KG101 was developed by the Korea Ginseng & Tobacco Research Institute. We reported about yield trials and local adaptability test. Growth characteristics and red ginseng quality of KG101 in local performance test can be summarized as follows. Aerial parts growth, stem and leaf, was similar about KG101 and Jakyungjong, 4-year old and 6-year old ginseng. Emergence rate of KG101 was higher than Jakyungjong in the 3 location of local performance test. Taproot diameter of KG101 was smaller than Jakyungjong and taproot shape of KG101 had fitted characteristics, radish type and human body type, to manufactured red ginseng. Raw ginseng grade, 1st and 2nd of KG101 was higher than Jakyungjong's. Chun, Jeesam ratio to manufacture of 2nd grade of raw ginseng of KG101 was 25%, Jakyungjong was 6-13% in 3 location of local performance test. Distribution of red ginseng weight of Jakyungiong was heavier than KG101 in 2 location, Kongju and Jungup, but KG101 was heavier than Jakyungjong in Ichon. Red ginseng quality of KG101 was better than Jakyungiong. Main degrade factor of red ginseng quality was inside cavity and inside white, was not different lines and location.
As life style changes, the demand for stacking chairs are increasing as the use of event halls or outside furniture where people gather in crowd is increasing. Early stacking chairs were mainly made to pile up a great amount and store, but in modern days it also has a decorative purpose. Besides, the development of various new materials and applied technology of furniture manufacture, the structure and design of stacking chair is becoming more interesting. Basically, according to the structure of the leg, the form and method of piling up is decided. The structure of the leg means the location of the leg connected to the seat, and according to the location, it can be piled up as upper, front, or rotational type. Such is the way how stacking chairs are classified according to the location of the leg, with its basis; the structure of stacking chair is reviewed. Now, chair for piling up is overcoming its simple function, which aesthetic beauty or arrangement of color after piling up is being considered. Also, according to storing, moving, and the place of use, various designs are demanded. As people's interest in stacking chair is increasing, various research regarding design should continue.
Tavalaei, Jalal;Habibuddin, Mohd Hafiz;Khairuddin, Azhar;Mohd Zin, Abdullah Asuhaimi
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제12권6호
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pp.2106-2117
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2017
An effective statistical feature extraction approach of data sampling of fault in the combined transmission system is presented in this paper. The proposed algorithm leads to high accuracy at minimum cost to predict fault location and fault type classification. This algorithm requires impedance measurement data from one end of the transmission line. Modal decomposition is used to extract positive sequence impedance. Then, the fault signal is decomposed by using discrete wavelet transform. Statistical sampling is used to extract appropriate fault features as benchmark of decomposed signal to train classifier. Support Vector Machine (SVM) is used to illustrate the performance of statistical sampling performance. The overall time of sampling is not exceeding 1 1/4 cycles, taking into account the interval time. The proposed method takes two steps of sampling. The first step takes 3/4 cycle of during-fault and the second step takes 1/4 cycle of post fault impedance. The interval time between the two steps is assumed to be 1/4 cycle. Extensive studies using MATLAB software show accurate fault location estimation and fault type classification of the proposed method. The classifier result is presented and compared with well-established travelling wave methods and the performance of the algorithms are analyzed and discussed.
According to revolutionary developments in automobile technologies, eco-friendly advanced vehicles (hybrid vehicle, hydrogen fuel-cell vehicle, electric vehicle, etc.) are rapidly increasing. The electromagnetic compatibility is getting more important for development of a vehicle because those advanced vehicles are driven by electric energy and equipped with more electric systems. In general, electromagnetic compatibility tests consist of an electromagnetic interference(EMI) test and an electromagnetic susceptibility(EMS) test. EMI test of the electric vehicles are needed not only in driving mode but also in charging mode because they must be recharged by much electric energy for driving. Depending on vehicle manufacturers, the charging device type and the location of charging device inlet in electric vehicles are various. In this paper, in order to investigate EMI of electric vehicles in charging mode in consideration of the direction of measuring antenna and the location of charging device inlet, a series of electromagnetic emission tests are conducted using three electric vehicles (neighborhood electric vehicle, electric vehicle and electric vehicle-bus). The test results show that electromagnetic emission measurements in charging mode are dependent on the direction of measuring antenna and the location of charging device inlet.
A numerical investigation is made on the effects of the location and shape of the front wall of an OWC(Oscillating Water Column) chamber on the hydroelastic response of a VLFS. Most of the studies on the effects of an OWC chamber on the response of a VLFS have assumed the location of the OWC chamber to be at the front of the VLFS. In the present study, an OWC-chamber is introduced at an arbitrary position in relation to a VLFS to determine the influence of the location and shape of the OWC chamber on the hydroelastic response of the VLFS. A finite element method is adopted as a numerical scheme for the fluid domain. or the finite element method, combined with a mode superposition method, is applied in order to consider the change of mass and stiffness The OWC chamber in a piecewise constant manner. or the facilitated anefficient analysis of The hydroelastic response of the VLFS, as well as the easy modeling of different shape and material properties for the structure. Reduction of hydroelastic response of the VLFS is investigated for various locations and front wall shapes of the owe chamber.
본 연구는 국내 외국인직접투자기업의 제조업에 적합한 입지결정요인을 추출하여 AHP 분석기법(Analytic Hierarchy Process)을 통해 집단별, 업종별, 기업규모별, 입지유형별로 입지요인의 중요도와 우선순위를 분석하고 시사점을 도출하는데 목적이 있다. 본 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째로, 전문가집단이 외국인직접투자기업을 바라보는 관점과 외국인직접투자기업에서 실제로 고려하고 있는 각 입지요인의 중요도와 우선순위에는 상당한 괴리가 있는 것으로 확인되어 전문가집단의 정보 비대칭 문제가 심각한 것으로 나타났다. 둘째로, 외국인직접투자기업에서는 투자동기와 연관되어 있는 경쟁우위요인과 경영전략요인의 중요도를 높게 평가하고 있다. 또한 기업규모별, 업종별, 입지유형별로 입지요인의 중요도와 우선순위에도 많은 차이가 있는 것으로 나타났다. 셋째로, 투자만족도와 입지요인간에는 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타나 입지요인들이 긍정적인 영향력을 많이 받을수록 투자의 만족도가 높아진다는 것을 시사하고 있다. 또한 투자기업에서는 노동의 유연성 부족과 우수인력의 확보문제를 가장 큰 경영상의 애로사항으로 인식하고 있었다. 넷째로, 입지의사결정에 필요한 정보의 원천에 관한 조사에서 행정당국보다는 이미 국내에 진출하여 사업을 영위하고 있거나 철수한 경험이 있는 선행의 투자기엽으로부터 입지정보를 수집하는 사례가 많은 것으로 나타났다. 아울러 가장 영향력이 높은 의사결정계층으로는 최고경영자로 확인되어 입지결정과 같은 전략적 정책결정들은 실무책임자보다는 최고경영층과의 관계 마케팅이 더욱 더 중요하다는 것을 확인하였다.
The exceptional development of electronic device technology, the miniaturization of mobile devices, and the development of telecommunication technology has made it possible to monitor human biometric data anywhere and anytime by using different types of wearable or embedded sensors. In daily life, mobile devices can collect wireless body area network (WBAN) data, and the co-collected location data is also important for disease analysis. In order to efficiently analyze WBAN data, including location information and support medical analysis services, we propose a geohash-based spatial index method for a location-aware WBAN data monitoring system on the NoSQL database system, which uses an R-tree-based global tree to organize the real-time location data of a patient and a B-tree-based local tree to manage historical data. This type of spatial index method is a support cloud-based location-aware WBAN data monitoring system. In order to evaluate the proposed method, we built a system that can support a JavaScript Object Notation (JSON) and Binary JSON (BSON) document data on mobile gateway devices. The proposed spatial index method can efficiently process location-based queries for medical signal monitoring. In order to evaluate our index method, we simulated a small system on MongoDB with our proposed index method, which is a document-based NoSQL database system, and evaluated its performance.
본 연구는 2016년 9월 12일 발생한 경주지진으로 인해 피해를 입은 국가지정문화재를 보유한 전통공간 44곳을 대상으로 다각적인 문화재 연구를 위해 지형적 입지정보 데이터화와 지형별 유형에 따른 피해 경향을 파악해 보고자 하였다. 지형의 유형은 위요형이 가장 많이 추출되었으며, 위치형은 도시와 농촌과 같이 주변이 건물인 지역의 빈도가 더 많았다. 수문형은 산의 정상쪽을 제외하고는 모두 강, 하천, 계곡, 호수, 바다를 끼고 입지하였으나 이 지역은 퇴적층 지역으로 위요형과 함께 지질학적인 면에서도 지진에 취약한 곳으로 밝혀져 지진과 문화재 관리적 측면에서 참고하여야 할 것으로 파악되었다. 전체 44개 중 26곳이 사찰이었으며, 평지형, 배경형, 위요형, 산지형, 정상형으로 갈수록 고도와 경사가 높아졌으며, 1-20% 경사지에 가장 많이 입지하였으며, 사면향은 남쪽을 끼고 있지 않는 경우가 더 많았다. 진원지에서 10km 범위 내에 23%가 집중되어 있었으며, 거의 65km 범위 내에 있었으며, 배경형이 가장 가까웠고, 진원지로부터 북동쪽과 남서쪽에 집중되어 있었다. 본 연구는 지진피해를 조경문화재인 전통공간의 입장에서 다각도로 분석한 의의가 있으며, 앞으로 전통공간 계획과 설계, 관리에 활용할 수 있을 것이다.
MU's mobility patterns can be found from a movement history data. The prediction accuracy and model complexity depend on the degree of application of history data. The more data we use, the more accurate the prediction is. As a result, the location management cost is reduced, but complexity of the model increases. In this paper, we classify MU's mobility patterns into four types. For each type, we find the respective optimal number of application of history data, and predictive location area by using the simulation. The optimal numbers of four types are shown to be different. When we use more than three application of history data, the simulation time and data storage are shown to increase very steeply.
In wireless network, we propose a predictive location update scheme which considers mobile user's(MU's) mobility patterns. MU's mobility patterns can be found from a movement history data. The prediction accuracy and model complexity depend on the degree of application of history data. The more data we use, the more accurate the prediction is. As a result, the location management cost is reduced, but complexity of the model increases. In this paper, we classify MU's mobility patterns into four types. For each type, we find the respective optimal number of application of history data, and predictive location area by using the simulation. The optimal numbers of four types are shown to be different. When we use more than three application of history data, the simulation time and data storage are shown to increase very steeply.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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