As the largest shipbuilding company in the world and the leader in the Korean merchant shipbuilding industry, Hyundai Heavy Industries is currently struggling to carry out intensive productivity improvement efforts in order to be the global merchant shipbuilding market leader by surpassing in the competition with Japan and being free from the defiance of China armed with very cheap labor costs. This paper introduces the academy-and-industry collaborative project, a part of the productivity improvement efforts, which has conducted on the steel stockyard operations. As a pilot project that researches for the way of improving the stockyard operations and ignites further projects on the stockyard operations, the project defined the stockyard operations, measured current situations, and analyzed management dilemmas. In addition, the project developed the steel stockyard operations simulator. Besides that the simulator is used by the operations manager who has heavily relied on his work-experienced intuition when making decisions, this paper expects that further projects on the stockyard operations utilize the simulator for their own purposes.
Interests and importance of down-scale combustor is increasing with the emerging need for miniaturized power source which is now a bottleneck of micro system development. But in down scaled combustor increased heat loss compared to thermal energy generation inhibits the usability and application of the device, so as a preliminary work of down scaled combustor fabrication. Modeling tool for the device should be established, in this study modeling approach of closed vessel combustion phenomena that can express heat loss effect and resulting quenching is proposed and the result is compared with experiment data. From this model heat loss effect following combustor scale down can be further understood, and further more design parameter and analysis tool can be obtained.
The present study aims to predict the heat transfer characteristics around a square cylinder with different corner radii using multivariate adaptive regression splines (MARS). Further, the MARS-generated objective function is optimized by particle swarm optimization. The data for the prediction are taken from the recently published article by the present authors [P. Dey, A. Sarkar, A.K. Das, Development of GEP and ANN model to predict the unsteady forced convection over a cylinder, Neural Comput. Appl. (2015) 1-13]. Further, the MARS model is compared with artificial neural network and gene expression programming. It has been found that the MARS model is very efficient in predicting the heat transfer characteristics. It has also been found that MARS is more efficient than artificial neural network and gene expression programming in predicting the forced convection data, and also particle swarm optimization can efficiently optimize the heat transfer rate.
The security and privacy issues derived from unsecurely storing biometrics templates in biometric authentication/ recognition systems have opened a new research area about how to secure the stored biometric templates. Biometrics-based key generation is the newest approach that provides not only a mechanism to protect stored biometric templates in authentication/ recognition systems, but also a method to integrate biometric systems with cryptosystems. Therefore, this approach has attracted much attention from researchers worldwide. A review of current research state to summarize the achievements and remaining works is necessary for further works. In this study, we first outlined the requirements and the primary challenges when implementing these systems. We then summarize the proposed techniques and achievements in representative studies on biometrics-based key generation. From that, we give a discussion about the accomplishments and remaining works with the corresponding challenges in order to provide a direction for further researches in this area.
International journal of advanced smart convergence
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제10권4호
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pp.225-232
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2021
Obesity is caused by the accumulation of triglycerides in adipocytes by the differentiation and lipid synthesis process of pre-adipocytes, and excessive accumulation of adipocytes by the activated Adipogenesis process within the differentiated cells. Therefore, inhibiting the differentiation of adipocyte cells or controlling the adipogenesis process is known as an effective treatment method for obesity. This study evaluates the inhibition of Red beet root extract on pancreatic lipase and pre-adipocyte cell differentiation. Also it evaluates the Red beet root extract activities on C/EBP-𝛼,𝛽, and PPAR-𝛄. The experiments proved that the Red beet root extract inhibits pancreatic lipase by concentration dependency. Further, in 3T3-L1 inhabitation experiment, it was found Red beet root extract inhibited adipocyte formation. Red beet root extract also inhibits the expression of C/EBP-𝛼, C/EBP-𝛽, and PPAR-𝛾 which effect the process of adipocytic differentiation. We therefore concluded that RBE has a high potential to further studies on anti-obesity effect.
In this paper, we propose to investigate the existing SW education related studies and to collect the total effect size for the improvement of computational thinking(CT) through meta-analysis and to confirm the effect size according to various variables. So, we have objectively identified and generalized the practical effects of SW education on the various variable. The results of the meta-analysis showed that 1) the overall effect of SW educational activities on CT improvement was 'Hedges' g=0.643', so SW educational activity can get a CT improvement of about 24% over other educational activities. 2) EPL is a SW teaching-learning method that greatly improves students' CT. 3) Since SW education can be guaranteed to improve CT among elementary school students and university students, essential SW education for these should be further promoted. And it was found that SW education activity were more effective for CT improvement in small cities & rural areas than big cities, but the cause was not identified, so further study will be required.
Histomonas meleagridis is a facultative anaerobic parasite, which can cause a common poultry disease known as histomoniasis. The species and age of the birds impacts on the susceptibility, with turkey being the most susceptible species. Chickens are less susceptible to H. meleagridis than turkeys and usually serve as reservoir hosts. Here, the diagnosis of an outbreak of histomoniasis in backyard Sanhuang chickens is described. The primary diagnosis was made based on clinical symptoms, general changes at necropsy, histopathology, and the isolation and cultivation of parasites. The pathogen was further confirmed by cloning, PCR identification, and animal inoculation tests. A strain of H. meleagridis, named HM-JSYZ-C, with a higher pathogenicity level in chickens was obtained. The study lays a foundation for further investigations into H. meleagridis and histomoniasis in chickens.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권4호
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pp.245-253
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2022
Commenced in 1954 by IBM, machine translation has expanded immensely, particularly in this period. Machine translation can be broken into seven main steps namely- token generation, analyzing morphology, lexeme, tagging Part of Speech, chunking, parsing, and disambiguation in words. Morphological analysis plays a major role when translating Indian languages to develop accurate parts of speech taggers and word sense. The paper presents various machine translation methods used by different researchers for Indian languages along with their performance and drawbacks. Further, the paper concentrates on parts of speech (POS) tagging in Marathi dialect using various methods such as rule-based tagging, unigram, bigram, and more. After careful study, it is concluded that for machine translation, parts of speech tagging is a major step. Also, for the Marathi language, the Hidden Markov Model gives the best results for parts of speech tagging with an accuracy of 93% which can be further improved according to the dataset.
Live streaming has become one of the most important communication tools for influencers to synchronously interact with viewers. It is critical to understand the effect of the reciprocal and synchronously interactive relations built between influencers and viewers, so-called trans-parasocial relations, in the context of live streaming. In this study, we investigate how trans-parasocial relations impact viewers' stickiness and purchase intention on live streaming platforms. Furthermore, we investigate fanship as a mediating factor in the relationship between trans-parasocial relations and viewers' behaviors. Overall, the results reveal significant direct and indirect effects of trans-parasocial relations on viewers' stickiness and purchase intention. Higher trans-parasocial relations further lead to stronger viewers' fanship toward influencers and increases their willingness to stay longer or make purchases on live streaming platforms. These findings further the understanding of influencer-viewer relations and viewers' behavior on live streaming platforms and provide valuable insights into influencer marketing and live streaming.
The concept of meta-material-based isolation systems (MMIS) for structural columns has been revisited in the present study in order to enhance the stability of rubber pads by using steel shim reinforced rubber (SSRR) layers. Analytical calculations have shown a significant improvement in the stability of MMIS with SSRR pads. Finite element analysis has also been conducted to further show the reduced response of a bridge with the modified MMIS under excitations having frequencies within the corresponding attenuation zone (AZ) as compared to the response of a conventional bridge without MMIS. FE analysis further shows the stress generated on the bridge with MMIS systems are within safe limits. Finally, a generalized procedure has been developed to design bridge columns with the proposed modified MMIS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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