A combination of the instrumented indentation and 3D morphology measurement has been tried in order to perform a real-time property measurement of degraded materials in gas pipelines; three-dimensional indent morphologies were recorded using a reflective laser scanner after a series of insturmented indentations on three metallic specimens. Dimensions of the permanent deformation zone and contact boundary were analyzed from the cross-sectional profile over an remnant indent and used for estimating yield strength and hardness, respectively. Estimated yield strength was comparable with that from uniaxial tensile test and actual hardness implying material pile-up effects was lower than the calculated value from indentation curve by $20{\sim}30%$. It means that this 3D image analysis can explain the material pile-up effects on the contact properties. Additionally, a combined system of indentation and laser sensor was newly designed by modifying a shape of the indentation loading fixture.
Objectives : This study introduced the healthy life-year(HeaLY), a composite indicator of disease burden, and used it to estimate the burden of major cancers in Korea. Methods : We collected data from the national death certificate database, the national health insurance claims database and the abridged life table. This data was used to create a spreadsheet and estimate the burden of major cancers by sex in terms of HeaLYs. Results : The burden of 10 major cancers for males was 2,248.97 person-year in terms of HeaLYs. Stomach cancer, liver cancer, and lung cancer were responsible for 75.2% of the burden of 10 major cancers. The disease burden of 10 major cancers for females was estimated to be 1,567.58 person-years. About two thirds of HeaLYs lost were from stomach cancer, liver cancer, lung cancer, colorectal cancer, and breast cancer. The rankings among 10 major cancers were somewhat different in terms of both HeaLYs and deaths as the HeaLY method considers both mortality and morbidity. Conclusions : Despite the limitations of the data sources, we conclude that HeaLY can aid in setting policy priorities concerning major cancers by estimating the disease burden of these cancers. Time-series analysis of the disease burden using HeaLY and DALY will elucidate the strengths and weaknesses of both methods.
This study analyzes the effect of airport investment on GRDP(Gross Regional Domestic Product) using Regional Production Function with public investment on social infrastructure. Particularly it includes the spillover effect of airport investment on the economies of neighbor regions beyond border. We estimate regional production function with the independent variable of airport investment stock using panel data with regional cross-section and time-series data. In the analysis with aggregate data of all industries, it shows the positive relationship between airport investment and GRDP which implies the affirmative effect of airport investment on regional economy in the aspects of direct and indirect spill-over effects. On the contrary, the research results of each industry do not appear to be the same. With the different characteristics of each industry, the direct and indirect effect may not be the same and the SOC investment contributes to the restructuring of regional economy by altering the industrial organizations of any specific region and its neighbors.
Lee, Sung Hack;Lee, Sang Hyun;Hong, Min Ki;Cho, Jin Young
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.275-275
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2015
최근 기후변화에 따른 극한 강우사상의 증가로 인하여 농업용 저수지의 재해 위험도가 증가하고 있는 추세이며, 사고가 발생할 때 마다 파손/붕괴된 시설물을 보수하는 대응형 유지관리체계에서 벗어나 기반시설의 성능과 생애주기 등을 고려하여 재해 발생을 사전에 예보 및 경보를 알릴 수 있는 예방적 관리체계로의 전환이 필요하다. 한국농어촌공사는 전국 1,500개 저수지에서 10분 단위 수위자료를 측정하고 있으며, 이를 분석하여 재해예방에 활용할 수 있는 기반이 조성되어 있으나 이에 대한 관리가 이루어지지 않고 있고 수집된 자료를 활용하여 재해 징후를 분석할 수 있는 재해 예방적 분석기술이 마련되어 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 농업용 저수지 수위자료를 이용한 저수지 이상거동을 판별하기 위하여 전국 34개 한국농어촌공사 관할 저수의 시계열 수위자료의 특성(Feature)을 분석하고자 한다. 시계열 자료의 시계열 특성을 분석하기 위하여 한국농어촌공사 관할의 전국 34개 저수지를 선정하여 분석을 실시하였다. 대상저수지는 지역별, 저수용량, 안정등급, 붕괴발생, 1개 지사관할 저수지로 각각 구분하여 선정하였으며, 각 저수지의 수위 측정기간(최소 5개년)에 대한 자료를 수집하였다. 농업용 저수지의 시계열 수위 자료의 특성을 분석하기 위하여 자료의 전처리를 수행하였다. 자료의 전처리는 시계열 수위자료의 잡음 특성, 기상자료 관련 변동특성 등 분류(Classification)에 영향을 미치는 노이즈 요소를 제거하는 과정이다. 전처리과정을 거친 자료는 특징(Feature) 추출 과정을 거치게 되고, 추출된 특징의 적합성에 따라 분류 알고리듬 성능에 많은 영향을 미친다. 따라서 시계열 자료의 특성을 파악하고 특징을 추출하는 것은 이상치 탐지에 있어 매우 중요한 과정이다. 본 연구에서는 시계열 자료 특징 추출 방법으로 물리적인 한계치, 확률적인 문턱값(Threshold), 시계열 패턴, 주변 저수지와의 시계열 상관분석 등을 적용하였으며, 이를 데이터베이스로 구축하여 이후 분류알고리듬 학습에 적용하여 정상치와 이상치를 판별하는데 이용될 수 있도록 하였다. 따라서 본 연구에서 제시되는 농업용 저수지의 시계열 특성은 다양한 분류알고리듬에 적용할 수 있으며, 이를 통하여 저수지 이상거동 판별을 위한 최적을 분류알고리듬의 선택에 도움이 될 것이다.
Lee, Hyunwook;Song, Sunguk;Zhu, Ju Hua;Lee, Munseok;Yoo, Chulsang
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.259-259
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2019
시계열 자료들을 분석하고자 하는 경우 자료가 정상성(stationarity)을 만족하는 경우는 드물다. 특히 계절성을 제거한 자료들에서는 정량화하기 어려운 주기성이 많이 관찰된다. 즉, 어떤 특정지역에서 나타나는 현상이 다른 기상 현상에 영향을 미칠 것은 자명한 일이나 그 관련성이 선형(linearity)일 가능성은 극히 드물다. 따라서 그들 사이의 관련성이 선형성에 근거한 지표들로 정량화되어야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다양한 방법이 사용되며 그중에서 웨이블릿 분석을 통해 본 연구를 진행하였다. 웨이블릿 변환(wavelet transforms)은 특수한 함수의 집합으로 구성되어 기존 웨이블릿 신호의 분석을 위해 사용되는 방법이다. 이 변환은 푸리에 변환에서 변형된 방법으로 특정한 기저 함수(base function)를 이용하여 기존의 시계열 자료를 주파수로 바꾸는 변환이다. 웨이블릿 변환에서 기저 함수를 모 웨이블릿이라고 하며 이를 천이, 확대 및 축소 과정을 통해 주파수를 구성한다. 웨이블릿 분석은 모 웨이블릿을 분해하고 재결합하여 시계열 분석을 할 수 있다. 모 웨이블릿 함수에는 Haar, Daubechies, Coiflets, Symlets, Morlet, Mexican Hat, Meyer 등의 여러 가지 종류의 모 웨이블릿 함수가 있으며 모 웨이블릿이 달라지면 결과가 다르게 나타난다. 기존에는 Morlet 웨이블릿을 주로 이용하여 주파수분석에 사용하여 결과를 도출하였다. 그리고 시계열 자료는 크게 백색잡음(White Noise), 장기기억(Long Term Memory), 단기기억(Short Term Memory)으로 나뉜다. 각 시계열 자료의 종류에 따라 임의의 시계열 자료를 산정하여 그에 따른 웨이블릿 분석을 통해 모 웨이블릿의 특성을 도출하였다. 본 연구에서는 웨이블릿 분석을 통해 시계열 자료의 최적 모 웨이블릿을 결정하고자 남방진동지수(SOI), 북극진동지수(AOI)의 자료를 이용하여 웨이블릿 분석을 시도하였다. 웨이블릿 분석은 모 웨이블릿에 따라 달라지는 결과를 토대로 분석하였으며 이를 정상성과 지속성에 따라 분류된 시계열에 적용하여 최적 모 웨이블릿을 결정하고자 하였다. 본 연구에서는 임의의 시계열 자료에서 설정한 최적의 모 웨이블릿을 AOI와 SOI와 같은 실제 시계열 자료에 대입하여 분석을 진행하였다. 본 연구에서는 시계열 자료의 종류를 구분하고 자료의 특성에 따라 가장 적합한 모 웨이블릿을 구하고자 하였다.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.38
no.4
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pp.177-183
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2015
Incremental sheet metal forming is a manufacturing process to produce thin parts using sheet metals by a series of small incremental deformation. The process rarely needs dedicated dies and molds, thus, preparation time for the process is relatively short as to be compared to conventional metal forming. Spring back in sheet metal working is very common, which causes critical errors in dimensions. Incremental sheet metal forming is not fully investigated yet. Hence, incremental sheet metal forming frequently produces inaccurate parts. This paper proposes a method to minimize dimensional errors to improve shape accuracy of products manufactured by incremental forming. This study conducts experiments using an exclusive incremental forming machine and the material for these experiments are sheets of aluminum AL1015. This research defines a process parameter and selects a few factors for the experiments. The parameters employed in this paper are tool feed rate, tool diameter, step depth, material thickness, forming method, dies applied, and tool path method. In addition, their levels for each factor are determined. The plan of the experiments is designed using orthogonal array $L_8$ ($2^7$) which requires minimum number of experiments. Based on the measurements, dimensional errors are collected both on the tool contacted surfaces and on the non-contacted surfaces. The distances between the formed surfaces and the CAD models are scanned and recorded using a commercial software product. These collected data are statistically analyzed and ANOVAs (analysis of variances) are drawn up. From the ANOVAs, this paper concludes that the process parameters of tool diameter, forming depth, and forming method are the significant factors to reduce the errors on the tool contacted surface. On the other hand, the experimental factors of forming method and dies applied are the significant factors on the non-contacted surface. However, the negative forming method always produces better accuracy than the positive forming method.
Building on the framework of language socialization [10] in language learning and use, the present study examines the environmental factors involved in four college students' English learning in the situated place of the home during the COVID-19 pandemic. Using narrative inquiry, this study implements a time-series analysis to investigate undergraduates' online English learning in a rural area of northwest China. The data were collected via oral and written narration, semi-structured interviews, and class documents. Leveraging the field-habitus theories, the findings reveal that each of the students had a different habitus in the family field that influenced their English learning at home between March to July of 2020. Ultimately, all four students felt that their habitus made their online English learning ineffective and expressed that they did not wish to continue learning at home. The findings imply that it is important for rural parents to pay more attention to building college students' learning environments and helping students cultivate a strong learning habitus in the family field in northwest China.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.63
no.6
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pp.101-115
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2021
The purpose of this study is to evaluate the compatibility of the vegetation index between the two satellites and the applicability of agricultural monitoring by comparing and verifying NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) based on Sentinel-2 and Terra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). Terra MODIS NDVI utilized 16-day MOD13Q1 data with 250 m spatial resolution, and Sentinel-2 NDVI utilized 10-day Level-2A BOA (Bottom Of Atmosphere) data with 10 m spatial resolution. To compare both NDVI, Sentinel-2 NDVIs were reproduced at 16-day intervals using the MVC (Maximum Value Composite) technique. As a result of time series NDVIs based on two satellites for 2019 and compare by land cover, the average R2 (Coefficient of determination) and RMSE (Root Mean Square Error) of the entire land cover were 0.86 and 0.11, which indicates that Sentinel-2 NDVI and MODIS NDVI had a high correlation. MODIS NDVI is overestimated than Sentinel-2 NDVI for all land cover due to coarse spatial resolution. The high-resolution Sentinel-2 NDVI was found to reflect the characteristics of each land cover better than the MODIS NDVI because it has a higher discrimination ability for subdivided land cover and land cover with a small area range.
As digital twin technology is applied to various industrial fields, technologies to effectively process large amounts of data are required. In this paper, we discuss a customized service method for fast search and effective delivery of large-scale data for underground facility for public utilities management. The proposed schemes are divided into two ways: a fast search data generation method and a customized information service segmentation method to efficiently search and abbreviate vast amounts of data. In the high-speed search data generation, we discuss the configuration of the synchronization process for the time series analysis of the sensors collected in the underground facility and the additional information method according to the data reduction. In the user-customized service method, we define the types of users in normal and disaster situations, and discuss how to service them accordingly. Through this study, it is expected to be able to develop a systematic data generation and service model for the management of underground utilities that can effectively search and receive large-scale data in a disaster situation.
Background: Panax notoginseng is a highly valued medicinal herb used widely in China and many Asian countries. Its root and rhizome have long been used for the treatment of cardiovascular and hematological diseases. Imaging the spatial distributions and dynamics of metabolites in heterogeneous plant tissues is significant for characterizing the metabolic networks of Panax notoginseng, and this will also provide a highly informative approach to understand the complex molecular changes in the processing of Panax notoginseng. Methods: Here, a high-sensitive MALDI-MS imaging method was developed and adopted to visualize the spatial distributions and spatiotemporal changes of metabolites in different botanical parts of Panax notoginseng. Results: A wide spectrum of metabolites including notoginsenosides, ginsenosides, amino acids, dencichine, gluconic acid, and low-molecular-weight organic acids were imaged in Panax notoginseng rhizome and root tissues for the first time. Moreover, the spatiotemporal alterations of metabolites during the steaming of Panax notoginseng root were also characterized in this study. And, a series of metabolites such as dencichine, arginine and glutamine that changed with the steaming of Panax notoginseng were successfully screened out and imaged. Conclusion: These spatially-resolved metabolite data not only enhance our understanding of the Panax notoginseng metabolic networks, but also provide direct evidence that a serious of metabolic alterations occurred during the steaming of Panax notoginseng.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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