The purpose of this study is to examine differences between real somatotypes and cog-nitive somatotypes by considering the degree of satisfaction of body parts. The subjects were 250 middle-aged women from 40-54. Data was collected through anthropometry and surveys. Data was analyzed by correlation analysis anova duncan multiple range test factor analysis regression analysis crosstabulation analysis. The results were as follows: 1. Middle-aged women tend to prefer having a slim truck long and slim limbs and their hope was to be tall in height and light in weight slim at the waist and abdomen. 2. The consciousness about thickness was in-tensified more than that about length of the body. 3. The slim somatotype group were more satisfied with their body than those of obese somatotype group. 4. The average R hrer Index of middle-aged women is 1.55 and the slim somatotype group is 1.33 and the standard somatotype group is 1.53 obese somatotype group is 1.82. Age has much influence on the body change of middle-aged women. Especially 45-49 years old the slim body type declined heavily. 5. When analyzing the elements of body sat-isfaction the biggest elements are in the sub-ject of girth related to the expansion of trunk. Therefore trunk girth has more influence on body satisfaction than height and limbs. So the obession of trunk girth is the most important factor in body satisfaction. 6. Most middle-aged women although not judged to be obese by measurements believed themselves to be obese.
The Holographic Particle Velocimetry system can be a promising optical tool for the measurements of three dimensional particle velocities. One of inherent limitations of particle holography is the very long depth of field of particle images, which causes considerable difficulty in the determination of particle positions in the optical axis. In this study, we introduced three auto-focusing parameters corresponding to the size of particles, namely, Correlation Coefficient, Sharpness Index, and Depth Intensity to determine the focal plane of a particle along the optical axis. To investigate the suitability of the above parameters, the plane image of dot array screens containing different size of dots was recorded by diffused illumination holography and the positions of each dot in the optical axis were evaluated. In addition, the effect of particle position from the holographic film was examined by changing the distance of the screen from the holographic film. All measurement results verified that the evaluated positions using suggested auto-focusing parameters remain within acceptable range of errors. These research results may provide fundamental information for the development of the holographic velocimetry system based on the automatic image processing.
Lee Jae Chul;Lee Sang-Ryong;Byun Sang-Kyoung;Park Moon-Jin;Kim Jeong-Chang;Yoon Hong-Joo
Fisheries and Aquatic Sciences
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제1권2호
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pp.276-282
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1998
As a part of the long-term ADCP mooring program to measure the mass flux through the Korea Strait, current velocity data were obtained for 39 days in the deepest point of the strait. Near-surface velocity of this observation was compared with Izuhara-Pusan sea level difference (SLD) to investigate the geostrophic relationship. Principal direction of the Tsushima Current at the mooring station is 44.6 degrees to the north from the east. Variability of the tidal current is greater than the nontidal current by a factor of two. Correlation coefficient of tidal current against SLD is 0.46 but the nontidal current is not correlated. The current velocity (U in cm/s) can be estimated from the demeaned SLD (in cm) by the relation U=23.63+0.64SLD where the maximum range of SLD is 52.9 cm. Current is coherent with SLD at semidiurnal, diurnal and 42.7-hour periods. A dominant nontidal variability with about 5-day period is not coherent with SLD.
Laser induced incandescence (LII) method is frequently used to measure soot volume fraction in flames. In this study, experiments were performed to measure soot volume fraction in coaxial diffusion flame using LII method and calibrated with laser scattering/extinction method. The effects of laser intensity (>$1{\times}10^8W/cm^2$), laser wavelength (532nm, 1064nm) and detection wavelength (400nm, 600nm) on the LII signal were investigated. On the range of $4{\times}10^8{\sim}8{\times}10^8W/cm^2$ there were no effects of laser intensity on LII signal. Except these ranges, LII signal was increased with laser intensity. For the long gate width, the LII signals of the higher laser intensity (>${\vartheta}(GW/cm^2)$) cases had better correlation with soot volume fraction which were measured by laser extinction method compared with lower laser intensity cases. The errors of 2-dimensional cases at the calibration height were approximately 50% regardless of laser wavelength.
The layered coding structure of scalable video coding (SVC) with adaptive inter-layer prediction causes noticeable computational complexity increments when compared to existing video coding standards. To lighten the computational complexity of SVC, we present a fast algorithm to speed up the inter-mode decision process. The proposed algorithm terminates inter-mode decision early in the enhancement layers by estimating the rate-distortion (RD) cost from the macroblocks of the base layer and the enhancement layer in temporal, spatial, and inter-layer directions. Moreover, a search range decision algorithm is also proposed in this paper to further increase the motion estimation speed by using the motion vector information from temporal, spatial, or inter-layer domains. Simulation results show that the proposed algorithm can determine the best mode and provide more efficient total coding time saving with very slight RD performance degradation for spatial and quality scalabilities.
This study presents an experiment investigation on natural convection heat transfer of air-cooling Proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs) in a enclosure system for unmanned aerial vehicles (UAVs). Considered are replacing fuel cell stack with Aluminum block for heat generating inside a enclosure chamber. The volume ratio of fuel cell stack and chamber for simulation to the actual size of aerial vehicle is 1 to 15. The parameters considered for experimental study are the environmental temperature range from $25^{\circ}C$ to $-60^{\circ}C$ and the block heat input of 10 W, 20 W and 30 W. Effect of the thermal conductivity of the block and power level on heat transfer in the chamber are investigated. Experimental results illustrate the temperature rise at various locations inside the chamber as dependent upon heat input of fuel cell stack and environmental temperature. From the results, dimensionless correlation in natural convection was proposed with Nusselt number and Rayleigh number for designing air-cooling PEMFC powered high altitude long endurance (HALE) UAV.
Kinetic Monte Carlo (KMC) and graph searches show that proton conduction limiting barriers and trajectories in $BaZr_{0.875}Y_{0.125}O_3$ are affected by the presence of other protons. At 1000 K, KMC limiting conduction barriers increase from 0.39 eV to 0.45 eV as the proton number is increased. The proton-proton radial distribution begins to rise at $2{\AA}$ and peaks at $4{\AA}$, which is half the distance expected, based on the proton concentration. Density functional theory (DFT) calculations find proton/proton distances of 2.60 and $2.16{\AA}$ in the lowest energy two-proton configurations. A simple average of the limiting barriers for 7-10 step periodic long range paths found via graph theory at 1100 K shows an increase in activation barrier from 0.32 eV to 0.37 eV when a proton is added. Both KMC and graph theory show that protons can affect each other's pathways and raise the overall conduction barriers.
We elucidated factors such as membrane pore size, activity of the activated sludge and MLSS. affecting filtering characteristics or filtering resistance in an activated sludge bio-process using tubular type membranes. We used a commercial membrane module with $0.5m^2$ of effective membrane area and a bundle of 7 tubes(13mm of ID and 2m long) in the experiments. As a result, the flux was maintained in the range of $35{\sim}105l/m^2$ hr at 5,000~20,000mg/l of MLSS concentration, and there seemed to be a correlation between the flux and the MLSS. Also the greater the pores were, the higher the flux was in some comparison experiments using UF and MF membranes, but the water permeated through both of the membranes showed almost the same quality. However, the MF membrane showed a great reduction in filtering resistance initially, but went back to a stable stage afterwards. The activity of the activated sludge in the aeration tank was also found to be considered as a factor showing permeation characteristics of the membrane.
The mechanical and physical properties of wood are strongly dependent upon the slope of grain. Specially, tensile strength is more severely affected by the slope of grain. Therefore, tension tests were performed on small thin wood samples made from Pinus radiata with varying the slope of grain. Determining the tensile strength for clear thin wood samples the other variabilities associated with material, size, drying, defects, etc were discarded. Slope of grain was measured by the slope of grain indicator and actual slope of grain was also determined by a protractor. Correlation coefficients between machine measured and actual slope of grain for 40 pieces of 2×20 mm, 300 mm long Pinus radiata were 0.84 for wide face measurement. Results also showed that tensile strength and MOE from stress wave tests decreased with increasing the slope of grain. This study did not establish a relationships for tensile strength and MOE from stress wave with slope of grain. However, the trends of MOEs from stress wave test with both slope of grain are agreed well with Hankinson's equation. Predicted tension strength curve by Hankinson's equation was also agreed well with the experimental data over the range from 0 to 13 degrees for slope of grain.
This research is a comprehensive analysis of wind power prediction sensitivity using a Long Short-Term Memory (LSTM) deep learning neural network model, accounting for the inherent uncertainties in wind speed estimation. Utilizing a year's worth of operational data from an operational wind farm, the study forecasts the power output of both individual wind turbines and the farm collectively. Predictions were made daily at intervals of 10 minutes and 1 hour over a span of three months. The model's forecast accuracy was evaluated by comparing the root mean square error (RMSE), normalized RMSE (NRMSE), and correlation coefficients with actual power output data. Moreover, the research investigated how inaccuracies in wind speed inputs affect the power prediction sensitivity of the model. By simulating wind speed errors within a normal distribution range of 1% to 15%, the study analyzed their influence on the accuracy of power predictions. This investigation provided insights into the required wind speed prediction error rate to achieve an 8% power prediction error threshold, meeting the incentive standards for forecasting systems in renewable energy generation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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