The conventional observations of the Korea Meteorological Administration (KMA) and National Centers for Environmental Prediction (NCEP) are compared in the numerical weather forecast system at the Korea Institute of Atmospheric Prediction Systems (KIAPS). The weather forecasting system used in this study is consists of Korea Integrated Model (KIM) as a global numerical weather prediction model, three-dimensional variational method as a data assimilation system, and KIAPS Package for Observation Processing (KPOP) as an observation pre-processing system. As a result, the forecast performance of NCEP observation was better while the number of observation is similar to the KMA observation. In addition, the sensitivity of forecast performance was investigated for each SONDE, SURFACE and AIRCRAFT observations. The differences in AIRCRAFT observation were not sensitive to forecast, but the use of NCEP SONDE and SURFACE observations have shown better forecast performance. It is found that the NCEP observations have more wind observations of the SONDE in the upper atmosphere and more surface pressure observations of the SURFACE in the ocean. The results suggest that evenly distributed observations can lead to improved forecast performance.
In this paper, a study of stability and health of a newly-built railway tunnel is presented. The field test was implemented to monitor the secondary lining due to the significant cracking behaviors influenced the stability and health of the tunnel structure. Surface strain gauges were installed for monitoring the status of crack openings, and the monitoring outputs demonstrated that the cracks were still in the developing stage. Additionally, adjacent tunnel and poor condition of surrounding rock were identified as the causes of the lining cracking by systematically characterizing the crack spatial distribution, tunnel site and surrounding rock conditions. Reconstruction of partial lining and reconstruction of the whole secondary lining were designed as the maintenance projects for different cracking regions based on the construction feasibility. For assessing the health conditions of the reinforced lining, embedded strain gauges were set up to continuously measure the strain and the internal force of the reconstructed structures. For the partially reconstructed lining, the outputs show the maximum tensile elongation is 0.018 mm during 227 days, which means the structure has no obvious deformation after maintenance. The one-year monitoring of full-section was implemented in the other two completely reconstructed cross-sections by embedded strain gauge. The outputs show the reconstructed secondary lining has undertaken the pressure of surrounding rock with the time passing. According to the calculated compressive and tensile safety factors, the completely reconstructed lining has been in reliable and safe condition during the past year after reinforcement. It can conclude that the aforementioned maintenance projects can effectively ensure the stability and health of this tunnel.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.1
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pp.90-113
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2021
Electronic Records Management System (ERMS) is a computer program or set of applications that is utilized for keeping up to date records along with their storage. ERMS has been extensively utilized for enhancing the performance of academic institutions. The system assists in the planning and decision-making processes, which in turn enhances the competencies. However, although ERMS is significant in supporting the process of decision-making, the majority of organizations have failed to take an initiative to implement it, taking into account that are some implementing it without an appropriate framework, and thus resulted in the practice which does not meet the accepted standard. Therefore, this study identifies the factors influencing the adoption of ERMS among employees of HLI in Yemen and the role of such adoption in the decision-making process, using the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) along with Technology, Organization and Environment (TOE) as the underpinning theories. The study conducts a cross-sectional survey with a questionnaire as the technique for data collection, distributed to 364 participants in various Yemeni public Higher Learning Institutions (HLI). Using AMOS as a statistical method, the findings revealed there are significant and positive relationships between technology factors (effort expectancy, performance expectancy, IT infrastructure and security), organizational factors (top management support, financial support, training, and policy),environmental factors (competitiveness pressure, facilitating conditions and trust) and behavioral intention to adopt ERMS, which in return has a significant relationship with the process of decision-making in HLI. The study also presents a variety of theoretical and empirical contributions that enrich the body of knowledge in the field of technology adoption and the electronic record's domain.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.16
no.2
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pp.27-37
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2020
The Fukushima Daiichi accident in 2011 revealed some vulnerabilities of existing Nuclear Power Plants (NPPs) under extended Station Blackout (SBO) accident conditions. One of the key Severe Accident Management (SAM) strategies developed post Fukushima accident is the In-Vessel Retention (IVR) Strategy which aims to retain the structural integrity of the Reactor Pressure Vessel (RPV). RELAP/SCDAPSIM/MOD3.4 is selected to predict the thermal-hydraulic response of APR1400 undergoing an extended SBO. To assess the effectiveness of the IVR strategy, it is essential to quantify the underlying uncertainties. In this work, both the epistemic and aleatory uncertainties are considered to identify the success window of the IVR strategy. A set of in-vessel relevant phenomena were identified based on Phenomena Identification and Ranking Tables (PIRT) developed for severe accidents and propagated through the thermal-hydraulic model using Wilk's sampling method. For this work, a Systems Engineering (SE) approach is applied to facilitate the development process of assessing the reliability and robustness of the APR1400 IVR strategy. Specifically, the Kossiakoff SE method is used to identify the requirements, functions and physical architecture, and to develop a design verification and validation plan. Using the SE approach provides a systematic tool to successfully achieve the research goal by linking each requirement to a verification or validation test with predefined success criteria at each stage of the model development. The developed model identified the conditions necessary for successful implementation of the IVR strategy which maintains the vessel integrity and prevents a melt-through.
The purpose of this study was to develop an instrument measuring mathematics anxiety suitable for Korean High school students. In order to achieve this study purpose, the study was conducted according to the procedure of setting components of mathematics anxiety, developing questions, and verifying validity and reliability. First, in order to set the components of mathematic anxiety, previous studies on mathematic anxiety. Through this, six factors of mathematic anxiety were derived. Next, new questions were developed for each of the six constituent factors. The 122 questions were revised and supplemented through two content validity tests, and the final instrument for mathematics anxiety consisted of 49 questions of 6 factors. Finally, to verify the validity and reliability of the measurement instrument for mathematics anxiety, a survey was conducted on 1,848 students from 16 universities in Seoul and the metropolitan area. Next, a validity analysis was conducted with the 1,645 responses, excluding students who answered that there was no mathematics anxiety. As a result of exploratory factor analysis, 15 out of 49 questions were removed. Six factors were named individual characteristics, pressure on achievement, abstraction in mathematics, teaching and learning style, parental attitudes, and cumulative mathematics subjects. As a result of confirmatory factor analysis, the model fit was found to be appropriate, and the convergence validity and discriminant validity were found to be good.
The Free-Piston Stirling engine (FPSE) is of interest for many research in aerospace due to its advantages of long operating life, higher efficiency, and zero maintenance. In this study, a 1-kW FPSE was proposed by analyzing the requirements of Space Reactor Power Systems (SRPS), of which performance was evaluated by developing a code through the Simple Analysis Method. The results of SAM showed that the critical parameters of FPSE could satisfy the designed requirements. The heater of the FPSE was designed with the copper rectangular fins to enhance heat transfer, and the parametric study of the heater was performed with Computational Fluid Dynamics (CFD) software STAR-CCM+. The Performance Evaluation Criteria (PEC) was used to evaluate the heat transfer enhancement of the fins in the heater. The numerical results of the CFD program showed that pressure drop and Nusselt number ratio had a linear growth with the height of fins, and PEC number decreased as the height of fins increased, and the optimum height of the fin was set as 4 mm according to the minimum heat exchange surface area. This paper can provide theoretical supports for the design and numerical analysis of an FPSE for SRPSs.
Many commercial air purifiers currently have deployed granular activated carbon (GAC) filters for removing volatile organic compounds in the indoor air. GACs are generally used to remove gaseous contaminants in the air through adsorption by the inner surfaces of pores. In addition, airborne particles can be also filtered by the surface adsorption of the GACs, which can improve the life-time of the particulate filters. In this study, the filtration efficiency of GACs to ultrafine particles through surface adsorption was investigated at different volume flow rates by deploying a continuous particle filtration system. The polydisperse sodium chloride (NaCl) particles were generated by a set of an atomizer and a diffusion dryer, and then mixed with particle-free air at different volume flow rates. The penetration of ultrafine particles and pressure drop for each experimental condition were measured to figure out the effect of the volume flow rate on the surface adsoprtion of the GACs to particles, ~ 2 mm. The particle filtration efficiency of the GACs decreased as the volume flow rate increased from 4 to 14 lpm. However, the 5 times thicker GAC filter layer decreased the penetration of ultraparticles than a preious study. The filtration efficiency of the single granule was also higher than the previous result in the literature with smaller granule filter materials.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.21
no.5
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pp.98-104
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2022
When processing parts, the cutting oil can improve the cooling performance of the workpiece and tool to increase the precision of the workpiece or extend the life of the tool and facilitate chip extraction. Since such cutting oil has a harmful effect on the environment and the human body due to additives such as sulfur, research on a minimum lubrication supply method using an eco-friendly oil is recently underway. The minimum lubrication supply method minimizes the amount of cutting oil used during processing and processes it, which can reduce the amount of cutting oil used, but has a problem in that cooling performance efficiency is poor. Therefore, this study conducted a study on mist cooling of lubricants to reduce the amount of cutting oil used and maximize the cooling effect of processing heat generated during tapping processing. Spray pressure, processing speed, direction, and lubricant spray amount, which are considered to have an effect on cooling performance, were set as process conditions, and the effect on temperature was analyzed by performing an experiment using the box benquin method among experiments were analyzed. Through the experimental analysis results, the optimal conditions for mist and processing that maximize the cooling effect were derived, and the validity of the results derived through additional experiments was verified. In the case of processing by applying the mist lubrication method verified through this study, it is considered that high-precision processing is possible by improving the cooling effect.
In order to intuitively grasp the earth pressure direction acting on the structure and displacement state, displacement data in the horizontal and vertical directions were processed using the sigmoid function. A displacement coordinate system was set up for each axis. The system can intuitively check the current displacement and assess the management stage of each point. A displacement path can be compiled from continuously recorded points, allowing trends in the displacement's history and stress direction to be known. Analysis of data measured for excavated ground, found that displacement occurred in the direction of destressing at all points, and that the points' management state steady. Similar behavior trends were found among measurement points with high spatial correlation, whereas differing behavior trends occurred among measurement points with low spatial correlation. If the correlation analysis of the precursor and behavior area is performed using the continuously distributed surface settlement data and displacement coordinate system, it will be possible to predict the failure time and area.
Sung-Min, Kim;Eun-Ji, Cha;Do-Hun, Kwon;Sung-Uk, Hong;Yeon-Joo, Lee;Seok-Jae, Lee;Kee-Ahn, Lee;Hwi-Jun, Kim
Journal of Powder Materials
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v.29
no.6
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pp.459-467
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2022
Soft magnetic powder materials are used throughout industries such as motors and power converters. When manufacturing Fe-based soft magnetic composites, the size and shape of the soft magnetic powder and the microstructure in the powder are closely related to the magnetic properties. In this study, Fe-Si-Al-P alloy powders were manufactured using various manufacturing process parameter sets, and the process parameters of the vacuum induction melt gas atomization process were set as melt temperature, atomization gas pressure, and gas flow rate. Process variable data that records are converted into 6 types of data for each powder recovery section. Process variable data that recorded minute changes were converted into 6 types of data and used as input variables. As output variables, a total of 6 types were designated by measuring the particle size, flowability, apparent density, and sphericity of the manufactured powders according to the process variable conditions. The sensitivity of the input and output variables was analyzed through the Pearson correlation coefficient, and a total of 6 powder characteristics were analyzed by artificial neural network model. The prediction results were compared with the results through linear regression analysis and response surface methodology, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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