Hyeonwoo Kim;Jiwon Kim;Ji Won Cho;Kwang-Sung Ahn;Dong-Il Park;Sangsoo Kim
Genomics & Informatics
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v.21
no.3
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pp.40.1-40.11
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2023
Microbial community profiling using 16S rRNA amplicon sequencing allows for taxonomic characterization of diverse microorganisms. While amplicon sequence variant (ASV) methods are increasingly favored for their fine-grained resolution of sequence variants, they often discard substantial portions of sequencing reads during quality control, particularly in datasets with large number samples. We present a streamlined pipeline that integrates FastP for read trimming, HmmUFOtu for operational taxonomic units (OTU) clustering, Vsearch for chimera checking, and Kraken2 for taxonomic assignment. To assess the pipeline's performance, we reprocessed two published stool datasets of normal Korean populations: one with 890 and the other with 1,462 independent samples. In the first dataset, HmmUFOtu retained 93.2% of over 104 million read pairs after quality trimming, discarding chimeric or unclassifiable reads, while DADA2, a commonly used ASV method, retained only 44.6% of the reads. Nonetheless, both methods yielded qualitatively similar β-diversity plots. For the second dataset, HmmUFOtu retained 89.2% of read pairs, while DADA2 retained a mere 18.4% of the reads. HmmUFOtu, being a closed-reference clustering method, facilitates merging separately processed datasets, with shared OTUs between the two datasets exhibiting a correlation coefficient of 0.92 in total abundance (log scale). While the first two dimensions of the β-diversity plot exhibited a cohesive mixture of the two datasets, the third dimension revealed the presence of a batch effect. Our comparative evaluation of ASV and OTU methods within this streamlined pipeline provides valuable insights into their performance when processing large-scale microbial 16S rRNA amplicon sequencing data. The strengths of HmmUFOtu and its potential for dataset merging are highlighted.
Deep convection can make adverse effects on safe and efficient aviation operations by causing various weather hazards such as convectively-induced turbulence, icing, lightning, and downburst. To prevent such damage, it is necessary to accurately predict spatiotemporal distribution of deep convective area near the airport and airspace. This study developed a new index, the Aviation Convective Index (ACI), for deep convection, using the operational global Unified Model of the Korea Meteorological Administration. The ACI was computed from combination of three different variables: 3-hour maximum of Convective Available Potential Energy, averaged Outgoing Longwave Radiation, and accumulative precipitation using the fuzzy logic algorithm. In this algorithm, the individual membership function was newly developed following the cumulative distribution function for each variable in Korean Peninsula. This index was validated and optimized by using the 1-yr period of radar mosaic data. According to the Receiver Operating Characteristics curve (AUC) and True Skill Score (TSS), the yearly optimized ACI (ACIYrOpt) based on the optimal weighting coefficients for 1-yr period shows a better skill than the no optimized one (ACINoOpt) with the uniform weights. In all forecast time from 6-hour to 48-hour, the AUC and TSS value of ACIYrOpt were higher than those of ACINoOpt, showing the improvement of averaged value of AUC and TSS by 1.67% and 4.20%, respectively.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.23
no.5
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pp.571-581
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2023
The contemporary domestic construction landscape has witnessed a contraction, primarily attributed to the operational challenges faced by construction entities and a downtrend in the initiation of new projects. In light of this, domestic construction enterprises are ardently seeking avenues to economize whilst simultaneously amplifying the quality across diverse construction genres. Value engineering (VE), heralded for its prowess in not only cost mitigation but also in accelerating project timelines and bolstering construction quality, has been extensively adopted in refining finishing tasks. However, its application to framework enhancements remains conspicuously limited. Particularly in factory edification, framing emerges as a pivotal process exerting significant influence over the entire construction continuum. Thus, it becomes imperative to integrate VE techniques at the inception phase of framing. This would facilitate a meticulous examination of design schematics and on-site conditions, paving the way for alternative strategies that condense construction durations, economize on costs, and augment work efficiency, all the while upholding paramount standards of quality and safety. Such a venture stands to be foundational in expediting construction timelines, fostering economic efficiency, and buttressing construction safety protocols.
Purpose: It is to present the development direction of the overall 'disaster management implementation process' (tentative name) for the establishment of an effective 'safety management plan' by the government and local governments. Method: To this end, prior research on the 'safety management plan' was reviewed to derive common problems, and the direction of development was suggested by incorporating the 'disaster management execution process' (tentative name) that can solve these problems with the military's 'operational execution process'. Result: Common problems of previous studies can be supplemented through the 'disaster management performance process' (tentative name) presented by this researcher. Conclusion: Through the "disaster management implementation process" (tentative name), the government's basic ideology of disaster management can be finally achieved, "confirming that it is a basic mission of the state and local governments and allowing the people to live in a society that is safe from disasters."
Solid-state hydrogen storage is gaining prominence as a crucial subject in advancing the hydrogen-based economy and innovating energy storage technology. This storage method shows superior characteristics in terms of safety, storage, and operational efficiency compared to existing methods such as compression and liquefied hydrogen storage. In this study, we aim to evaluate the solid hydrogen storage performance on the nanotube surface by various structural design factors. This is accomplished through molecular dynamics simulations (MD) with the aim of uncovering the underlying ism. The simulation incorporates diverse carbon nanotubes (CNTs) - encompassing various diameters, multi-walled structures (MWNT), single-walled structures (SWNT), and boron-nitrogen nanotubes (BNNT). Analyzing the storage and effective release of hydrogen under different conditions via the radial density function (RDF) revealed that a reduction in radius and the implementation of a double-wall configuration contribute to heightened solid hydrogen storage. While the hydrogen storage capacity of boron-nitrogen nanotubes falls short of that of carbon nanotubes, they notably surpass carbon nanotubes in terms of effective hydrogen storage capacity.
Flight control computers for unmanned aerial vehicles are avionics that require high reliability and are generally designed to be multiplexed for margins on failures. The multiplexed flight control computer should include an interface through discrete signals and CCDL for synchronization and fault separation between channels. With the development of unmanned aerial vehicle technology, various types of platforms such as AAM and LPI are being developed in the private and military, which require advanced control performance for high-performance flight control and SWaP optimization of onboard equipment. In this paper, we designed a optimized flight control computer architecture for unmanned aerial vehicles for multiplexing processing and performed a software design for input and output control. In addition, input/output processing performance was evaluated through the implemented flight control computer and input/output software.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.1
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pp.115-123
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2024
The purpose of this study is to contribute to how the advantages of artificial intelligence (AI) services and the associated limitations can be simultaneously overcome, using the keywords AI and risk management. To achieve this, two cases were introduced: (1) presenting a risk monitoring process utilizing AI and (2) introducing an operational toolkit to minimize the emerging limitations in the development and operation of AI services. Through case analysis, the following implications are proposed. First, as AI services deeply influence our lives, the process are needed to minimize the emerging limitations. Second, for effective risk management monitoring using AI, priority should be given to obtaining suitable and reliable data. Third, to overcome the limitations arising in the development and operation of AI services, the application of a risk management process at each stage of the workflow, requiring continuous monitoring, is essential. This study is a research effort on approaches to minimize limitations provided by advancing artificial intelligence (AI). It can contribute to research on risk management in the future growth and development of the related market, examining ways to mitigate limitations posed by evolving AI technologies.
Amidst the ongoing instability and military tensions between North and South Korea, it is essential for us to comprehend and assess North Korea's military capabilities, while preparing for potential contingencies through military reinforcement. However, to conduct a comprehensive analysis of the military balance on the Korean Peninsula, it is imperative to move beyond simplistic quantitative comparisons of combat capabilities and embrace a broader perspective, which includes qualitative comparisons of military strength, operational capabilities, and a nation's ability to wage war. To address this need, this study employs the method of "Net Assessment" to evaluate the relative combat power of South and North Korean conventional naval forces, with a particular focus on surface combatants. This evaluation involves both quantitative and qualitative comparisons of military assets (personnel and equipment) and intangible factors (naval strategies, geography, etc.). By conducting a holistic assessment, the research aims to identify and analyze strategic asymmetries that may exist between the two navies.
The evaluation of dynamic characteristics of bridges under operational traffic loads is a crucial aspect of bridge structural health monitoring. In the vehicle-bridge interaction (VBI) system, the vibration responses of bridge exhibit time-varying characteristics. To address this issue, an accurate time-frequency analysis method that combines the autoregressive power spectrum based empirical wavelet transform (AR-EWT) and local maximum synchrosqueezing transform (LMSST) is proposed to identify the time-varying instantaneous frequencies (IFs) of the bridge in the VBI system. The AR-EWT method decomposes the vibration response of the bridge into mono-component signals. Then, LMSST is employed to identify the IFs of each mono-component signal. The AR-EWT combined with the LMSST method (AR-EWT+LMSST) can resolve the problem that LMSST cannot effectively identify the multi-component signals with weak amplitude components. The proposed AR-EWT+LMSST method is compared with some advanced time-frequency analysis techniques such as synchrosqueezing transform (SST), synchroextracting transform (SET), and LMSST. The results demonstrate that the proposed AR-EWT+LMSST method can improve the accuracy of identified IFs. The effectiveness and applicability of the proposed method are validated through a multi-component signal, a VBI numerical model with a four-degree-of-freedom half-car, and a VBI model experiment. The effect of vehicle characteristics, vehicle speed, and road surface roughness on the identified IFs of bridge are investigated.
Rotating beams play a crucial role in representing complex mechanical components that are prevalent in vital sectors like energy and transportation industries. These components are susceptible to the initiation and propagation of cracks, posing a substantial risk to their structural integrity. This study presents a two-stage methodology for detecting the location and estimating the size of an open-edge transverse crack in a rotating Euler-Bernoulli beam with a uniform cross-section. Understanding the dynamic behavior of beams is vital for the effective design and evaluation of their operational performance. In this regard, modal parameters such as natural frequencies and eigenmodes are frequently employed to detect and identify damages in mechanical components. In this instance, the Frobenius method has been employed to determine the first two natural frequencies and corresponding eigenmodes associated with flapwise bending vibration. These calculations have been performed by solving the governing differential equation that describes the motion of the beam. Various parameters have been considered, such as rotational speed, beam slenderness, hub radius, and crack size and location. The effect of the crack has been replaced by a rotational spring whose stiffness represents the increase in local flexibility as a result of the damage presence. In the initial phase of the proposed methodology, a damage index utilizing the slope of the beam's eigenmode has been employed to estimate the location of the crack. After detecting the presence of damage, the size of the crack is determined using a Genetic Algorithm optimization technique. The ultimate goal of the proposed methodology is to enable the development of more suitable and reliable maintenance plans.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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