Varied methods have been researched continuously because the past as the daily maximum electricity demand expectation has been a crucial task in the nation's electrical supply and demand. Forecasting the daily peak electricity demand accurately can prepare the daily operating program about the generating unit, and contribute the reduction of the consumption of the unnecessary energy source through efficient operating facilities. This method also has the advantage that can prepare anticipatively in the reserve margin reduced problem due to the power consumption superabundant by heating and air conditioning that can estimate the daily peak load. This paper researched a model that can forecast the next day's daily peak load when considering the influence of temperature and weekday, weekend, and holidays in the Seasonal ARIMA, TBATS, Seasonal Reg-ARIMA, and NNETAR model. The results of the forecasting performance test on the model of this paper for a Seasonal Reg-ARIMA model and NNETAR model that can consider the day of the week, and temperature showed better forecasting performance than a model that cannot consider these factors. The forecasting performance of the NNETAR model that utilized the artificial neural network was most outstanding.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.47
no.5
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pp.364-370
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2019
In this paper, an individual blade control (IBC) methodology is applied to find the best input scenario for vibratory hub loads reduction of XH-59A co-axial rotorcraft in high speed flight. A comprehensive aeromechanics analysis code CAMRAD II is employed to analyze the aircraft. A parametric study is conducted for optimum IBC inputs leading to the maximum vibration reduction. Numerical results demonstrate that up to 50% reduction in the hub vibration index is obtained for an IBC input at 3/rev frequency with the amplitude and phase angle of 0.5 deg. and 300 deg., respectively. The upper rotor exhibits as much as 6% more vibration reduction as compared to that of the lower rotor due to a clean inflow characteristic of the rotor. It is found that further vibration reduction gain is reached for IBC inputs with advancing-side only control. The hub vibration becomes reduced by up to 17% in reference to that with full rotor disk control. It is noted that the additional gain is obtained with significantly less power input with the advancing-side only control.
Park, Jihwan;Kim, Junkyeong;Eum, Ki-Young;Park, Seunghee
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.32
no.2
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pp.87-92
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2019
In this paper, we have verified a low-voltage EM(elasto-magnetic) sensing technique for tensile force management of PSC(prestressed concrete) internal tendon in order to apply the technique to actual construction sites where stable power supply is difficult. From observation of past domestic and overseas PSC structural accident cases, it was found that PS tension is very important to maintain structural stability. In this paper, we have tried to measure the tensile force from a magnetic hysteresis curve through EM sensors according to voltage value by using relation between magnetostriction and stress of ferromagnetic material based on elastic-magnetic theory. For this purpose, EM sensor of double cylindrical coil type was fabricated and tensile force test equipment for PS tendon using hydraulic tensioning device was constructed. The experiment was conducted to confirm relationship between changes of permeability and tensile force from the measurement results of the maximum / minimum voltage amount. The change of magnetic hysteresis curve with magnitude of tensile force was also measured by reducing amount of voltage step by step. As a result, the slope of estimation equation in accordance with magnitude of magnetic field decreases with the voltage reduction. But it was confirmed a similar pattern of change of magnetic permeability for the magnetic hysteresis loop. So, in this study, it is considered that it is possible to manage the tensions of PSC internal tendon using EM sensing technique in low-voltage state.
Quality control is critical at manufacturing sites and is key to predicting the risk of quality defect before manufacturing. However, the reliability of manual quality control methods is affected by human and physical limitations because manufacturing processes vary across industries. These limitations become particularly obvious in domain areas with numerous manufacturing processes, such as the manufacture of major nuclear equipment. This study proposed a novel method for predicting the risk of quality defects by using natural language processing and machine learning. In this study, production data collected over 6 years at a factory that manufactures main equipment that is installed in nuclear power plants were used. In the preprocessing stage of text data, a mapping method was applied to the word dictionary so that domain knowledge could be appropriately reflected, and a hybrid algorithm, which combined n-gram, Term Frequency-Inverse Document Frequency, and Singular Value Decomposition, was constructed for sentence vectorization. Next, in the experiment to classify the risky processes resulting in poor quality, k-fold cross-validation was applied to categorize cases from Unigram to cumulative Trigram. Furthermore, for achieving objective experimental results, Naive Bayes and Support Vector Machine were used as classification algorithms and the maximum accuracy and F1-score of 0.7685 and 0.8641, respectively, were achieved. Thus, the proposed method is effective. The performance of the proposed method were compared and with votes of field engineers, and the results revealed that the proposed method outperformed field engineers. Thus, the method can be implemented for quality control at manufacturing sites.
Greenhouse farmers often use thermal screens to reduce greenhouse heating expenses during the winter, and for shade during hot, sunny days in the summer, as it is an inexpensive solution to temperature control relative to other available options. However, accurate measurements of their emitted and absorbed radiations are important for the selection of suitable screens that offer maximum performance. Material's ability to save energy is highly dependent on these properties. Limited studies have investigated the measurement of these properties under natural conditions, but they are only applicable to materials having partial porosities. In this work, we describe a new radiation balance method for determining emissive power and absorptive capacity, as well as reflectivity, transmissivity and emissivity of materials having complete and partial transparency by using pyrgeometer and net radiometer. In this study, four materials with zero porosity, were tested. The emissivity value of PE, LD-13, LD-15 and PH-20 was $0.439{\pm}0.020$, $0.460{\pm}0.010$, $0.454{\pm}0.004$, and $0.499{\pm}0.006$, respectively. All tested samples showed high emitted radiation as compared to absorbed radiation.
The aim of this study was to identify the factors related to the practice of patient safety management (PSM) in nursing college students. The participants comprised 139 students in a nursing college. Data collection was conducted for five days from November 26, 2018 to November 30, 2018. The data were analyzed using descriptive statistics, paired t-test, independent t-tests, one-way analysis of variance (ANOVA), Pearson's correlation coefficient, and a multiple regression analysis. The total score for practice of PSM was $4.25{\pm}0.48$ out of a maximum of 5. Practice of PSM had a statistically significant relationship with attitude (r=.39, p<.001), confidence (r=.43, p<.001), and perception of the importance (r=.54, p<.001). The factors affecting practice of PSM were perception of the importance (${\beta}=.43$, p<.001) and confidence (${\beta}=.26$, p=.001); the explanatory power of the model was 38%. Therefore, it is necessary to include the perception of importance of PSM and confidence in the practice of PSM by nursing college students.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.32
no.6
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pp.553-560
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2020
This paper presents an algorithm for identifying and eliminating errors by seagrasses in coastal bathymetry surveying using drone and HD camera. Survey errors due to seagrasses were identified, segmentated and eliminated using a L∗a∗b color space model. Bathymetry survey using a drone and HD camera has many advantages over conventional survey methods such as ship-board acoustic sounder or manual level survey which are time consuming and expensive. However, errors caused by sea bed reflectance due to seagrasses habitat hamper the development of new surveying tool. Seagrasses are the flowering plants which start to grow in November and flourish to maximum density until April in Korea. We developed a new algorithm for identifying seagrasses habitat locations and eliminating errors due to seagrasses to get the accurate depth survey data. We tested our algorithm at Wolpo beach. Bathymetry survey data which were obtained using a drone with HD camera and calibrated to eliminate errors due to seagrasses, were compared with depth survey data obtained using ship-board multi-beam acoustic sounder. The abnormal bathymetry data which are defined as the excess of 1.5 times of a standard deviation of random errors, are composed of 8.6% of the test site of area of 200 m by 300 m. By applying the developed algorithm, 92% of abnnormal bathymetry data were successfully eliminated and 33% of RMS errors were reduced.
This study was conducted to develop the semi-crawler type mini-forwarder that can be operated comfortable small-scale logging operation in the steep terrain and also used at a variety of operations such as the civil work in erosion control and forest-road. Considering the minimum turning radius and the width of forest operation road, the total length, width and loading capacity of the semi-crawler type mini-forwarder is 5,750 mm, 1,900 mm and $2.5m^{3}$, respectively. The maximum engine power is 96ps at 3600 rpm. Selected hydraulic pumps are consists of two main pumps and two sub-main pumps. Main hydraulic pumps are utilized to running motor of the front wheel and rear crawler. Sub-main pumps are utilized to the actuation parts such as steering, crane, out-rigger and dump cylinder. The transmission was adapted as the HST (Hydro-Static Transmission) system. The driving parts are designed and manufactured as the front wheel type and the rear crawler type. The steering type was manufactured as the ackerman type. Driving control parts type was designed and manufactured as driver's seat type of normal cars. It is also attached on auxiliary equipments such as winch, log grapple and out-rigger. The traveling speed of the semi-crawler type mini-forwarder in forest road was 5.3 km/hr to 7.7 km/hr.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.13
no.4
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pp.63-70
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2003
In the modern electronic world, the authentication of a person is an important task in many areas of online-transactions. Using biometrics to authenticate a person's identity has several advantages over the present practices of Personal Identification Numbers(PINs) and passwords. To gain maximum security in the verification system using biometrics, the computation of the verification as well as the store of the biometric pattern has to be taken place in the security token(smart card, USB token). However, there is an open issue of integrating biometrics into the security token because of its limited resources(memory space, processing power). In this paper, we describe our implementation of the USB security token system having 206MHz StrongARM CPU, 16MBytes flash memory, and 1MBytes RAM. Also, we evaluate the performance of a light-weighted In-gerprint verification algorithm that can be executed in the restricted environments. Based on experimental results, we confirmed that the RAM requirement of the proposed algorithm was about 6.8 KBytes and the Equal Error Rate(EER) was 1.7%.
Kim, Hyun-Seok;Park, Byoungjae;Sung, Hong Gun;Lee, Kangsu
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.34
no.1
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pp.43-50
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2021
A Leg Mating Unit (LMU) is a device utilized during the float-over installation of offshore structures that include hyperelastic pads and mating part. The hyperelastic pads absorb the loads, whereas the mating part works as guidance between topside and supporting structures during the mating sequence of float-over installation. In this study, the design optimization of an LMU for the float-over installation of floating-type offshore structures is conducted to enhance the performance and to satisfy the requirements defined by classification society regulations. The initial dimensions of the LMU are referred to the dimensions of those used in fixed-type float-over installation because only the location and the number of LMUs are known. The two-parameter Mooney-Rivlin model is adopted to describe the hyperelastic pads under given material parameters. Geometric variables, such as the thickness, height, and width of members, as well as configuration variables, such as the angle and number of members, are defined as design variables and are parameterized. A sampling-based design sensitivity analysis based on latin hypercube sampling method is performed to filter the important design variables. The design optimization problem is formulated to minimize the total mass of the LMU under maximum von Mises stress and reaction force constraints.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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