose error that would result if a lung IMRT plan were delivered without gating. The method is also generalized for gated treatment with an arbitrary triggering window. IMRT plans for three patients with lung tumor were studied. The treatment plans were generated with HELIOS for delivery with 6 MV on a CL2100 Varian linear accelerator with a 26 pair MLC. A CTV to PTV margin of 1 cm was used. An IMRT planning system searches for an optimized fluence map ${\Phi}$ (x,y) for each port, which is then converted into a dynamic MLC file (DMLC). The DMLC file contains information about MLC subfield shapes and the fractional Monitor Units (MUs) to be delivered for each subfield. With a lung tumor, a CTV that executes a quasi periodic motion z(t) does not receive ${\Phi}$ (x,y), but rather an Effective Incident Fluence EIF(x,y). We numerically evaluate the EIF(x,y) from a given DMLC file by a coordinate transformation to the Target's Eye View (TEV). In the TEV coordinate system, the CTV itself is stationary, and the MLC is seen to execute a motion -z(t) that is superimposed on the DMLC motion. The resulting EIF(x,y)is inputted back into the dose calculation engine to estimate the 3D dose to a moving CTV. In this study, we model respiratory motion as a sinusoidal function with an amplitude of 10 mm in the superior-inferior direction, a period of 5 seconds, and an initial phase of zero.
As social data become into the spotlight, mainstream web search engines provide data indicate how many people searched specific keyword: Web Search Traffic data. Web search traffic information is collection of each crowd that search for specific keyword. In a various area, web search traffic can be used as one of useful variables that represent the attention of common users on specific interests. A lot of studies uses web search traffic data to nowcast or forecast social phenomenon such as epidemic prediction, consumer pattern analysis, product life cycle, financial invest modeling and so on. Also web search traffic data have begun to be applied to predict tourist inbound. Proper demand prediction is needed because tourism is high value-added industry as increasing employment and foreign exchange. Among those tourists, especially Chinese tourists: Youke is continuously growing nowadays, Youke has been largest tourist inbound of Korea tourism for many years and tourism profits per one Youke as well. It is important that research into proper demand prediction approaches of Youke in both public and private sector. Accurate tourism demands prediction is important to efficient decision making in a limited resource. This study suggests improved model that reflects latest issue of society by presented the attention from group of individual. Trip abroad is generally high-involvement activity so that potential tourists likely deep into searching for information about their own trip. Web search traffic data presents tourists' attention in the process of preparation their journey instantaneous and dynamic way. So that this study attempted select key words that potential Chinese tourists likely searched out internet. Baidu-Chinese biggest web search engine that share over 80%- provides users with accessing to web search traffic data. Qualitative interview with potential tourists helps us to understand the information search behavior before a trip and identify the keywords for this study. Selected key words of web search traffic are categorized by how much directly related to "Korean Tourism" in a three levels. Classifying categories helps to find out which keyword can explain Youke inbound demands from close one to far one as distance of category. Web search traffic data of each key words gathered by web crawler developed to crawling web search data onto Baidu Index. Using automatically gathered variable data, linear model is designed by multiple regression analysis for suitable for operational application of decision and policy making because of easiness to explanation about variables' effective relationship. After regression linear models have composed, comparing with model composed traditional variables and model additional input web search traffic data variables to traditional model has conducted by significance and R squared. after comparing performance of models, final model is composed. Final regression model has improved explanation and advantage of real-time immediacy and convenience than traditional model. Furthermore, this study demonstrates system intuitively visualized to general use -Youke Mining solution has several functions of tourist decision making including embed final regression model. Youke Mining solution has algorithm based on data science and well-designed simple interface. In the end this research suggests three significant meanings on theoretical, practical and political aspects. Theoretically, Youke Mining system and the model in this research are the first step on the Youke inbound prediction using interactive and instant variable: web search traffic information represents tourists' attention while prepare their trip. Baidu web search traffic data has more than 80% of web search engine market. Practically, Baidu data could represent attention of the potential tourists who prepare their own tour as real-time. Finally, in political way, designed Chinese tourist demands prediction model based on web search traffic can be used to tourism decision making for efficient managing of resource and optimizing opportunity for successful policy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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