Background: Factors related to root causes can cause commonly occurring accidents such as falls, slips, and jammed injuries. An important means of reducing the frequency of occupational accidents in small- to medium-sized enterprises (SMSEs) of South Korea is to perform intensity analysis of the root cause factors for accident prevention in the cause and effect model like decision models, epidemiological models, system models, human factors models, LCU (life change unit) models, and the domino theory. Especially intensity analysis in a robot system and smart technology as Industry 4.0 is very important in order to minimize the occupational accidents and fatal accident because of the complexity of accident factors. Methods: We have developed the modern cause and effect model that includes factors of root cause through statistical testing to minimize commonly occurring accidents and fatal accidents in SMSEs of South Korea and systematically proposed educational policies for accident prevention. Results: As a result, the consciousness factors among factors of root cause such as unconsciousness, disregard, ignorance, recklessness, and misjudgment had strong relationships with occupational accidents in South Korean SMSEs. Conclusion: We conclude that the educational policies necessary for minimizing these consciousness factors include continuous training procedures followed by periodic hands-on experience, along with perceptual and cognitive education related to occupational health and safety.
The aim of this study was to determine the effects of different compositions of environmental substrates on hydroponic tomato cultivation. Three different substrates were used in coir chip:dust (v/v=50:50; CP1), coir chip:dust (v/v=80:20; CP2), and rock wool cube with CP2 (CPR). The amount of irrigation during the cultivation period was 190 mL/(plant time) in all substrates. The pH and EC were 5.8-6.2 and 2.6-2.9 dS/m, respectively. The drainage rate in CP1 was 31%, in CP2 was 36%, and in CPR was 29%. The growth of tomato plants in terms of height was higher in CP1 and CPR. The leaf area was greater in CP2. The fresh and dry weights were greater in CP2 and CPR treatments. The net photosynthesis in CP2 ($19.31{\mu}mol\;CO_2/m^2s$) and root activity in CP2 were higher among all three treatments. The soluble solid content of fruit was not significantly different among treatments. The yield per plant in CP2 and CPR treatments was 17% greater than the yield per plant in CP1. Therefore, the most suitable substrate for hydroponic tomato cultivation is the substrate mixed with coir chip:dust (v:v=80:20; CP2), i.e., CPR.
Because lotus root has a short shelf life, the quality easily deteriorates. Thus, the harvested lotus roots are processed into a variety of products. Drying is one of the simplest food preservation methods, which can increase food stability. However, the convective drying method takes a long time and requires high energy consumption. Combination drying methods have emerged to overcome the limitations of the convective drying method. This study investigated the drying characteristics of lotus root and determined the optimal drying model of lotus root depending on the microwave and hot-air combination drying conditions. The lotus root slices (5 mm in thickness and 40 mm in diameter) were dried by different drying conditions that were combined with three microwave power levels (50, 100, and 150 W) and two hot air temperatures (50 and 60℃) at a velocity of 5 m·s-1. Eight drying models were tested to evaluate the fit to the experimental drying data, and the effective moisture diffusion (Deff) values of the lotus root slices dried by combination drying were estimated. The combination drying time of the lotus root was significantly reduced with the high air temperature and microwave power. The effective moisture diffusion (Deff) of lotus root was more affected by the air temperature than microwave power intensity. Logarithmic model was most suitable to describe the drying curve of lotus root in the microwave-hot air combination drying method.
Rahman, A. B. M. Salman;Lee, MyeongBae;Venkatesan, Saravanakumar;Lim, JongHyun;Shin, ChangSun
Smart Media Journal
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v.11
no.5
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pp.38-47
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2022
Honey is one of the most significant ingredients in conventional food production in different regions of the world. Honey is commonly used as an ingredient in ethnic food. Beekeeping is performed in various locations as part of the local food culture and an occupation related to pollinator production. It is important to conduct beekeeping so that it generates food culture and helps regulate the regional environment in an integrated manner in preserving and improving local food culture. This study analyzes different types of environmental factors of a smart bee farm. The major goal of this study is to determine the best prediction model between the linear regression model (LM) and the support vector regression model (SVR) based on the environmental factors of a smart bee farm. The performance of prediction models is measured by R2 value, root mean squared error (RMSE), and mean absolute error (MAE). From all analysis reports, the best prediction model is the support vector regression model (SVR) with a low coefficient of variation, and the R2 values for Farm inside temperature, bee box inside temperature, and Farm inside humidity are 0.97, 0.96, and 0.44.
Kim, Bo Kyung;Lee, Sang Mok;Kim, Tae Bum;Kim, Taek Soo;Kim, Chang Kyung
Journal of Powder Materials
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v.29
no.2
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pp.166-175
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2022
Ppuri or Root technology primarily includes technologies such as casting, mold, plastic working, welding, heat treatment and surface treatment. It is regarded as an essential element for improving the competitiveness of the quality of final products. This study investigates the current status of smart factory implementation for Ppuri companies and analyzes the influencing relationships among various company factors. The factors affecting smart factory implementation for Ppuri companies are sales, exports, number of technical employees, and holding corporate research institutes. In addition, this research shows that even if smart factory implementation is pursued for data collection, data utilization is not implemented properly. Thus, it is suggested that the implementation of smart factories requires not only the availability of facilities and systems but also proper data utilization.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.34
no.1
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pp.23-27
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2017
This paper aims to develop a prediction model for the product quality of a casting process. Prediction of the product quality utilizes an artificial neural network (ANN) in order to renovate the manufacturing technology of the root industry. Various aspects of the research on the prediction algorithm for the casting process using an ANN have been investigated. First, the key process parameters have been selected by means of a statistics analysis of the process data. Then, the optimal number of the layers and neurons in the ANN structure is established. Next, feed-forward back propagation and the Levenberg-Marquardt algorithm are selected to be used for training. Simulation of the predicted product quality shows that the prediction is accurate. Finally, the proposed method shows that use of the ANN can be an effective tool for predicting the results of the casting process.
Purpose: The present study aimed to measure root surface roughness in teeth with periodontitis by a profilometer following root planning with ultrasonic and hand instruments with and without erbium-doped yttrium aluminium garnet (Er:YAG) laser irradiation. Methods: Sixty single-rooted maxillary and mandibular teeth, extracted because of periodontal disease, were collected. The crowns and apices of the roots were cut off using a diamond bur and water coolant. The specimens were mounted in an acrylic resin block such that a plain root surface was accessible. After primary evaluation and setting a baseline, the samples were divided into 4 groups. In group 1, the samples were root planned using a manual curette. The group 2 samples were prepared with an ultrasonic scaler. In group 3, after scaling with hand instrumentation, the roots were treated with a Smart 1240D plus Er:YAG laser and in group 4, the roots were prepared with ultrasonic scaler and subsequently treated with an Er:YAG laser. Root surface roughness was then measured by a profilometer (MahrSurf M300+RD18C system) under controlled laboratory conditions at a temperature of $25^{\circ}C$ and 41% humidity. The data were analyzed statistically using analysis of variance and a t-test (P<0.05). Results: Significant differences were detected in terms of surface roughness and surface distortion before and after treatment. The average reduction of the surface roughness after treatment in groups 1, 2, 3, and 4 was 1.89, 1.88, 1.40, and 1.52, respectively. These findings revealed no significant differences among the four groups. Conclusions: An Er:YAG laser as an adjunct to traditional scaling and root planning reduces root surface roughness. However, the surface ultrastructure is more irregular than when using conventional methods.
A dragonfly inspired flapping wing is investigated in this paper. The flapping wing is actuated from the root by a PZT-5H and PZN-7%PT single crystal unimorph in the piezofan configuration. The non-linear governing equations of motion of the smart flapping wing are obtained using the Hamilton's principle. These equations are then discretized using the Galerkin method and solved using the method of multiple scales. Dynamic characteristics of smart flapping wings having the same size as the actual wings of three different dragonfly species Aeshna Multicolor, Anax Parthenope Julius and Sympetrum Frequens are analyzed using numerical simulations. An unsteady aerodynamic model is used to obtain the aerodynamic forces. Finally, a comparative study of performances of three piezoelectrically actuated flapping wings is performed. The numerical results in this paper show that use of PZN-7%PT single crystal piezoceramic can lead to considerable amount of wing weight reduction and increase of lift and thrust force compared to PZT-5H material. It is also shown that dragonfly inspired smart flapping wings actuated by single crystal piezoceramic are a viable contender for insect scale flapping wing micro air vehicles.
Lee, Jun Hyok;Jung, Kwang-Soon;Kim, Ho Kyung;Hong, Sung-Soo;Ahn, Hyun-Sik
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.11
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pp.1860-1867
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2016
In this paper, first, a linearized modeling of a phase shift full-bridge converter used in chargers of electric vehicles is derived by using state-space approach and transfer functions from the duty ratio to output voltage and the inductor current are also verified. second, control systems for the output voltage and the inductor current are designed using the root locus technique. It is illustrated by experimental results that the control performance on the output variables is satisfied with the designed digital control system based on a automobile qualified 32-bit microcontroller.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.23
no.6
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pp.1057-1067
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2013
The market share of smartphones has been increasing more and more at the recent mobile market and smart devices and applications that are based on a variety of operating systems has been released. Given this reality, the importance of smart devices analysis is coming to the fore and the most important thing is to minimize data corruption when extracting data from the device in order to analyze user behavior. In this paper, we compare and analyze the area-specific changes that are the file system of collected image after obtaining root privileges on the Android OS and iOS based devices, and then propose the most efficient method to obtain root privileges.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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