Kim, Byong-June;Choi, Soon-Ho;Kim, Hyoung-Tae;Van, Suak-Ho
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.42
no.5
s.143
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pp.448-457
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2005
The experiment was performed at the large wind tunnel of the Chungnam National University to measure the velocity distribution around the stern of a Liquefied Natural Gas Carrier model. The data, mean velocity vectors of turbulent shear flows at the stern and near-wake including the propeller plane, were obtained by a five-hole Pilot tube for the double body model fixed inside the wind tunnel test section. The present result of the double body model shows a close agreement with the result of the lowing tank experiment performed by the KRISO for the same ship model. The characteristics of the LNG stern flow are discussed based on the measured velocity distribution. The data can be very useful for the validation of some numerical methods in computational fluid dynamics.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.14
no.4
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pp.79-85
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2018
This paper presents an implementation method of Long Term Evolution-Advanced (LTE-A) Physical Downlink Shared Channel (PDSCH) decoder using a general-purpose multicore Digital Signal Processor (DSP), TMS320C6670. Although the DSP provides some useful coprocessors such as turbo decoder, fast Fourier transformer, Viterbi Coprocessor, Bit Rate Coprocessor etc., it is specific to the base station platform implementation not the mobile terminal platform implementation. This paper shows an implementation method of the LTE-A PDSCH decoder using programmable DSP cores as well as the coprocessors of Fast Fourier Transformer and turbo decoder. First, it uses the coprocessor supported by the TMS320C6670, which can be used for PDSCH implementation. Second, we propose a core programming method using DSP optimization method for block diagram of PDSCH that can not use coprocessor. Through the implementation, we have verified a real-time decoding feasibility for the LTE-A downlink physical channel using test vectors which have been generated from LTE-A Reference Measurement Channel (RMC) Waveform R.6.
Observational evidence for intrinsic galaxy alignments in isolated spiral pairs is presented. From the catalog of the galaxy groups identified by Tempel et al. in the flux-limited galaxy sample of the Sloan Digital Sky Survey Data Release 10, we select those groups consisting only of two spiral galaxies as isolated spiral pairs and investigate if and how strongly the spin axes of their two spiral members are aligned with each other. We detect a clear signal of intrinsic spin alignment in isolated spiral pairs, which leads to the rejection of the null hypothesis at the 99.9999% confidence level via the Rayleigh test. It is also found that those isolated pairs comprising two early-type spiral galaxies exhibit the strongest signal of intrinsic spin alignment and that the strength of the alignment signal depends on the angular separation distance as well as on the luminosity ratio of the member galaxies. Using the dark matter halos consisting of only two subhalos resolved in the EAGLE hydrodynamic simulations, we repeat the same analysis but fail to find any alignment tendency between the spin angular momentum vectors of the stellar components of the subhalos, which is in tension with the observational result. Several possible sources of this apparent inconsistency between the observational and the numerical results are discussed.
Observational evidence for intrinsic galaxy alignments in isolated spiral pairs is presented. From the catalog of the galaxy groups identified by Tempel et al. in the flux-limited galaxy sample of the Sloan Digital Sky Survey Data Release 10, we select those groups consisting only of two spiral galaxies as isolated spiral pairs and investigate if and how strongly the spin axes of their two spiral members are aligned with each other. We detect a clear signal of intrinsic spin alignment in isolated spiral pairs, which leads to the rejection of the null hypothesis at the 99.9999% confidence level via the Rayleigh test. It is also found that those isolated pairs comprising two early-type spiral galaxies exhibit the strongest signal of intrinsic spin alignment and that the strength of the alignment signal depends on the angular separation distance as well as on the luminosity ratio of the member galaxies. Using the dark matter halos consisting of only two subhalos resolved in the EAGLE hydrodynamic simulations, we repeat the same analysis but fail to find any alignment tendency between the spin angular momentum vectors of the stellar components of the subhalos, which is in tension with the observational result. Several possible sources of this apparent inconsistency between the observational and the numerical results are discussed.
Incidence of tsutsugamushi disease (scrub typhus) caused by Orientia tsutsugamushi, is steadily increasing. It is a mite-borne disease transmitted by chigger mites. In this study, the chigger mites were collected from field small mammals in Hwaseong-si (city), Gyeonggi-do (province), Korea, 2019 and 2020. The field small mammals captured were 56 Apodemus agrarius (94.9%) and 3 Crocidura lasiura (5.1%). A total of 7,531 chigger mites were collected from the captured small mammals. Using PCR test, 153 chigger mite pools were examined and 17 pools were reported positive for O. tsutsugamushi. The O. tsutsugamushi were identified to 5 strains; Jecheon strain was most prevalent, followed by Boryong strain. The other strains were OI011, Taguchi, and Shimokoshi. Collectively, these results provide essential regional information on mite-borne tsutsugamushi disease in the Hwaseong-si, and further contribute to bring awareness and rapid diagnosis for the tsutsugamushi disease.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.3
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pp.393-398
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2022
During the test operation period of the wind profiler prototype, radio frequency interference (RFI) contamination occurred in the spectrum. The reference of the RFI that removed the algorithm appearing in the wind profiler spectrum were investigated, and a new algorithm was developed to remove the RFI. First, it was filtered with a threshold value of 0.1 m/s of the spectral width, and the range of the number of gates with the same radial velocity was determined according to whether the beam was a vertical beam or an oblique beam. RFI contamination was removed through filtering and scanning of non-weather signals, and the continuity of wind vectors calculated from the improved spectral radial velocity was verified.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.3
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pp.894-907
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2022
The features extracted by convolutional neural networks are more descriptive of images than traditional features, and their convolutional layers are more suitable for retrieving images than are fully connected layers. The convolutional layer features will consume considerable time and memory if used directly to match an image. Therefore, this paper proposes a feature weighting and region integration method for convolutional layer features to form global feature vectors and subsequently use them for image matching. First, the 3D feature of the last convolutional layer is extracted, and the convolutional feature is subsequently weighted again to highlight the edge information and position information of the image. Next, we integrate several regional eigenvectors that are processed by sliding windows into a global eigenvector. Finally, the initial ranking of the retrieval is obtained by measuring the similarity of the query image and the test image using the cosine distance, and the final mean Average Precision (mAP) is obtained by using the extended query method for rearrangement. We conduct experiments using the Oxford5k and Paris6k datasets and their extended datasets, Paris106k and Oxford105k. These experimental results indicate that the global feature extracted by the new method can better describe an image.
Lane change in urban environments is a challenge for both human-driving and automated driving due to their complexity and non-linearity. With the recent development of deep-learning, the use of the RNN network, which uses time series data, has become the mainstream in this field. Many researches using RNN show high accuracy in highway environments, but still do not for urban environments where the surrounding situation is complex and rapidly changing. Therefore, this paper proposes a lane change possibility decision network by adopting Attention layer, which is an SOTA in the field of seq2seq. By weighting each time step within a given time horizon, the context of the road situation is more human-like. A total 7D vectors of x, y distances and longitudinal relative speed of side front and rear vehicles, and longitudinal speed of ego vehicle were used as input. A total 5,614 expert data of 4,098 yield cases and 1,516 non-yield cases were used for training, and the performance of this network was tested through 1,817 data. Our network achieves 99.641% of test accuracy, which is about 4% higher than a network using only LSTM in an urban environment. Furthermore, it shows robust behavior to false-positive or true-negative objects.
Purpose: Medical records classification using vectorization techniques plays an important role in natural language processing. The purpose of this study was to investigate proper vectorization techniques for electronic medical records classification. Material and methods: 403 electronic medical documents were extracted retrospectively and classified using the cosine similarity calculated by Scikit-learn (Python module for machine learning) in Jupyter Notebook. Vectors for medical documents were produced by three different vectorization techniques (TF-IDF, latent sematic analysis and Word2Vec) and the classification precisions for three vectorization techniques were evaluated. The Kruskal-Wallis test was used to determine if there was a significant difference among three vectorization techniques. Results: 403 medical documents were relevant to 41 different diseases and the average number of documents per diagnosis was 9.83 (standard deviation=3.46). The classification precisions for three vectorization techniques were 0.78 (TF-IDF), 0.87 (LSA) and 0.79 (Word2Vec). There was a statistically significant difference among three vectorization techniques. Conclusions: The results suggest that removing irrelevant information (LSA) is more efficient vectorization technique than modifying weights of vectorization models (TF-IDF, Word2Vec) for medical documents classification.
Nuclear power plants have recognized the importance of nuclear cybersecurity. Based on regulatory guidelines and security-related standards issued by regulatory agencies around the world including IAEA, NRC, and KINAC, nuclear operating organizations and related systems manufacturing organizations, design companies, and regulatory agencies are considering methods to prepare for nuclear cybersecurity. Cryptographic algorithms have to be developed and applied in order to meet nuclear cybersecurity requirements. This paper presents methodologies for validating cryptographic algorithms that should be continuously applied at the critical control system of I&C in NPPs. Through the proposed schemes, validation programs are developed in the PLC, which is a critical system of a NPP's I&C, and the validation program is verified through simulation results. Since the development of a cryptographic algorithm validation program for critical digital systems of NPPs has not been carried out, the methodologies proposed in this paper could provide guidelines for Cryptographic Module Validation Modeling for Control Systems in NPPs. In particular, among several CMVP, specific testing techniques for ECB mode-based block ciphers are introduced with program codes and validation models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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