Numerical simulations were performed to evaluate the habitability of an operator for a cabinet fire in the main control room of a nuclear power plant presented in NUREG-1934. To this end, a Fire Dynamics Simulator (FDS), as a representative fire model, was used. As the criteria for determining the habitability of operator, toxic products, such as CO, were also considered, as well as radiative heat flux, upper layer temperature, smoke layer height, and optical density of smoke. As a result, the probabilities of exceeding the criteria for habitability were evaluated through the sensitivity analysis of the major input parameters and the uncertainty analysis of fire model for various fire scenarios, based on V&V (Verification and Validation). Sensitivity analyses of the maximum heat release rate, CO and soot yields, showed that the habitable time and the limit criterion, which determined the habitability, could be changed. The present methodology will be a realistic alternative to enhancing the reliability for a habitability evaluation in the main control room using uncertain information of cabinet fires.
For battery based real-time embedded systems, high performance to meet their real-time constraints and energy efficiency to extend battery life are both essential. Real-Time Dynamic Voltage Scaling (RT-DVS) has been a key technique to satisfy both requirements. In this paper, we present an efficient RT-DVS algorithm called EccEDF that is designed based on ccEDF. The proposed algorithm can precisely calculate the maximum unused utilization with consideration of the elapsed time while keeping the structural simplicity of ccEDF, which overlooked the time needed to run the task in calculating the available slack. The maximum unused utilization can be calculated by dividing remaining execution time($C_i-cc_i$) by remaining time($P_i-E_i$) on completion of the task and it is proved using Fluid scheduling model. We also show that the algorithm outperforms ccEDF in practical applications which is modelled using a PXA250 and a 0.28V-to-1.2V wide-operating-range IA-32 processor model.
Since oil spills can be a significant threat to the marine ecosystem, it is necessary to obtain information on the current contamination status quickly to minimize the damage. Satellite-based detection of marine oil spills has the advantage of spatiotemporal coverage because it can monitor a wide area compared to aircraft. Due to the recent development of computer vision and deep learning, marine oil spill detection can also be facilitated by deep learning. Unlike the existing studies based on Synthetic Aperture Radar (SAR) images, we conducted a deep learning modeling using PlanetScope optical satellite images. The blind test of the DeepLabV3+ model for oil spill detection showed the performance statistics with an accuracy of 0.885, a precision of 0.888, a recall of 0.886, an F1-score of 0.883, and a Mean Intersection over Union (mIOU) of 0.793.
The purpose of this study is to analyze how to utilize sports cooperatives that can be a pleasure to work and add living expenses through sports as a model for creating jobs for the elderly. To this end, after reviewing the literature and expert survey using Delphi techiques for 9 sports experts and 4 cooperative experts, the following conclusions were drawn analyzing with Excel, SPSS V28, and AHP analysis Dress V 1.7 program First, as a model for creating jobs for the elderly, the economic factors, social factors, institutional factors, and middle categories 10 factors and sub-categories 36 factors were derived from the major categories for the utilization of sports cooperatives. Second, through senior sports cooperatives, economic activities generate income, and volunteer and talent-sharing activities provide opportunities for physical and mental health and social participation. And, as corporations, they can expand profit-making projects through government and local government collaboration and partnership projects, contributing to solving issues related to the elderly. In the future, follow-up studies are needed to explore the needs, satisfaction, problems, improvement plans, utilization plans, and development directions of sports cooperatives in the sports field.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.17
no.4
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pp.205-212
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2024
This study developed a deep learning model that distinguishes the front (with garnish) and the back (without garnish) surface of the dried semi-finished product (dried bukak) for screening operation before transfter the dried bukak to oil heater using robot's vacuum gripper. For deep learning model training and verification, RGB images for the front and back surfaces of 400 dry bukak that treated by data preproccessing were obtained. YOLO-v5 was used as a base structure of deep learning model. The area, surface information labeling, and data augmentation techniques were applied from the acquired image. Parameters including mAP, mIoU, accumulation, recall, decision, and F1-score were selected to evaluate the performance of the developed YOLO-v5 deep learning model-based surface detection model. The mAP and mIoU on the front surface were 0.98 and 0.96, respectively, and on the back surface, they were 1.00 and 0.95, respectively. The results of binary classification for the two front and back classes were average 98.5%, recall 98.3%, decision 98.6%, and F1-score 98.4%. As a result, the developed model can classify the surface information of the dried bukak using RGB images, and it can be used to develop a robot-automated system for the surface detection process of the dried bukak before deep frying.
We performed CCD photometric observations of the eclipsing binary Y Cam with a pulsating component, for 16 nights from November 2000 to May 2001 using a V filter attached to the 61-cm reflector at Sobaeksan Optical Astronomy Observatory. Our V light curve and Broglia & Marin's (1974) BV ones were analyzed with Mode 2 for a detached Roche model as well as Model 5 for a semi-detached one in the Wilson-Devinney code. From the analysis, we found the following results: 1) It is hardly discernible from only light curve synthesis which model between the detached and semi-detached ones is a real Roche model of Y Cam. 2) There exist the third light of about 2% and 3% in B and V light curves of Y Cam, respectively. 3) The light curve solution is immune from the light variation due to the pulsation of the primary component of Y cam. However, the detached model rather than the semi-detached one has slightly better fitted to the observations which were get rid of the pulsation effect. 4) The absolute dimensions of Y Cam were calculated for two Roche models.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.5
s.43
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pp.39-52
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2006
As accelerates the technical evolution of high-speed network and progresses the digitalization of broadcasting network, TV channel service through satellite/cable/terrestrial networks becomes more stable and mature. However, TV channel service using IP network such as IPTV is recently emerging. Especially, when it comes to current mosaic EPG(Electronic Program Guide) as a channel guide, the implementation of EPG via IP network is under developing. Furthermore, the personal target mosaic EPG is not provided at all in the IPTV. This paper proposes a construction method of mosaic system which can support fixed and personalized mosaic EPG using IP network for viewers. The fixed mosaic EPG is made several steps as follows ; First, H/E generates several mosaic A/V streams. Then, which are transmitted to the STB in terms of multicasting via IP network. Finally, mosaic EPG is displayed on TV through STB. In addition, this paper describes a construction model of the personalized A/V mosaic EPG that represents each person's favorite channels according to their tastes and interests. As for the contributions. The TV channel guide using IP network enable viewer to select channel more easily with practical adaptation of multi-channel expansibility and sufficient usability. In addition, through personal mosaic EPG, a number of viewers can compose their own mosaic EPG and enjoy a variety of channel easily in accordance with their preferences. Finally, the personal mosaic EPG can prohibit non-adult users from connecting adult-only contents more efficiently.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.43
no.1
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pp.128-134
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2014
To develop a crab-like flavorant from snow crab cooker effluent (SCCE, $20^{\circ}Brix$), optimal reaction conditions were determined using response surface methodology (RSM) combined with reaction flavoring technology (RFT). Using five variables (proline, glycine, arginine, methionine, fructose), RSM based on a five-level central composite design was applied to evaluate sensory acceptance (odor, taste, and overall acceptance) as dependent variables. A model equation obtained from RSM showed 0.88 of R-square for odor, 0.90 for taste, and 0.95 for overall acceptance with 0.07 lack of fit in overall acceptance (P<0.05). Odor score (predicted value) was 7.21 in the saddle point. Optimal flavoring conditions for making a crab-like flavorant were as follows: addition of 0.29 g of proline, 0.63 g of glycine, 0.61 g of arginine, 0.02 g of methionine, and 1.07 g% (w/v) of fructose into SCCE with RFT (90 min at $130^{\circ}C$). Odor score obtained under optimal conditions was 7.56, which was higher than the predicted value.
For an optimal design of automotive electric system, it is important to have a reliable modeling tool to predict the charge-discharge behaviors of the automotive battery. In this work, a two-dimensional modeling was carried out to predict the charge-discharge behaviors of a 12-V automotive lead-acid battery. The model accounted for electrochemical kinetics and ionic mass transfer in a battery cell. In order to validate the modeling, modeling results were compared with the experimental data of the charge-discharge behaviors of a lead-acid battery. The discharge behaviors were measured with three different discharge rates of C/5, C/10, and C/20 at operating temperature of $25^{\circ}C$. The batteries were charged with constant current of 30A until the charging voltage reached to a predetermined value of 14.24 V and then the charging voltage was kept constant. The discharge and charge curves from the measurements and modeling were in good agreement. Based on the modeling, the distributions of the electrical potentials of the solid and solution phases, the porosity of the electrodes, and the current density within the electrodes as well as the acid concentration can be predicted as a function of charge and discharge time.
In this paper, an artificial neural network based on simulated annealing was constructed. The mapping relationship between the parameters of micro-scaled flow channels electrochemical machining and the channel shape was established by training the samples. The depth and width of micro-scaled flow channels electrochemical machining on stainless steel surface were predicted, and the flow channels experiment was carried out with pulse power supply in NaNO3 solution to verify the established network model. The results show that the depth and width of the channel predicted by the simulated annealing artificial neural network with "4-7-2" structure are very close to the experimental values, and the error is less than 5.3%. The predicted and experimental data show that the etching degree in the process of channels electrochemical machining is closely related to voltage and current density. When the voltage is less than 5V, a "small island" is formed in the channel; When the voltage is greater than 40V, the lateral etching of the channel is relatively large, and the "dam" between the channels disappears. When the voltage is 25V, the machining morphology of the channel is the best.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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