Sengon (Falcataria moluccana Miq.) tree offers a wood of low quality and durability owing to its low density and thin cell walls. This study aimed to improve the properties of sengon wood by making the wood magnetic, producing new functions, and characterizing magnetic sengon wood. Each wood sample was treated using one of the following impregnation solutions: Untreated, 7.5% nano magnetite-furfuryl alcohol (Fe3O4-FA), 10% nano Fe3O4-FA, and 12.5% nano Fe3O4-FA. The impregnation process began with vacuum treatment at 0.5 bar for 2 h, followed by applying a pressure of 1 bar for 2 h. The samples were then tested for dimensional stability and density and characterized using scanning electron microscopy and energy-dispersive X-ray spectroscopy (SEM-EDX), Fourier transform infrared spectrometry (FTIR), X-ray diffraction (XRD) analysis, and vibrating sample magnetometry (VSM) analysis. The results showed that the Fe3O4-FA impregnation treatment considerable affected the dimensional stability, measured in terms of weight percent gain, anti-swelling efficiency, water uptake, and bulking effect, as well as the density of sengon wood. Changes in wood morphology were detected by the presence of Fe deposits in the cell walls and cell cavities of the wood using SEM-EDX analysis. XRD and FTIR analyses showed the appearance of magnetite peaks in the diffractogram and Fe-O functional groups. Based on the VSM analysis, treated sengon wood is classified as a superparamagnetic material with soft magnetic properties. Overall, 10% Fe3O4-FA treatment led to the highest increase in dimensional stability and density of sengon wood.
The effects on birch (Betula spp.) of elevated carbon dioxide ($CO_2$) and ozone ($O_3$), which are both increasing in the troposphere, are surveyed in detail based on the literature. Birches establish themselves in the open field after disturbances, and then become dominant trees in temperate or boreal forests. Ecophysiological approaches include the measurement of photosynthesis, biomass, growth, and survival of seedlings and trees. Elevated $CO_2$ levels give rise to a net enhancement of the growth of birch trees, whereas high $O_3$ generally reduces growth. Although the effects of the two are opposed, there is also an interactive effect. Basic physiological responses of the single genus Betula to $CO_2$ and $O_3$ are set out, and some data are summarized regarding ecological interactions between trees, or between trees and other organisms.
For a simple, undirected graph G = (V, E), a perfect Roman dominating function (PRDF) f : V → {0, 1, 2} has the property that, every vertex u with f(u) = 0 is adjacent to exactly one vertex v for which f(v) = 2. The weight of a PRDF is the sum f(V) = ∑v∈V f(v). The minimum weight of a PRDF is called the perfect Roman domination number, denoted by γRP(G). Given a graph G and a positive integer k, the PRDF problem is to check whether G has a perfect Roman dominating function of weight at most k. In this paper, we first investigate the complexity of PRDF problem for some subclasses of bipartite graphs namely, star convex bipartite graphs and comb convex bipartite graphs. Then we show that PRDF problem is linear time solvable for bounded tree-width graphs, chain graphs and threshold graphs, a subclass of split graphs.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권12호
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pp.3815-3835
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2022
Density-based outlier detection is one of the hot issues in data mining. A point is determined as outlier on basis of the density of points near them. The existing density-based detection algorithms have high time complexity, in order to reduce the time complexity, a new outlier detection algorithm DODMD (Density-based Outlier Detection in Multidimensional Datasets) is proposed. Firstly, on the basis of ZH-tree, the concept of micro-cluster is introduced. Each leaf node is regarded as a micro-cluster, and the micro-cluster is calculated to achieve the purpose of batch filtering. In order to obtain n sets of approximate outliers quickly, a greedy method is used to calculate the boundary of LOF and mark the minimum value as LOFmin. Secondly, the outliers can filtered out by LOFmin, the real outliers are calculated, and then the result set is updated to make the boundary closer. Finally, the accuracy and efficiency of DODMD algorithm are verified on real dataset and synthetic dataset respectively.
In this paper, a new method of character recognition is proposed. It uses density information, in addition to positional and directional information generally used, to recognize a character. Four directional feature primitives are extracted from the thinning templates on the observation that the output of the templates have directional property in general. A simple and fast feature extraction scheme is possible. Features are organized from recursive nonary tree(N-tree) that corresponds to normalized character area. Each node of the N-tree has four directional features that are sum of the features of it's nine sub-nodes. Every feature primitive from the templates are added to the corresponding leaf and then summed to the upper nodes successively. Recognition can be accomplished by using appropriate feature level of N-tree. Also, effectiveness of each node's feature vector was tested by experiment. A method to implement the proposed feature vector organization algorithm into hardware is proposed as well. The third generation node, which is 4$\times$4, is used as a unit processing element to extract features, and it was implemented in hardware. As a result, we could observe that it is possible to extract feature vector for real-time processing.
A seismic margin assessment evaluates how much margin exists for the system under beyond design basis earthquake events. Specifically, the seismic margin for the entire system is evaluated by utilizing a systems analysis based on the sub-system and component seismic fragility data. Each seismic fragility curve is obtained by using empirical, experimental, and/or numerical simulation data. The systems analysis is generally performed by employing a fault tree analysis. However, the current practice has clear limitations in that it cannot deal with the uncertainties of basic components and accommodate the newly observed data. Therefore, in this paper, we present a Bayesian-based seismic margin assessment that is conducted using seismic fragility data and fault tree analysis including Bayesian inference. This proposed approach is first applied to the pooltype nuclear research reactor system for the quantitative evaluation of the seismic margin. The results show that the applied approach can allow updating by considering the newly available data/information at any level of the fault tree, and can identify critical scenarios modified due to new information. Also, given the seismic hazard information, this approach is further extended to the real-time risk evaluation. Thus, the proposed approach can finally be expected to solve the fundamental restrictions of the current method.
As subsea production has been revived up, the demand of subsea equipment has also been increased. Among the equipment, subsea tree plays a major role in safety. The tubing hanger is one of the most important components in subsea tree. In this study structural reliability analysis on dual bore tubing hanger of subsea tree is performed. The target reliability which is introduced in ISO regulation is used for judging whether tubing hanger is safe or not. The considered loads are working pressure, working temperature and suspended tubing weight. Thermal-stress analysis on tubing hanger is performed and kriging model is created based on the results of FEM analysis. According to von Mises criterion, limit state equation can be estimated. Reliability analysis is performed by using level 2 method and the result is verified by that of Monte Carlo Simulation. For finding most probable failure point, enhanced HL-RF method is adopted. Because the reliability of model doesn't reach target reliability, an improvement measure should be considered. Thus, it is suggested to change the material of tubing hanger main body to AISI 4140.
Accurate prediction of stochastic behavior of occupants is a well known problem for improving prediction performance of building energy use. Many researchers have been tried various sensors that have information on the status of occupant such as $CO_2$ sensor, infrared motion detector, RFID etc. to predict occupants, while others have been developed some algorithm to find occupancy probability with those sensors or some indirect monitoring data such as energy consumption in spaces. In this research, various sensor data and energy consumption data are utilized for decision tree algorithms (C4.5 & CART) for estimation of sub-hourly occupancy status. Although the experiment is limited by space (private room) and period (cooling season), the prediction result shows good agreement of above 95% accuracy when energy consumption data are used instead of measured $CO_2$ value. This result indicates potential of IoT data for awareness of indoor environmental status.
Rising concern about climate change has evoked interest in the potential for urban vegetation to help reduce the level of atmospheric CO\sub 2\, a major heat-trapping gas. This study quantified the functio of home energy savings and carbon emission reduction by shading, evapotranspiration and windspeed reduction of urban vegetatioin in Chuncheon. Tree and shrub cover averaged approximately 13% in residential land. The effects of shading, evapotranspiration and windspeed reduction annually saved heating energy by 2.2% and cooling energy by 8.8%. The heating and cooling energy savings reduced carbon emissions by 3.0% annually. These avoided emissions equaled the amount of carbon emitted annually from fossil fuel consumption by a population of about 1,230. Carbon emission reduction per residential building was 55kg for detached buildings and 872 kg for multifamily buildings. Urban vegetation annually decreased heating and cooling energy cost by ₩1.1 billions, which were equivalent to annual savings of ₩10,000 savings and carbon emission reduction due to tree plantings in the wrong locations, while windspeed reduction had a great effect. Plantings fo large trees close to the west and east wall of buildings, full tree plantings on the north, and avoidance of shade-tree plantings or selection of solar-friendlytrees on the south were recommended to improve the function of building energy savings and carbon emission reduction by urban vegetation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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