Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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2001.11a
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pp.29-30
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2001
This paper presents some results of plasma nitriding on hard chromium deposit. The substrates were C45 steel and $30~50{\;}\mu\textrm{m}$ of chromium deposit by electroplating was formed. Plasma nitriding was carried out in a plasma nitriding system with $95NH_3{\;}+{\;}SCH_4$ atmosphere at the pressure about 600 Pa and different temperature from $450^{\circ}C{\;}to{\;}720^{\circ}C$ for various time. Optical microscopy and X-ray diffraction were used to evaluate the characteristics of surface nitride layer formed by nitrogen diffusion from plasma atmosphere inward iCr coating and interface carbide layer formed by carbon diffusion from substrate outward Cr coating. The microhardness was measured using microhareness tester at the load of 100 gf. Corrosion resistance was evaluated using the potentiodynamic measurement in 3.5% NaG solution. A saturated calomel electrode (SiCE) was used as the reference electrode. Fig.1 shows the typical microstructures of top surface and cross-section for nitrided and unnitrided samples. Aaer plasma nitriding a sandwich structure was formed consisting of surface nitride layer, center chromium layer and interface carbide layer. The thickness of nitride and carbide layers was increased with the increase of processing temperature and time. Hardness reached about 1000Hv after nitriding while 900Hv for unnitrided hard chromium deposit. X-ray diffraction indicated that surface nitrided layer was a mixture of $Cr_2N$ and CrN at low temperature and erN at high temperature (Fig.2). Anodic polarization curves showed that plasma nitriding can greatly improve the corrosion resistance of chromium e1ectrodeposit. After plasma nitriding, the corrosion potential moved to noble direction and passive current density was lower by 1 to 4 orders of magnitude compared with chromium deposit(Fig.3).
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.5
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pp.1009-1018
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2019
This paper describes the design and implementation of a rehabilitation medical device based on a EMG measurement. Rehabilitation systems are controlled using BLDC motors and motor drives. The BLDC motor drive controls the operation and the speed controls the drive through the external servo motor. In addition, potentiometer coupled to the outside of the motor transmits information about the position of the load being rotated by the motor. The rehabilitation algorithm is controlled by limiting the maximum angle of 0 to 120 by utilizing the motor according to the user setting stage during the rehabilitation exercise. The walking algorithm compensates motor control for the low leg of the signal using the difference value of the signal obtained with the surface denser attached to both inner muscles. The motor and surface denser are utilized for the walk motion to control the maximum angle of 0 to 80.
One of the major applications of REBCO coated conductor (CC) tapes is in superconducting magnets or coils that are designed for high magnet fields. For such applications, the CC tapes were exposed to a high level of stresses which includes uniaxial tensile or transverse compressive stresses resulting from a large magnetic field. Thus, CC tapes should endure such mechanical load or deformation that can influence their electromechanical performance during manufacturing, cool-down, and operation. It has been reported that the main cause of critical current (Ic) degradation in CC tapes utilized in coil windings for superconducting magnets was the delamination due to transversely applied stresses. In most high-magnetic-field applications, the operating limits of the CC tapes will likely be imposed by the electromechanical properties together with its Ic dependence on temperature and magnetic field. In this study, we examined the influence of the transverse compressive stress on the Ic degradation behaviors in various commercially available CC tapes which is important for magnet design Four differently processed REBCO CC tapes were adopted to examine their Ic degradation behaviors under transverse compression using an anvil test method and a newly developed instantaneous Ic measurement system. As a result, all REBCO CC tapes adopted showed robustness against transverse compressive stresses for REBCO coils, notably at transverse compressive stresses until 250 MPa. When the applied stress further increased, different Ic degradation behaviors were observed depending on the sample. Among them, the one that was fabricated by the IBAD/MOCVD process showed the highest compressive stress tolerance.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.32
no.5
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pp.955-963
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2022
The Internet of Things (IoT), combined with various technologies, is rapidly becoming an integral part of our daily life. While it is rapidly taking root in society, security considerations are relatively insufficient, making it a major target for cyber attacks. Since all devices in the IoT environment are connected to the Internet and are closely used in daily life, the damage caused by cyber attacks is also serious. Therefore, encryption communication using a network security protocol must be considered for a service in a more secure IoT environment. A representative network security protocol includes TLS (Transport Layer Protocol) defined by the IETF. This paper analyzes the performance measurement results for TLS version 1.2 and version 1.3 in an IoT device open platform environment to predict the load of TLS, a representative network security protocol, in IoT devices with limited resource characteristics. In addition, by analyzing the performance of each major cryptographic algorithm in version 1.3, we intend to present a standard for setting appropriate network security protocol properties according to IoT device specifications.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.4
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pp.1224-1248
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2022
In various sensor network applications, such as climate observation organizations, sensor nodes need to collect information from time to time and pass it on to the recipient of information through multiple bounces. According to field tests, this information corresponds to most of the energy use of the sensor hub. Decreasing the measurement of information transmission in sensor networks becomes an important issue.Compression sensing (CS) can reduce the amount of information delivered to the network and reduce traffic load. However, the total number of classification of information delivered using pure CS is still enormous. The hybrid technique for utilizing CS was proposed to diminish the quantity of transmissions in sensor networks.Further the energy productivity is a test task for the sensor nodes. However, in previous studies, a clustering approach using hybrid CS for a sensor network and an explanatory model was used to investigate the relationship between beam size and number of transmissions of hybrid CS technology. It uses efficient data integration techniques for large networks, but leads to clone attacks or attacks. Here, a new algorithm called SBEA (Snowball Endurance Algorithm) was proposed and tested with a bow. Thus, you can extend the battery life of your WSN by running effective copy detection. Often, multiple nodes, called observers, are selected to verify the reliability of the nodes within the network. Personal data from the source centre (e.g. personality and geographical data) is provided to the observer at the optional witness stage. The trust and reputation system is used to find the reliability of data aggregation across the cluster head and cluster nodes. It is also possible to obtain a mechanism to perform sleep and standby procedures to improve the life of the sensor node. The sniffers have been implemented to monitor the energy of the sensor nodes periodically in the sink. The proposed algorithm SBEA (Snowball Endurance Algorithm) is a combination of ERCD protocol and a combined mobility and routing algorithm that can identify the cluster head and adjacent cluster head nodes.This algorithm is used to yield the network life time and the performance of the sensor nodes can be increased.
The cables in a cable-stayed bridge are critical load-carrying parts. The potential damage to cables should be identified early to prevent disasters. In this study, an efficient deep learning model is proposed for the damage identification of cables using both a multi-layer perceptron (MLP) and a graph neural network (GNN). Datasets are first generated using the practical advanced analysis program (PAAP), which is a robust program for modeling and analyzing bridge structures with low computational costs. The model based on the MLP and GNN can capture complex nonlinear correlations between the vibration characteristics in the input data and the cable system damage in the output data. Multiple hidden layers with an activation function are used in the MLP to expand the original input vector of the limited measurement data to obtain a complete output data vector that preserves sufficient information for constructing the graph in the GNN. Using the gated recurrent unit and set2set model, the GNN maps the formed graph feature to the output cable damage through several updating times and provides the damage results to both the classification and regression outputs. The model is fine-tuned with the original input data using Adam optimization for the final objective function. A case study of an actual cable-stayed bridge was considered to evaluate the model performance. The results demonstrate that the proposed model provides high accuracy (over 90%) in classification and satisfactory correlation coefficients (over 0.98) in regression and is a robust approach to obtain effective identification results with a limited quantity of input data.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.27
no.9
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pp.911-916
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2005
In this study, variations of water quality, sediment size and contaminant substances are analyzed at upstream and downstream in sewer systems in order to evaluate the characteristics of wastewater transformation by physico-chemical and biological reactions. The differences of DOC concentration between up and down stream showed the range of $-5.8{\sim}18.6$ from the result of continuous measurement at up and down stream. About 8.4% of DOC concentration was reduced and reduction rate was 2.3 mg/L/km. SS reduction rate was measured by 5.5 mg/L/km, 0.22 mg/L/min from upstream to downstream, which was twice than DOC reduction rate. When pollution load reduction was evaluated considering infiltration/inflow effect, DOC load was eliminated from 1,230 ka/d to 1,167 kg/d by physi-chemical and biological reaction in a sewer and 7.8% of the SS in upstream station was reduced under dry weather condition. The results showed that the characteristics of transformation process of wastewater in sewer should be considered for design and operation of wastewater treatment plant.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.7
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pp.9-15
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2018
The turbochargers, which are used widely in diesel and gasoline engines, are an effective device to reduce fuel consumption and emissions. On the other hand, turbo-lag is one of the main problems of a turbocharger. Bearing friction losses is a major cause of turbo lag and is particularly intense in the lower speed range of the engine. Current turbochargers are mostly equipped with floating bearings: two journal bearings and one thrust bearing. This study focused on the bearing friction at the lower speed range and the experimental equipment was established with a drive-motor, load-cell, magnetic coupling, and oil control system. Finally, the friction losses of turbochargers were measured considering the influence of the rotating speed from 30,000rpm to 90,000rpm, oil temperature from $50^{\circ}C$ to $100^{\circ}C$, and oil supply pressure of 3bar and 4bar. The friction power losses were increased exponentially to 1.6 when the turbocharger speed was increased. Friction torques decreased with increasing oil temperature and increased with increasing oil pressure. Therefore, the oil temperature and pressure must be maintained at appropriate levels.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.1
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pp.585-591
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2017
Turbocharging is widely used in diesel and gasoline engines as an effective way to reduce fuel consumption. But turbochargers have turbo-lag due to mechanical friction losses. Bearing friction losses are a major cause of mechanical friction losses and are particularly intensified in the lower speed range of the engine. Current turbochargers mostly use oil bearings (two journal bearings and one thrust bearing). In this study, we focus on the bearing friction in the lower speed range. Experimental equipment was made using a drive motor, load cell, magnetic coupling, and oil control system. We measured the friction losses of the turbocharger while considering the influence of the rotation speed, oil temperature, and pressure. The friction power losses increased exponentially when the turbocharger speed increased.
This study was conducted to evaluate the characteristics of nonpoint source pollutants discharge from a small rural watershed. A typical rural area in Gongju City, Korea, was selected as the research site. Water quality and quantity in streams and rainfall samples were analyzed periodically from May to October 2005. Pollutant loads were estimated from a nonpoint source pollution model (AvSWAT, Arcview Soil and Water Assessment Tool). During the rainy season, from June 26 to 30 September 2005 and the dry season, before 26 June and after 30 September 2005, biological oxygen demands and chemical oxygen demands accounted for 91.3% and 93.7% of annual load, respectively, while total-N and total-P were 97.1% and 91.1% of annual load, respectively. The observed stream flow was $66.5m^3sec^{-1}$, while simulation stream flow was $66.2m^3sec^{-1}$. That can be assumed that simulation can be used to estimate the stream flow without practical measurement. However, the runoff trend following the occurrence of a storm event was not recorded properly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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