The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.11
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pp.2015-2022
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2008
The effect of content of $Al_2O_3+Y_2O_3$ sintering additives on the densification behavior, mechanical and electrical properties of the pressureless-sintered $SiC-ZrB_2$ electroconductive ceramic composites was investigated. The $SiC-ZrB_2$ electroconductive ceramic composites were pressurless-sintered for 2 hours at 1,700[$^{\circ}C$] temperatures with an addition of $Al_2O_3+Y_2O_3$(6 : 4 mixture of $Al_2O_3$ and $Y_2O_3$) as a sintering aid in the range of $8\;{\sim}\;20$[wt%]. Phase analysis of $SiC-ZrB_2$ composites by XRD revealed mostly of $\alpha$-SiC(6H), $ZrB_2$ and In Situ YAG($Al_5Y_3O_{12}$). The relative density, flexural strength, Young's modulus and vicker's hardness showed the highest value of 89.02[%], 81.58[MPa], 31.44[GPa] and 1.34[GPa] for $SiC-ZrB_2$ composites added with 16[wt%] $Al_2O_3+Y_2O_3$ additives at room temperature respectively. Abnormal grain growth takes place during phase transformation from $\beta$-SiC into $\alpha$-SiC was correlated with In Situ YAG phase by reaction between $Al_2O_3$ and $Y_2O_3$ additive during sintering. The electrical resistivity showed the lowest value of $3.l4{\times}10^{-2}{\Omega}{\cdot}cm$ for $SiC-ZrB_2$ composite added with 16[wt%] $Al_2O_3+Y_2O_3$ additives at 700[$^{\circ}C$]. The electrical resistivity of the $SiC-TiB_2$ and $SiC-ZrB_2$ composite was all negative temperature coefficient resistance (NTCR) in the temperature ranges from room temperature to 700[$^{\circ}C$]. Compositional design and optimization of processing parameters are key factors for controlling and improving the properties of SiC-based electroconductive ceramic composites.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.39
no.2
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pp.183-190
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2015
An ejector is a type of non-powered pump that is used to supply a secondary flow via the ejection of a primary flow. It is utilized in many industrial fields, and is used for fueling the vehicle because of less failures and simple structure. Since most of ejectors in industry are gas-to-gas and liquid to gas ejector, many research activities have been reported in optimization of gas ejector. On the other hand, the liquid ejector is also applied in many industry but few research has been reported. The liquid ejector occurs cavitation, and it causes damage of parts. Cavitation has bees observed at the nozzle throat at the specified pressure. In this study, a two-dimensional axisymmetric simulation of a liquid-liquid ejector was carried out using five different parameters. The angle of the nozzle plays an important role in the cavitation of a liquid ejector, and the performance characteristics of the flow ratio showed that an angle of $35^{\circ}$ was the most advantageous. The simulation results showed that the performance of the liquid ejector and the cavitation effect have to be considered simultaneously.
Indium tin oxide(ITO) substrate is one of the key components of the touch panel and its sputtering process is dependent on the characteristics of various touch panel, such as driving type, size of panel, and the intended use. In this study, we optimized the sputtering condition of ITO film on polycarbonate(PC) by using in-line sputtering method for the application to resistive type touch panel. We varied the $O_2$/Ar gas ratio, sputtering power, pressure and moving speed of substrate to deposit ITO films at room temperature with the base vacuum of $1{\times}10^{-6}\;torr$. The sheet resistance and its uniformity, the transmittance, the thickness of the ITO film on PC substrate are investigated and analyzed. The optimized process parameters are as follows : the sheet resistance is $500{\pm}50\;{\Omega}$/□, the uniformity of sheet resistance is lower than 10%, the transmittance is higher than 87 % at 550nm, and the thickness is about 120~250. The optimized deposition conditions by in-line sputtering method can be applied to the actual mass production for the ITO film manufacturing technology.
Due to the impressive flexural performance, enhanced compressive strength and more constrained crack propagation, Fibre-reinforced concrete (FRC) have been widely employed in the construction application. Majority of experimental studies have focused on the seismic behavior of FRC columns. Based on the valid experimental data obtained from the previous studies, the current study has evaluated the seismic response and compressive strength of FRC rectangular columns while following hybrid metaheuristic techniques. Due to the non-linearity of seismic data, Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been incorporated with metaheuristic algorithms. 317 different datasets from FRC column tests has been applied as one database in order to determine the most influential factor on the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to the simulated seismic loading. ANFIS has been used with the incorporation of Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic algorithm (GA). For the analysis of the attained results, Extreme learning machine (ELM) as an authentic prediction method has been concurrently used. The variable selection procedure is to choose the most dominant parameters affecting the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to simulated seismic loading. Accordingly, the results have shown that ANFIS-PSO has successfully predicted the seismic lateral load with R2 = 0.857 and 0.902 for the test and train phase, respectively, nominated as the lateral load prediction estimator. On the other hand, in case of compressive strength prediction, ELM is to predict the compressive strength with R2 = 0.657 and 0.862 for test and train phase, respectively. The results have shown that the seismic lateral force trend is more predictable than the compressive strength of FRC rectangular columns, in which the best results belong to the lateral force prediction. Compressive strength prediction has illustrated a significant deviation above 40 Mpa which could be related to the considerable non-linearity and possible empirical shortcomings. Finally, employing ANFIS-GA and ANFIS-PSO techniques to evaluate the seismic response of FRC are a promising reliable approach to be replaced for high cost and time-consuming experimental tests.
Journal of the Korea Organic Resources Recycling Association
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v.23
no.2
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pp.47-52
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2015
A microbial fuel cell (MFC) is a device that can be obtained electricity from a variety of organic through the catalytic reaction of the microorganism. The MFC can be applied to various fields, and research is required to promote the performance of the microbial fuel cell for commercialization. The lower performance of an MFC is due to oxygen reduction at the cathode and the longer time of microbial degradation at anode. The MFC amount of power is sufficient but, in consideration of many factors, as a renewable energy, now commonly power density as compared to Nafion117 it is an ion exchange membrane used is PP (Poly Propylene) from 80 to about 11 fold higher, while reducing the cost to process wastewater is changed to a microporous non-woven fabric of a low cost, it may be energy-friendly environment to generate electricity. All waste, in that it can act as a bait for microorganisms, sustainability of the microbial fuel cell is limitless. The latest research on the optimization and performance of the operating parameters are surveyed and through the SSaM-GG(Smart, Shared, and Mutual- Green Growth) or GG-SSaM(Green Growth - Smart, Shared, and Mutual) as the concept of sustainable development in MFC, the middle indices are developed in this study.
Journal of the Korea Organic Resources Recycling Association
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v.28
no.1
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pp.15-25
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2020
Biogas production potential was experimentally estimated for mono- and co-digestion of cow manure and waste grass. The two organic wastes were mixed at five different ratios (100:0, 75:25, 50:50, 25:75, 0:100) on the volatile solids basis, and were assessed using biochemical methane potential (BMP) test. Thee reaction temperatures, 25℃, 30℃ and 35℃, were applied as well, resulting in 15 different combinations for the test. The results showed that both higher temperature and waste grass mixing ratio resulted in higher methane yield and maximum methane production rate. Based on the experimental results, a theoretical farm- or community-scale (240 or 2400 ㎥) anaerobic digester was designed to evaluate the energy balance associated with mono- and co-digestion of the wastes at different temperatures. Although the energy production increased as the temperature and the waste grass mixing ratio increased, the net energy gain, energy production subtracted by energy consumption for heating and maintenance, was estimated to be the highest at 30℃, followed by at 35℃ and 25℃. Therefore, it is advised that both the experimental methane production and the detailed design parameters must be considered for the optimization of the net energy gain from these wastes.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.1
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pp.688-695
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2017
This paper deals with characteristics analysis of a permanent magnet (PM) linear generator using analytical methods for wave energy harvesting. The wave energy is carried out from the movement of a yo-yo system. A linear generator using permanent magnets to generate a magnetic force itself does not require a separate power supply and has the advantage of simple maintenance. In addition to the use of a rare earth, a permanent magnet having a high-energy density can be miniaturized and lightweight, and can obtain high energy-conversion efficiency. We derived magnetic field solutions produced by the permanent magnet and armature reaction based on 2D polar coordinates and magnetic vector potential. Induced voltage is obtained via arbitrary sinusoidal input. In addition, electrical parameters are obtained, such as back-EMF constant, resistance, and self- and mutual-winding inductances. The space harmonic method used in this paper is confirmed by comparing it with finite element method (FEM) results. These facilitate the characterization of the PM-type linear generator and provide a basis for comparative studies, design optimization, and machine dynamic modeling.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.10
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pp.2627-2640
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1998
In this paper, we analyze the performance of the virtual cell system[1] for the transmission of IP datagrams in mobile computer communications. A virtual cell consistsof a group of physical cells shose base stationsl are implemented b recote bridges and interconnected via high speed datagram packet switched networks. Host mobility is supported at the data link layer using the distributed hierachical location information of mobile hosts. Given mobility and communication ptems among physical cells, the problem of deploying virtual cells is equivalent to the optimization cost for the entire system where interclster communication is more expesive than intracluster communication[2]. Once an iptimal partitionof disjoint clusters is obtained, we deploy the virtual cell system according to the topology of the optimal partition such that each virtual cell correspods to a cluser. To analyze the performance of the virtual cell system, we adopt a BCMP open multipel class queueing network model. In addition to mobility and communication patterns, among physical cells, the topology of the virtual cell system is used to determine service transition probabilities of the queueing network model. With various system parameters, we conduct interesting sensitivity analyses to determine network design tradeoffs. The first application of the proposed model is to determine an adequate network bandwidth for base station networking such that the networks would not become an bottleneck. We also evaluate the network vlilization and system response time due to various types of messages. For instance, when the mobile hosts begin moving fast, the migration rate will be increased. This results of the performance analysis provide a good evidence in demonsratc the sysem effciency under different assumptions of mobility and communication patterns.
This study developed a software platform using machine learning of artificial intelligence to optimize the distillation column system. The distillation column is representative and core process in the petrochemical industry. Process stabilization is difficult due to various operating conditions and continuous process characteristics, and differences in process efficiency occur depending on operator skill. The process control based on the theoretical simulation was used to overcome this problem, but it has a limitation which it can't apply to complex processes and real-time systems. This study aims to develop an empirical simulation model based on machine learning and to suggest an optimal process operation method. The development of empirical simulations involves collecting big data from the actual process, feature extraction through data mining, and representative algorithm for the chemical process. Finally, the platform for the distillation column was developed with verification through a developed model and field tests. Through the developed platform, it is possible to predict the operating parameters and provided optimal operating conditions to achieve efficient process control. This study is the basic study applying the artificial intelligence machine learning technique for the chemical process. After application on a wide variety of processes and it can be utilized to the cornerstone of the smart factory of the industry 4.0.
The dynamic stability of railway vehicle has been one of the important issues in railway safety. The dynamic simulator has been used in the study about the dynamic stability of railway vehicle and wheel/rail interface optimization. Especially, a small scale simulator has been widely used in the fundamental study in the laboratory instead of full scale roller rig which is not cost effective and inconvenient to achieve diverse design parameters. But the technique for the design of the small scale simulator about the dynamic characteristics of the wheel-rail system and the bogie system has not been well developed in Korea. Therefore, the research using the small-scaled derailment simulator and the 1/5 scaled bogie has been conducted. In this paper, we did running stability test of 1/5 scaled bogie using small-scaled derailment simulator. Also, for the operation of the small scaled simulator, it is required to investigate the performance and characteristics of the simulator system. This could be achieved by a comparative study between an analysis and an experiment. This paper presented the analytical model which could be used for verifying the test results and understanding of the physical behavior of the dynamic system comprising the small- scaled derailment simulator and the 1/5 scaled bogie.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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