Ignitor tip is a component of burner to start the burning process in power plant. This is used to ignite the coal to a constant operating state by fuel mixed with air and kerosene. This component is composed of three components so that air and kerosene are mixed in the proper ratio and injected uniformly. Because the parts with the designed shape are manufactured in the machining process, they have to be made of three parts. These parts are designed to have various functions in each part. The mixing part mixes the supplied air and kerosene through the six holes and sends it to the injecting part at the proper ratio. The inject part injects mixed fuel, which is led to have a constant rotational direction in the connecting part, to the burner. And the connecting plate that the mixed fuel could rotate and spray is assembled so that the flame can be injected uniformly. But this part causes problems that are worn by vibration and rotation because it is mechanically assembled between the mixing part and the inject part. In this study, 3D printing method is used to integrate a connecting plate and an inject part to solve this wear problem. The 3D printing method could make this integrated part because the process is carried out layer by layer using a metal powder material. The part manufactured by 3D printing process should perform the post process such as support removal and surface treatment. However, while performing the 3D printing process, the material properties of the metal powders are changed by the laser sintering process. This change in material properties makes the post process difficult. In consideration of these variables, we have studied the optimization of manufacturing process using 3D printing method.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.37
no.2
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pp.260-267
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2020
In this study, supercapacitor based on the all solid state electrolyte with PVA(polyvinyl alcohol), ionic liquid as a BMIMBF4(1-buthyl-3-methylimidazolium tetrafluoroborate) and activated carbon/Ni-MOF composite was fabricated and characterized its electrochemical properties with function of MOF. In order to analysis and comparison that electrochemical performances [including cyclic voltammetry(CV), electrochemical impedance spectroscopy(EIS) and galvanostatic charge/discharge test] of prepared supercapacitor based on activated carbon/Ni-MOF composite and all solid state electrolyte. As a result, specific capacitance of the supercapacitor without Ni-MOF was 380 F/g which value decreased to 340 F/g after adding Ni-MOF to activated carbon as a electrode material. This result exhibited that decreased electrochemical property of the supercapacitor effected on physical hinderance in the electrode. In further, it needs to optimization of the Ni-MOF amount (wt%) in the electrode composite to maximize its electrochemical performances.
Mobile P2P protocols in ad-hoc networks have gained large attention recently. Although there has been much research on P2P algorithms for wired networks, existing P2P protocols are not suitable for mobile ad-hoc networks because they do not consider mobility of peers. This study proposes a new cluster-based P2P protocol for ad hoc networks which utilizes peer mobility. In typical cluster-based P2P algorithms, each cluster has a super peer and other peers of the cluster register their file list to the super peer. High mobility peers would cause a lot of file list registration traffic because they hand-off between clusters frequently. In the proposed scheme, while peers with low mobility behave in the same way as the peers of the typical cluster-based P2P schemes, peers with high mobility behave differently. They inform their entrance to the cluster region to the super peer but they do not register their file list to the super peer. When a peer wishes to find a file, it first searches the registered file list of the super peer and if fails, query message is broadcasted. We perform mathematical modeling, analysis and optimization of the proposed scheme regarding P2P traffic and associated routing traffic. Numerical results show that the proposed scheme performs much better than or similar to the typical cluster-based P2P scheme and flooding based Gnutella.
The objective of a neural network design and model selection is to construct an optimal network with a good generalization performance. However, training data include noises, and the number of training data is not sufficient, which results in the difference between the true probability distribution and the empirical one. The difference makes the teaming parameters to over-fit only to training data and to deviate from the true distribution of data, which is called the overfitting phenomenon. The overfilled neural network shows good approximations for the training data, but gives bad predictions to untrained new data. As the complexity of the neural network increases, this overfitting phenomenon also becomes more severe. In this paper, by taking statistical viewpoint, we proposed an integrative process for neural network design and model selection method in order to improve generalization performance. At first, by using the natural gradient learning with adaptive regularization, we try to obtain optimal parameters that are not overfilled to training data with fast convergence. By adopting the natural pruning to the obtained optimal parameters, we generate several candidates of network model with different sizes. Finally, we select an optimal model among candidate models based on the Bayesian Information Criteria. Through the computer simulation on benchmark problems, we confirm the generalization and structure optimization performance of the proposed integrative process of teaming and model selection.
Histograms have been getting a lot of attention recently. Histograms are commonly utilized in commercial database systems to capture attribute value distributions for query optimization Recently, in the advent of researches on approximate query answering and stream data, the interests in histograms are widely being spread. The simplest approach assumes that the attributes in relational tables are independent by AVI(Attribute Value Independence) assumption. However, this assumption is not generally valid for real-life datasets. To alleviate the problem of approximation on multi-dimensional data with multiple one-dimensional histograms, several techniques such as wavelet, random sampling and multi-dimensional histograms are proposed. Among them, GENHIST is a multi-dimensional histogram that is designed to approximate the data distribution with real attributes. It uses overlapping buckets that allow more efficient approximation on the data distribution. In this paper, we propose a scheme, OPT that can determine the optimal frequencies of overlapped buckets that minimize the SSE(Sum Squared Error). A histogram with overlapping buckets is first generated by GENHIST and OPT can improve the histogram by calculating the optimal frequency for each bucket. Our experimental result confirms that our technique can improve the accuracy of histograms generated by GENHIST significantly.
The object-oriented design methods and their CASE tools are widely used in practice by many real-time software developers. However, object-oriented CASE tools require an additional step of identifying tasks from a given design model. Unfortunately, it is difficult to automate this step for a couple of reasons: (1) there are inherent discrepancies between objects and tasks; and (2) it is hard to derive tasks while maximizing real-time schedulability since this problem makes a non-trivial optimization problem. As a result, in practical object-oriented CASE tools, task identification is usually performed in an ad-hoc manner using hints provided by human designers. In this paper, we present a systematic, schedulability-aware approach that can help mapping real-time object-oriented models to multi-threaded implementations. In our approach, a task contains a group of mutually exclusive transactions that may possess different periods and deadline. For this new task model, we provide a new schedulability analysis algorithm. We also show how the run-time system is implemented and how executable code is generated in our frame work. We have performed a case study. It shows the difficulty of task derivation problem and the utility of the automated synthesis of implementations as well as the Inappropriateness of the single-threaded implementations.
Jang, Younghee;Lee, Ye Hwan;Kim, Jiyu;Park, Il Gun;Lee, Ju-Yeol;Park, Byung Hyun;Kim, Seong-Cheol;Lee, Sang Moon;Kim, Sung Su
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.36
no.4
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pp.1088-1095
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2019
The CKD extract is wastewater from which KCl in CKD has been removed to reuse CKD as a cement raw material, and tried to reuse no extracts due to problems such as wastewater treatment facility expansion. As a result of removing KCl by the ion exchange method, the pH of the extract after ion exchange decreased from 12.7 to less than pH 2, and it was confirmed that H+ of the cation exchange resin was dissolved in the extract through ion exchange. In addition, the selectivity of the ion exchange was removed in the order of Ca2+, K+, it was determined that the increase in the contact time to remove the K+ ions. The batch system had a contact time of 6 times or more, compared to the continuous system, and showed 4 times of K+ removal efficiency and 7 times of Cl- removal efficiency. It was showed by analyzing the pH of the extract that more H+ of the cation exchange resin was extracted than OH- of anion exchange resin as the pH of the extract was changed.
Kim, Do Youb;Kang, Sang In;Lee, Chang Young;Kim, Hye Jin;Lee, Jung Suck;Heu, Min Soo;Kim, Jin-Soo
Korean Journal of Fisheries and Aquatic Sciences
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v.53
no.3
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pp.368-381
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2020
This study was conducted to optimize the processing conditions of seasoned laver Pyropia yezoensis with conger eel Conger myriaster seasoning sauce (CES) using response surface methodology (RSM). The RSM program results for bonesoftness showed that the optimum independent variables based on the dependent variables (Y1, lipid removal rate; Y2, texture; and Y3, sensory fish odor score) were 431.0% for X1 (water amount), 115.6℃ for X2 (retort-operated temperature), and 50.1 min for X3 (retort-operated time). The RSM program results for the CES blend showed that the optimum independent variables (X1, amount of bone-softened conger eel by-products; X2, mixed sauce amount; and X3, starch amount) based on the dependent variables (Y1, amino-N; Y2, Hunter redness; and Y3, drying time) were 44.8% for A (pre-treated conger eel by-product), 36.0% for B (mixed sauce), and 19.2% for C (starch). The RSM program results for seasoned laver with CES showed that the optimum independent variables based on the dependent variables (Y1, water activity; Y2, Hunter yellowness; and Y3, overall acceptance) were 5.0% for X1, (CES amount), 313.8℃ for X2 (roasting temperature), and 6.0 s for X3 (roasting time). The seasoned laver with CES prepared under the optimum conditions was superior to commercial seasoned laver in terms of overall acceptance.
Kang, Sang In;Sohn, Suk Kyung;Choi, Kwan Su;Kim, Kang-Ho;Kim, Youn Sik;Lee, Jung Suck;Heu, Min Soo;Kim, Jin-Soo
Korean Journal of Fisheries and Aquatic Sciences
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v.53
no.3
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pp.334-341
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2020
This study was conducted to optimize the processing conditions of seasoned broughton's ribbed ark Scapharca broughtonii products (S-BRA-P) using response surface methodology (RSM). The concentrated oyster extract content (X1, w/w), amino-based seasoning powder content (X2, w/w), and enzyme-treated stevia content (X3, w/w) were selected as independent variables, and amino nitrogen (Y1) and overall acceptance in a sensory evaluation (Y2) were selected as dependent variables. The optimal conditions of X1, X2, and X3 were 97.5%, 20.0%, and 0.9%, respectively, and the predicted values of the multiple response optimal conditions were Y1 (1,030 mg/100 g) and Y2 (8.3). Under the optimum conditions, the experimental values of Y1 and Y2 were 1,034 ± 6.0 mg/100 g and 8.5 ± 0.4, respectively, which was no significant difference from the predicted values (P<0.05). In conclusion, the optimized models of X1, X2, and X3 for the preparation of soy sauce-based sauce were suitably fitted. The optimum amount of seasoning sauce was 13% for the preparation of S-BRA-P. The S-BRA-P, which was prepared by adding the seasoning sauce and the other subsidiary material [finely chopped spring onion (3.8%) and cheongyang hot pepper (4.6%)], had a superior taste, color, and odor.
A bacterium producing the extracellular protease was isolated from insect-eating plant and has been identified as a member of the genus Bacillus based on partial 165 rRNA sequences. In order to develop the medium composition, effects of ingredients including nitrogen sources, carbon source, metal ions and phosphate were examined for protease production of the isolate, SH-8. Soluble starch increased the protease productivity, while glucose repressed it. Yeast extract was effective nitrogen source for enzyme production, but the pretense production of Bacillus sp. SH-8 was reduced by large amount of yeast extract. The calcium was found to induce pretense activity as well as protease productivity. However, cell growth and enzyme production was completely inhibited by divalent ions such as $Zn^{2+}$, $Cu^{2+}$, $Co^{2+}$ and $Mn^{2+}$. The maximum protease productivity was reached 435 unit/ml in the optimized medium consisting of soluble starch (2%), yeast extract (0.3%), $CaCl_2$ (0.3%), $K_2HPO_4$ (0.01%) and $KH_2PO_4$ (0.01%). The pretense activity of culture filtrate was dramatically decreased after incubation for 26 h.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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