Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.36
no.4
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pp.369-375
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2023
In this paper, we compared and analyzed the power load patterns of dormitory buildings and office buildings to use them as basic data (demand analysis and capacity design) for the design and operation of microgrids for multi-use facilities, and the following conclusions were got. During the daytime on regular weekdays, the power consumption load pattern of office buildings was relatively large at 264.0~332.3 kWh, and during the evening hours, the power consumption load pattern of dormitory buildings was relatively large at 233.0~258.3 kWh. In the case of vacation, during the daytime on weekdays, the power consumption load pattern of office buildings was relatively large at 279.1~407.4 kWh, and in the evening, the power consumption load pattern of dormitory buildings was relatively high at 280.1~394.1 kWh. During the daytime on regular weekends, the power consumption of dormitory-type buildings was relatively high at 133.5~201.6 kWh, and it was found that the power consumption of dormitory-type buildings appeared relatively high at 187.5~252.1 kWh. During a vacation in the daytime on weekends, the power consumption of dormitory-type buildings was found to be 186.5 kWh~ and 218.6 kWh. The increase in power consumption during a vacation (December-February) compared to normal (April-June) was thought to be due to an increase in electricity demand, and the reason for the higher power consumption in dormitory buildings during the vacation was due to reduced working hours in office buildings.
In this paper, we designed a Delayed Dual Core Lock-Step (D-DCLS) processor where two cores operate same instructions with delay and the result is compared to mitigate soft errors and common mode failures in automotive electronic systems. Because D-DCLS does not know which core an error occurred in, each core must be recovered to the point before the error occurred, but complex hardware modifications are required to return all intermediate values on the pipeline stage. In this paper, in order for easy hardware implementation, all register values are saved to a buffer whenever a branch instruction is executed. When an error is detected, the saved register values are automatically restored, and then 'BX LR' instruction is executed to return to the last branch point. The proposed D-DCLS processor was designed using Verilog HDL and was confirmed to continue normal operation after automatically recovering error.
Jinwoo Kim;Kitae Kim;Kyoung-Wook Min;Jeong Dan Choi
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.5
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pp.216-223
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2023
As the technology and level of autonomous vehicles advance and they drive in more diverse road environments, an intuitive and efficient interaction system is needed to resolve and respond to the situations the vehicle faces. The development of driving technology from the perspective of autonomous driving has the ultimate goal of responding to situations involving humans or more. In particular, in complex road environments where mutual concessions must be made, the role of a system that can respond flexibly through efficient communication methods to understand each other's situation between vehicles or between pedestrians and vehicles is important. In order to resolve the status of the vehicle or the situation being faced, the provision and method of information must be intuitive and the efficient operation of an autonomous vehicle through interaction with intention is required. In this paper, we explain the vehicle structure and functions that can display information about the situation in which the autonomous vehicle driving in a living lab can drive stably and efficiently in a diverse and complex environment.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.28
no.6
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pp.1-10
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2023
The nuclear power plant(NPP)'s Instrumentation and Control(I&C) system periodically conducts integrity checks for the maintenance of self-diagnostic function during normal operation. Additionally, it performs functionality and performance checks during planned preventive maintenance periods. However, there is a need for technological development to diagnose failures and prevent accidents in advance. In this paper, we studied methods for estimating the reliability function by utilizing environmental data and self-diagnostic data of the I&C equipment. To obtain failure data, we assumed probability distributions for component features of the I&C equipment and generated virtual failure data. Using this failure data, we estimated the reliability function using representative artificial intelligence(AI) models used in survival analysis(DeepSurve, DeepHit). And we also estimated the reliability function through the Cox regression model of the traditional semi-parametric method. We confirmed the feasibility through the residual lifetime calculations based on environmental and diagnostic data.
The wake turbulence at the wingtip of preceding aircraft may affect the normal operation of following aircraft. Aircraft are classified into four categories according to their maximum take-off weight, and horizontal separation is applied with this category matrix. The FAA and EUROCONTROL revealed that the magnitude and effect of preceding aircraft wake turbulence were smaller than the current distance separation minima suggest. This new information presents the opportunity for revising wake turbulence minima into seven categories (RECAT). This paper confirms the feasibility of implementing RECAT at major airports in South Korea using the draft of ICAO Doc. 10122. The paper also calculates the ultimate runway capacity of Incheon International Airport in South Korea using the Harris Model and comparatively analyzes the amount of runway capacity. As a result of the analysis, it was confirmed that the implementation of RECAT could increase the ultimate runway capacity of Incheon International Airport. This paper's calculation methods and results can be used as primary data for implementing RECAT in other airports.
Recently, due to the expansion of the logistics industry, demand for logistics automation equipment is increasing. The modern logistics industry is a high-tech industry that combines various technologies. In general, as various technologies are grafted, the complexity of the system increases, and the occurrence rate of defects and failures also increases. As such, it is time for a predictive maintenance model specialized for logistics automation equipment. In this paper, in order to secure the operational safety and reliability of the parcel loading system, a predictive maintenance platform was implemented based on the Naive Bayes-LSTM(Long Short Term Memory) model. The predictive maintenance platform presented in this paper works by collecting data and receiving data based on a RabbitMQ, loading data in an InMemory method using a Redis, and managing snapshot DB in real time. Also, in this paper, as a verification of the Naive Bayes-LSTM predictive maintenance platform, the function of measuring the time for data collection/storage/processing and determining outliers/normal values was confirmed. The predictive maintenance platform can contribute to securing reliability and safety by identifying potential failures and defects that may occur in the operation of the parcel loading system in the future.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.35
no.1
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pp.193-219
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2024
This study aims to investigate and analyze the current status of user education and the school library staffs' perceptions in elementary school libraries in Gyeongnam, and then to propose a plan to improve user education in school libraries. Among the 168 school libraries in the Gyeongsangnam-do where librarians are deployed, 120 that responded to the survey were selected as research subjects. The contents of the study include the contents and methods of user education, the status of librarian education for user education, school library staffs understanding and interest in user education, school library staffs' perceptions of the necessity and effectiveness of user education, and school library staffs' efforts to strengthen capacity of user education. Based on the current status of user education and the results of the school library staffs' perceptions survey, the following are proposed as a way to improve user education of the school library: 1) expanding librarian education opportunities for user education, 2) development and distribution of educational materials that diversify the content and level of each grade, 3) organizing normal school hours for user education, 4) continuous efforts to strengthen capacity for user education.
Fouling is an inevitable problem in membrane water treatment plant. It can be measured by trans-membrane pressure (TMP) in the constant flux operation, and chemical cleaning is carried out when TMP reaches a critical value. An early fouilng alarm is defined as warning the critical TMP value appearance in advance. The alarming method was developed using one of machine learning algorithms, decision tree, and applied to a ceramic microfiltration (MF) pilot plant. First, the decision tree model that classifies the normal/abnormal state of the filtration cycle of the ceramic MF pilot plant was developed and it was then used to make the early fouling alarm method. The accuracy of the classification model was up to 96.2% and the time for the early warning was when abnormal cycles occurred three times in a row. The early fouling alram can expect reaching a limit TMP in advance (e.g., 15-174 hours). By adopting TMP increasing rate and backwash efficiency as machine learning variables, the model accuracy and the reliability of the early fouling alarm method were increased, respectively.
As the need for low-cost, high-efficiency cubesats develops in the new space age, commercial paradigms are shifting in the private sector. This paper examines the challenges of launching and operating both domestic and foreign cubesats, and proposes practical solutions to ensure the robustness and reliability of the satellites from a practical perspective. In particular, the paper deals with checkpoints that are easy to miss, focusing on key events that can occur from the satellite deployment process through normal mode to mission mode in the operation scenario. Although the contents presented in this paper may not be technically applicable to all cubesat systems due to the different nature of each satellite bus system, they will be of some help during satellite assembly, integration and testing.
As a typical active equipment, pump machinery is widely used in nuclear power plants. Although the mechanism of pump machinery in nuclear power plants is similar to that of conventional pumps, the safety and reliability requirements of nuclear pumps are higher in complex operating environments. Once there is significant performance degradation or failure, it may cause huge security risks and economic losses. There are many pumps mechanical parameters, and it is very important to explore the correlation between multi-dimensional variables and condition. Therefore, a condition monitoring model based on Deep Denoising Autoencoder (DDAE) is constructed in this paper. This model not only ensures low false positive rate, but also realizes early abnormal monitoring and location. In order to alleviate the influence of parameter time-varying effect on the model in long-term monitoring, this paper combined equidistant sampling strategy and DDAE model to enhance the monitoring efficiency. By using the simulation data of reactor coolant pump and the actual centrifugal pump data, the monitoring and positioning capabilities of the proposed scheme under normal and abnormal conditions were verified. This paper has important reference significance for improving the intelligent operation and maintenance efficiency of nuclear power plants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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