For large power applications, multi-stacked tape should be used because single tape is limited in flowing demanded current capacity. Besides insulation between layers is needed for safe operation because high voltages are generated in those applications. In this study, considering those situations which mentioned above, we measure the magnetization loss in several multi-stacked tape samples having the different insulation thicknesses and various packing numbers of tape by external magnetic field having various incidence angles.
유출계수(Runoff Curve Number, CN)란 강수량으로부터 대상유역의 유출량과 우수 잠재능(stormwater potential) 평가에 이용하는 수문학 변수로, 미국 자연자원 보존국(Natural Resources Conservation Service; NRCS)이 제안한 방법이다. 유출계수를 평가하기 위해서는 토지피복, 토양형, 토양 습윤 조건에 대한 정보를 조합하여 분석해야 한다. 본 연구의 목적은 미국 North Carolina의 Raleigh와 Cary시를 관통하는 Walnut Creek 유역 서부지역의 토지 피복도를 제작하여, 이 유역의 유출계수를 산정하는 것이다. 이를 위해서, 첫째 위의 불투수면 레이어와 정사항공사진을 기초자료로, ArcGIS와 Feature Analyst를 이용하여 서부 Walnut Creek 유역의 토지피복도를 제작하였다. 둘째, 제작된 토지 피복도와 본 유역의 수문학적 토양 분류체계도(Hydrologic Soil Group Map)를 중첩하여 이 유역의 유출계수도를 제작하였다.
A severe ginseng root rot disease was occurred and became widespraed in 1973 affecting the ginseng cultivating plot around Kangwha and Gimpo-Gun of Kyunggi province. Soil samples were collected from the area of Wolgot-Myun, Gimpo-Gun, Kuunggi-Do, 1974. We examined general fungi and Fusarium sp. in soil layers and also in different kinds of soil of respective diseased, uncultivated and healthy areas, and found the following results. 1. In the diseased and uncultivated area, the content of moisture, organic matter and silt was greater than in the healthy area. 2. Contray to the above, the healthy area contained a greater amount of inorganic elements such as $P_2O_5$, K,Ca and of soil particle such as Cs and Fs. The degree of pH and content of Mg were even in the three types of soils. 3. General fungi were found in abundance in the diseased and uncultivated soils. It was observed that in all types of areas, general fungi reside in abundance in the rhizosphere, i.e., 10-15cm layers and that the closer the surface, the greater the numbers of fungi. 4. A great number of Fusarium sp. was found in the uncultivated area, and followed diseased and healthy areas. It was observed that in all types of areas, Fusarium sp. distributed in abundance in rhizosphere and that the closer the surface, the greater the numbers of Fusarium sp., with the numbers decreasing as the soil layers increase.
Barbel structure and regenerated barbel length in the juvenile Chinese longsnout catfish Leiocassis longirostris (G$\ddot{u}$nther), were evaluated. The barbles consisted of an epidermis, a dermis, and a central rod. The epidermis harbored taste buds, granular cells and epidermal cells. The taste buds were basophilic and situated along the distal portion of the epidermis. The dermis was composed of loose connective tissue containing blood vessels pigment cells. The innermost central region was cartilage enclosed within layers of muscle layers. After 30 days, the regenerated barbel length measured $0.92{\pm}0.404mm$ at $15^{\circ}C$ (regenerated growth curve: y = 0.5085x + 4.0678, $r^2$ = 0.9654, where y is regenerated length and x is experimental period in days), $1.88{\pm}0.521mm$ at $20^{\circ}C$ (y = 0.1806x + 4.808, $r^2$ = 0.9822), and $6.44{\pm}0.751mm$ at $25^{\circ}C$ (y = 0.0914x + 4.9918, $r^2$ = 0.9944). Fifteen days after amputation, the regenerated length was significantly longer at $25^{\circ}C$ than at 15 or $20^{\circ}C$ (P < 0.05). The barbels of the Chinese longsnout catfish was the tender and flexible type, and our experimental findings provide evidence of temperature-dependent regeneration. Additional investigation of the behavior and physiology of the Chinese longsnout catfish is needed, particularly histological studies of regenerated barbels and the measurements of the numbers of taste buds per barbel under various environmental conditions.
Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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2011.10a
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pp.17.2-17.2
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2011
Double-walled carbon nanotubes (DWCNTs) were grown with vertical alignment on a Si wafer by using catalytic thermal chemical vapor deposition. This study investigated the effect of pre-annealing time of catalyst on the types of CNTs grown on the substrate. The catalyst layer is usually evolved into discretely distributed nanoparticles during the annealing and initial growth of CNTs. The 0.5-nm-thick Fe served as a catalyst, underneath which Al was coated as a catalyst support as well as a diffusion barrier on the Si substrate. Both the catalyst and support layers were coated by using thermal evaporation. CNTs were synthesized for 10 min by flowing 60 sccm of Ar and 60 sccm of H2 as a carrier gas and 20 sccm of C2H2 as a feedstock at 95 torr and $750^{\circ}C$. In this study, the catalyst and support layers were subject to annealing for 0~420 sec. As-grown CNTs were characterized by using field emission scanning electron microscopy, high resolution transmission electron microscopy, Raman spectroscopy, and atomic force microscopy. The annealing for 90~300 sec caused the growth of DWCNTs as high as ~670 ${\mu}m$ for 10 min while below 90 sec and over 420 sec 300~830 ${\mu}m$-thick triple and multiwalled CNTs occurred, respectively. Several radial breathing mode (RBM) peaks in the Raman spectra were observed at the Raman shifts of 112~191 cm-1, implying the presence of DWCNTs, TWCNTs, MWCNTs with the tube diameters 3.4, 4.0, 6.5 nm, respectively. The maximum ratio of DWCNTs was observed to be ~85% at the annealing time of 180 sec. The Raman spectra of the as-grown DWCNTs showed low G/D peak intensity ratios, indicating their low defect concentrations. As increasing the annealing time, the catalyst layer seemed to be granulated, and then grown to particles with larger sizes but fewer numbers by Ostwald ripening.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.9
no.2
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pp.158-173
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1985
An experimental investigation has been made to study the interaction between and incident oblique shock wave and an unstabilized turbulent boundary layer on a solid surface downstream of a porous surface with air injection through the porous surface. The boundary layer upstream of the interaction is unstabilized by the injection and provokes a shock wave which eventually interacts with the unstabilized boundary layer after reflecting from the upper wall of the test section. Three cases having diferent upstream Mach numbers and different shock strengthes are studied. According to the level of the unstabilization, two cases are of attached boundary layers and the other one is of a separated boundary layer. The result shows that the reflected wavey system is composed of the compression wave, expansion wave fan, and recompression wave like the ordinary interaction while the separated boundary layer strengthens the reflected expansion waves. The interactions of the attached boundary layers show a similar tendency of the upstream wall pressure distribution as that of the ordinary interacton but the pressure rise rather decays in the downstream region. In case of the separated boundary layer, the wall pressure continues to rise in the downstream as opposed ot the former cases. This indicates that the interaction region spreads out widely adn the viscous effect of the separated boundary layer smoothens the abrupt pressure increase due to the shock inpingement.
This paper presents a deep learning-based road segmentation framework from very high-resolution orthophotos. The proposed method uses Deep Convolutional Autoencoders for end-to-end mapping of orthophotos to road segmentations. In addition, a set of post-processing steps were applied to make the model outputs GIS-ready data that could be useful for various applications. The optimization of the model's parameters is explained which was conducted via grid search method. The model was trained and implemented in Keras, a high-level deep learning framework run on top of Tensorflow. The results show that the proposed model with the best-obtained hyperparameters could segment road objects from orthophotos at an average accuracy of 88.5%. The results of optimization revealed that the best optimization algorithm and activation function for the studied task are Stochastic Gradient Descent (SGD) and Exponential Linear Unit (ELU), respectively. In addition, the best numbers of convolutional filters were found to be 8 for the first and second layers and 128 for the third and fourth layers of the proposed network architecture. Moreover, the analysis on the time complexity of the model showed that the model could be trained in 4 hours and 50 minutes on 1024 high-resolution images of size $106{\times}106pixels$, and segment road objects from similar size and resolution images in around 14 minutes. The results show that the deep learning models such as Convolutional Autoencoders could be a best alternative to traditional machine learning models for road segmentation from aerial photographs.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.24
no.11
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pp.1497-1505
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2000
A numerical study is made on the ice-formation for a laminar flow in a curved channel. When the water flows through the curved channel with the walls specified below the freezing temperature, the ice layer has been formed on the curved surface, different from that of a straight channel. The fluctuation of ice layer has been predicted, considering the variation of velocity and temperature near the curved portion of channel. The study also takes into account the interaction existing between the laminar flow and the curved channel. In the solution strategy, the present study is substantially different from the existing works in that the complete set of governing equations in both the solid and liquid regions are resolved. The results from this study have been mainly presented, focusing on the variation of ice layer close to the curved portion. Numerical results have been obtained parametrically by varying the curved angle and the radius of curvature of channel, in addition to the variation of Reynolds numbers and wall temperatures of channel. The results show that the curved shape of channel has the great effect on the thickness of the solidification layer. The wave of ice layer thickness appears in the vicinity of curved portion. This behavior of ice layer has been amplified as is the increasing of curved angle and the radius of curvature of channel. In addition, the ice layer becomes thin as Reynolds numbers in increasing. And also, as the wall temperature of channel increases, the width of channel becomes to be shrunk due to the growth of ice layers in the upper and lower wall of channel.
Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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2000.11a
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pp.1.2-24
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2000
The field of neural networks has been a recent surge in activity as a result of progress in developments of efficient training algorithms. For this reason, and coupled with the widespread availability of powerful personal computer hardware for running simulations of networks, there is increasing focus on the potential benefits this field can offer. The neural network may be viewed as an advanced pattern recognition technique and can be applied in many areas such as financial time series forecasting, medical diagnostic expert system and etc.. The intention of this study is to build and implement one simple artificial neural networks hereinafter called ANN. For this purpose, some literature survey was undertaken to understand the structures and algorithms of ANN theoretically. Based on the review of theories about ANN, the system adopted 3-layer back propagation algorithms as its learning algorithm to simulate one case of medical diagnostic model. The adopted ANN algorithm was performed in PC by using turbo PASCAL and many input parameters such as the numbers of layers, the numbers of nodes, the number of cycles for learning, learning rate and momentum term. The system output more or less successful results which nearly agree with goals we assumed. However, the system has some limitations such as the simplicity of the programming structure and the range of parameters it can dealing with. But, this study is useful for understanding general algorithms and applications of ANN system and can be expanded for further refinement for more complex ANN algorithms.
Organic electroluminescent (EL) device was fabricated with Alq$_3$ as an emitting material and PDPMA ultra thin film prepared by Langmuir-Boldgett technique as a polymer hole transport layer. A stable condensed PDPMA monolayer was obtained using arachidic acid as a surface active material. The thickness and absorbance of PDPMA LB film increased line-arly with the layer numbers. The organic multilayered device consisted of ITO/PDPMA LB film (19 layers)/Alq$_3$/Al emitted green light with brightness of 2500 cd/m$^2$ at a DC 14 V Especially, the drive voltage of EL device having PDPMA LB film of 15 layers exhibited the value as low as 4 V. The effects of thickness control and molecular orientation in the PDPMA LB film on EL performance were discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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