The intent of this study is to develop an efficient calculation method which can be used to analyze the heterogeneous time-dependent reactor problems. By using the nodal theory one can not only reduce the calculational efforts, but accurately determine the group dependent flux densities averaged over the entire homogeneous nodes. This method uses correction factors(called“discontinuity factors”) in a rigorous manner to obtain the relationship between the node-averaged flux and the surface-averaged fluxes and currents. The discontinuity factors are calculated from the node-averaged fluxes, diffusion coefficients, and the discontinuity factors of the previous time step. The test results for two benchmark problems demonstrate the accuracy and efficiency of the method developed for the transient application in which assembly-size nodes can be used.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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v.2
no.6
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pp.95-105
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1997
In this paper, we have studied about design and fabrication of the actively shielded superconducting MRI magnet. Nonlinear optimization methods are usually used to find optimum coil configurations. However the selection of initial coil configurations is very difficult. In case bad initial data are used, it is even impossible to find optimum coil configurations which satisfy predefined constraints. We have developed computer optimization program which consists of two steps. Initial coil configurations are easily selected through linear optimization in the first step and optimum coil configurations are found through nonlinear optimization in the second step. We have also studied about superconducting shim coils to cancel error fields caused by coil fabrication errors. Many researchers published design concepts of shim coil. However all these studies are for shim coil design using filamentary coils with single turn, Shim coils with multi-turns should be used to produce enough field strength to cancel error fields. We have developed computer program for the design of shim coils which have proper thickness and length. An actively shielded superconducting MRI magnet with a small warm bore was fabricated and four sets of superconducting shim coils were equipped. The magnetic field distributions were measured and field correction was carried out using shim coils.
Qizheng Sun ;Wei Xiao;Xiangyue Li ;Han Yin;Tengfei Zhang ;Xiaojing Liu
Nuclear Engineering and Technology
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v.55
no.6
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pp.2172-2194
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2023
A variational nodal method (VNM) with unstructured-mesh is presented for solving steady-state and dynamic neutron diffusion equations. Orthogonal polynomials are employed for spatial discretization, and the stiffness confinement method (SCM) is implemented for temporal discretization. Coordinate transformation relations are derived to map unstructured triangular nodes to a standard node. Methods for constructing triangular prism space trial functions and identifying unique nodes are elaborated. Additionally, the partitioned matrix (PM) and generalized partitioned matrix (GPM) methods are proposed to accelerate the within-group and power iterations. Neutron diffusion problems with different fuel assembly geometries validate the method. With less than 5 pcm eigenvalue (keff) error and 1% relative power error, the accuracy is comparable to reference methods. In addition, a test case based on the kilowatt heat pipe reactor, KRUSTY, is created, simulated, and evaluated to illustrate the method's precision and geometrical flexibility. The Dodds problem with a step transient perturbation proves that the SCM allows for sufficiently accurate power predictions even with a large time-step of approximately 0.1 s. In addition, combining the PM and GPM results in a speedup ratio of 2-3.
PURPOSE. This study was to evaluate the effect of repeated ultrasonic scaling and surface polishing with intraoral polishing kits on the surface roughness of three different restorative materials. MATERIALS AND METHODS. A total of 15 identical discs were fabricated with three different materials. The ultrasonic scaling was conducted for 20 seconds on the test surfaces. Subsequently, a multi-step polishing with recommended intraoral polishing kit was performed for 30 seconds. The 3D profiler and scanning electron microscopy were used to investigate surface integrity before scaling (pristine), after scaling, and after surface polishing for each material. Non-parametric Friedman and Wilcoxon signed rank sum tests were employed to statistically evaluate surface roughness changes of the pristine, scaled, and polished specimens. The level of significance was set at 0.05. RESULTS. Surface roughness values before scaling (pristine), after scaling, and polishing of the metal alloys were $3.02{\pm}0.34{\mu}m$, $2.44{\pm}0.72{\mu}m$, and $3.49{\pm}0.72{\mu}m$, respectively. Surface roughness of lithium disilicate increased from $2.35{\pm}1.05{\mu}m$ (pristine) to $28.54{\pm}9.64{\mu}m$ (scaling), and further increased after polishing ($56.66{\pm}9.12{\mu}m$, P<.05). The zirconia showed the most increase in roughness after scaling (from $1.65{\pm}0.42{\mu}m$ to $101.37{\pm}18.75{\mu}m$), while its surface roughness decreased after polishing ($29.57{\pm}18.86{\mu}m$, P<.05). CONCLUSION. Ultrasonic scaling significantly changed the surface integrities of lithium disilicate and zirconia. Surface polishing with multi-step intraoral kit after repeated scaling was only effective for the zirconia, while it was not for lithium disilicate.
The inconvenience of using the product weakens the competitiveness of the product and makes it difficult to obtain various users. This study proposes a 5-step evaluation method that is derived from a formal usability evaluation to suggest improvement directions for easier and more convenient manipulation of complex or inconvenient user interface. The 5-step usability evaluation method can not be applied to all broadcasting equipments, but it is expected to improve the user interface of broadcasting equipments. In addition, it is expected to provide an opportunity to more flexible access to user interface development to be applied to new application services in a variety of telecommunication convergence equipment industry, while leading the era of convergence of broadcasting industry throughout broadcasting equipment industry.
As IoT technology develops along with the 4th industrial revolution, gas safety products to which IoT technology is applied are being developed. However, since the gas safety system was not allowed, system improvement and operation reliability test for IoT gas safety products are required. This thesis researches IoT fuse cock and smart multi-function meter among IoT gas safety products, and analyzes the empirical data of IoT fuse cock to secure operational reliability data, thereby becoming a leader in IoT gas safety products. It aims to develop gas barrier technology one step further through various test evaluations and methods in the future.
Recent explosive increase of electronic commerce provides many advantageous purchase opportunities to customers. In this situation, customers who do not have enough knowledge about their purchases, may accept product recommendations. Product recommender systems automatically reflect user's preference and provide recommendation list to the users. Thus, product recommender system in online shopping store has been known as one of the most popular tools for one-to-one marketing. However, recommender systems which do not properly reflect user's preference cause user's disappointment and waste of time. In this study, we propose a novel recommender system which uses data mining and multi-model ensemble techniques to enhance the recommendation performance through reflecting the precise user's preference. The research data is collected from the real-world online shopping store, which deals products from famous art galleries and museums in Korea. The data initially contain 5759 transaction data, but finally remain 3167 transaction data after deletion of null data. In this study, we transform the categorical variables into dummy variables and exclude outlier data. The proposed model consists of two steps. The first step predicts customers who have high likelihood to purchase products in the online shopping store. In this step, we first use logistic regression, decision trees, and artificial neural networks to predict customers who have high likelihood to purchase products in each product group. We perform above data mining techniques using SAS E-Miner software. In this study, we partition datasets into two sets as modeling and validation sets for the logistic regression and decision trees. We also partition datasets into three sets as training, test, and validation sets for the artificial neural network model. The validation dataset is equal for the all experiments. Then we composite the results of each predictor using the multi-model ensemble techniques such as bagging and bumping. Bagging is the abbreviation of "Bootstrap Aggregation" and it composite outputs from several machine learning techniques for raising the performance and stability of prediction or classification. This technique is special form of the averaging method. Bumping is the abbreviation of "Bootstrap Umbrella of Model Parameter," and it only considers the model which has the lowest error value. The results show that bumping outperforms bagging and the other predictors except for "Poster" product group. For the "Poster" product group, artificial neural network model performs better than the other models. In the second step, we use the market basket analysis to extract association rules for co-purchased products. We can extract thirty one association rules according to values of Lift, Support, and Confidence measure. We set the minimum transaction frequency to support associations as 5%, maximum number of items in an association as 4, and minimum confidence for rule generation as 10%. This study also excludes the extracted association rules below 1 of lift value. We finally get fifteen association rules by excluding duplicate rules. Among the fifteen association rules, eleven rules contain association between products in "Office Supplies" product group, one rules include the association between "Office Supplies" and "Fashion" product groups, and other three rules contain association between "Office Supplies" and "Home Decoration" product groups. Finally, the proposed product recommender systems provides list of recommendations to the proper customers. We test the usability of the proposed system by using prototype and real-world transaction and profile data. For this end, we construct the prototype system by using the ASP, Java Script and Microsoft Access. In addition, we survey about user satisfaction for the recommended product list from the proposed system and the randomly selected product lists. The participants for the survey are 173 persons who use MSN Messenger, Daum Caf$\acute{e}$, and P2P services. We evaluate the user satisfaction using five-scale Likert measure. This study also performs "Paired Sample T-test" for the results of the survey. The results show that the proposed model outperforms the random selection model with 1% statistical significance level. It means that the users satisfied the recommended product list significantly. The results also show that the proposed system may be useful in real-world online shopping store.
GMACS is one of the instruments for the Giant Magellan Telescope (GMT) which will provide wide field, multi-object, moderate resolution spectroscopy of faint targets. KHU (Kyung Hee University) is in charge of control software of GMACS. As a first step, the Slit Mask Exchange Mechanism Prototype (SMEM-P) will be used as a preliminary example to make development process between electronics and high level software. Recently, we have developed a sample program to communicate with low level devices via EtherCAT. It is expected to be a mockup design for software and control system of GMACS. In this poster, we show the development process and test operation results of control software for SMEM-P.
Recently, many techniques have been proposed to improve the noise robustness for speaker verification. In this paper, we consider the feature recombination technique in multi-band approach. In the conventional feature recombination for speaker verification, to compute the likelihoods of speaker models or universal background model, whole feature components are used. This computation method is not effective in a view point of multi-band approach. To deal with non-effectiveness of the conventional feature recombination technique, we introduce a subband likelihood computation, and propose a modified feature recombination using subband likelihoods. In decision step of speaker verification system in noise environments, a few very low likelihood scores of a speaker model or universal background model cause speaker verification system to make wrong decision. To overcome this problem, a reliable feature selection method is proposed. The low likelihood scores of unreliable feature are substituted by likelihood scores of the adaptive noise model. In here, this adaptive noise model is estimated by maximum a posteriori adaptation technique using noise features directly obtained from noisy test speech. The proposed method using subband-based reliable feature selection obtains better performance than conventional feature recombination system. The error reduction rate is more than 31 % compared with the feature recombination-based speaker verification system.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.24
no.1
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pp.61-67
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2021
With the recent development of bathemetry technology, the hydrographic surveying method has been changed from single beam depth device use to multi beam acoustic sounding technology. Also, various studies have been reported to obtain high accuracy and precision in the process of river bed topographic data. Especially south korea is geographically on three sides of the sea and the river topography is very developed. To build information about the underwater, and riverbed status, the public investigations has been continuously progressed. In this study, We investigasted the riverbed topography near Baeckma river leisure park. for this purpose, In this study, as the first preliminary survey, location of navigational dangerous objects and reefs and the dangerous areas are identified. Also, ground control points is selected for the optimal GPS surveying. Secondary, through test surveying the Gain, TVG, and pulse length are determined. In addition, the investigation of dangerous objects for navigation is also conducted. As the last step, the error analysis are conducted for the acquired data, and this process involves the removal and adjustments of errors. This section includes the analysis of tide level and navigational contributions, and finally generates a submarine topographic map.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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