Lithium salt have been used mainly as electrolyte of thermal battery for electricity storage. Recently, The 3phase lithium salt(LiCl-LiF-LiBr) is tried to use as electrolyte of thermal battery for high electric power. It is reported that LiCl-LiF-LiBr salt have high ion mobility due to its high lithium ion concentration. Solid lithium salt is melt to liquid state at above $500{^{\circ}C}$. The lithium ion is easily reacted with support materials. Because the melted lithium ion has small ion size and high ion mobility. For the increasing mechanical strength of electrolyte pellet, the research was started to apply ceramic filter to support of electrolyte. In this study, authors used SiOC web and glass fiber filter as ceramic mat for support of electrolyte and impregnated LiCl-LiF-LiBr salt into ceramic mat at above $500{^{\circ}C}$. The fabricated electrolyte using ceramic mat was washed with distilled water for removing lithium salt on ceramic mat. The washed ceramic mat was observed for lithium ion reaction behavior with XRD, SEM-EDS and so on.
Government R&D Project Management in Korea has had considerable difficulties because of the lack of project monitoring systems and insufficient communication. The National Program for Tera-level Nanodevices (TND Program) is a ten-year R&D program for commercialization in the area of nano technology. Collaboration and communication among the various participants such as business companies, universities, and government R&D institutes are key success factors in this R&D program. TND Program office has developed a Web-based project management system. This system consists of mostly four sub-management functions: (1) Milestones management of all R&D projects; (2) DR (Design Review) management as the mechanism for checking the performance against milestones; (3) Project activity management using the WBS (Work Breakdown Structure); (4) Budget management. Additionally, it also has many R&D supporting functions such as technology information bulletin board, community management, and visual summary of project progress and performance. This system is effective for monitoring research project as well as measuring project performance of the overall research program. This Web-based system has become the useful tool of R&D moving target mechanism and effective communication and collaboration tool. System features and adoption process of the system are also suggested.
As composite materials are gaining wide acceptance in aircraft structure, repair of damaged composite is becoming an important issue. The issues in composite repair include high cost, material interchangeability, water ingression, and structural integrity. To address these problems, researchers have studied on the composite repair in various aspects. In this paper, an Internet-based advisory service (called Repair Advisory Service, RAS) for composite repair is proposed to increase efficiency for repair process. In the RAS system the web browser is used as its user interface, which provides easy access to the service. The RAS server provides web-based tools for failure prediction, Structural Repair Manual (SRM), automated prepreg cutting process, material properties, inventory and knowledge base. The computer codes implemented for repair design estimate the tensile failure and shear failure of repaired structures. The prediction of failure is based on the maximum strain criterion for tensile failure while elastic-perfect plastic shear failure model is applied for interfacial failure. The OEM's SRM is provided in the PDF format for viewing and searching by web browsers instead of looking up paper version SRM. The knowledge base in this site offers a room to share and distribute ideas, memos, publications, or suggestions from the repair engineers. The fabrication tool of RAS reads repair geometry from engineers then generates a CNC toolpath to cut prepreg patches. The RAS service is open to public and available at http://nano.gsnu.ac.kr/. Broad feedback from field technicians and engineers is welcome to improve the usefulness of RAS.
This paper deals with the development of a deep-learning-based robot that recognizes various types of stairs and performs a mission to go up to the target floor. The overall motion sequence of the robot is performed based on the ROS robot operating system, and it is possible to detect the shape of the stairs required to implement the motion sequence through rapid object recognition through YOLOv4 and Cuda acceleration calculations. Using the ROS operating system installed in Jetson Nano, a system was built to support communication between Arduino DUE and OpenCM 9.04 with heterogeneous hardware and to control the movement of the robot by aligning the received sensors and data. In addition, the web server for robot control was manufactured as ROS web server, and flow chart and basic ROS communication were designed to enable control through computer and smartphone through message passing.
This study examines the rustling sound characteristics of electrospun nanofiber web laminates according to layer structures. This study assesses mechanical properties and frictional sounds (such as SPL); in addition, Zwicker's psychoacoustic parameters (such as Loudness (Z), Sharpness (Z), Roughness (Z), and Fluctuation strength (Z)) were calculated using the Sound Quality Program (ver.3.2, B&K, Denmark). The result determined how to control these characteristics and minimize rustling sounds. A total of 3 specimens' frictional sound (generated at 0.63 m/s) was recorded using a Simulator for Frictional Sound of Fabrics (Korea Patent No. 10-2008-0105524) and SPLs were analyzed with a Fast Fourier Transformation (FFT). The mechanical properties of fabrics were measured with a KES-FB system. The SPL value of the sound spectrum showed 6.84~58.47dB at 0~17,500Hz. The SPL value was 61.2dB for the 2-layer PU nanofiber web laminates layered on densely woven PET(C1) and was the highest at 65.1dB for the 3-layer PU nanofiber web laminates (C3). Based on SPSS 18.0, it was shown that there is a correlation between mechanical properties and psychoacoustic characteristics. Tensile properties (LT), weight (T), and bending properties (2HB) showed a high correlation with psychoacoustic characteristics. Tensile linearity (LT) with Loudness (Z) showed a negative correlation coefficient; however, weight (T) with Sharpness (Z) and Roughness (Z), and bending hysteresis (2HB) with Roughness (Z) indicated positive correlation coefficients, respectively.
Through the development of efficient data collecting technologies like RFID, and inter-enterprise collaboration platforms such as web services, companies which participate in supply chains can acquire visibility over the whole supply chain, and can make decisions to optimize the overall supply chain networks and processes, based on the extracted knowledge from historical data collected by the visibility system. Although not currently active, the MeatWatch system has been developed, and is used in part for this purpose, in the imported beef distribution network in Korea. However, the imported beef distribution network is too complicated to analyze its various aspects using ordinary process analysis approaches. In this paper, we suggest a novel approach, called RFID-based supply chain process mining, to automatically discover and analyze the overall supply chain processes from the distributed RFID event data, without any prior knowledge. The proposed approach was implemented and validated, by using a case study of the imported beef distribution network in Korea. Specifically we demonstrated that the proposed approach can be successfully applied to discover supply chain networks from the distributed event data, to simplify the supply chain networks, and to analyze anomaly of the distribution networks. Such novel process mining functionalities can reinforce the capability of traceability services like MeatWatch in the future.
디젤엔진 시스템은 미세먼지 배출의 엄격해진 저감/제어 기준을 충족하기 위해서 산화촉매는 매우 중요한 기술 중에 하나이다. 본 연구에서는 효율적인 soot산화의 촉매로 Ag 나노입자가 loading된 $La_{0.6}Sr_{0.4}Co_{0.2}Fe_{0.8}O_3$ 섬유상 web 촉매를 제시하였다. 제조된 촉매는 FE-SEM, EDS mapping, XRD, XPS 분석을 통해 특성을 평가하였다. Soot 산화성능측정결과 Ag의 효율적인 촉매특성과 증가된 soot입자와 표면의 접촉면적으로 인하여 50% 산화온도 평가($T_{50}=490^{\circ}C$)에서 자연적인 산화보다 $151^{\circ}C$ 가속화된 것을 확인하였다. 따라서 Ag가 loading된 촉매와 3차원적인 web 구조는 soot 산화에 효율적인 촉매후보군으로 확인하였다.
To elucidate the trophic role of heterotrophic nano- and microplankton (HNMP), we investigated their biomass, community structure, and herbivory in three different water masses, namely, south of Polar Front (SPF), Polar Front Zone (PFZ), the Sub-Antarcitc Front (SAF) in the Drake Passage in the Southern Ocean, during the austral summer in 2002. We observed a spatial difference in the relative importance of the dominant HNMP community in these water masses. Ciliates accounted for 34.7% of the total biomass on an average in the SPF where the concentration of chlorophyll-a was low with the dominance of pico- and nanophytoplankton. Moreover, the importance of ciliates declined from the SPF to the SAF. In contrast, heterotrophic dinoflagellates (HDFs) were the most dominant grazers in the PFZ where the concentration of chlorophyll-a was high with the dominance of net phytoplankton. HNMP biomass ranged from 321.9 to 751.4 $mgCm^{-2}$ and was highest in the PFZ and lowest in the SPF. This result implies that the spatial dynamic of HNMP biomass and community was significantly influenced by the composition and concentration of phytoplankton as a food source. On an average, 75.6%, 94.5%, and 78.9% of the phytoplankton production were consumed by HNMP in the SPF, PFZ, and SAF, respectively. The proportion of phytoplankton grazed by HNMP was largely determined by the composition and biomass of HNMP, as well as the composition of phytoplankton. However, the herbivory of HNMP was one of the most important loss processes affecting the biomass and composition of phytoplankton particularly in the PFZ. Our results suggest that the bulk of the photosynthetically fixed carbon was likely reprocessed by HNMP rather than contributing to the vertical flux in Drake Passage during the austral summer in 2002.
Park, Seon-Joo;Palvanov, Akmaljon;Lee, Chang-Ho;Jeong, Nanoom;Cho, Young-Im;Lee, Hae-Jeung
Nutrition Research and Practice
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제13권6호
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pp.521-528
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2019
BACKGROUND/OBJECTIVES: The aim of this study was to develop Korean food image detection and recognition model for use in mobile devices for accurate estimation of dietary intake. MATERIALS/METHODS: We collected food images by taking pictures or by searching web images and built an image dataset for use in training a complex recognition model for Korean food. Augmentation techniques were performed in order to increase the dataset size. The dataset for training contained more than 92,000 images categorized into 23 groups of Korean food. All images were down-sampled to a fixed resolution of $150{\times}150$ and then randomly divided into training and testing groups at a ratio of 3:1, resulting in 69,000 training images and 23,000 test images. We used a Deep Convolutional Neural Network (DCNN) for the complex recognition model and compared the results with those of other networks: AlexNet, GoogLeNet, Very Deep Convolutional Neural Network, VGG and ResNet, for large-scale image recognition. RESULTS: Our complex food recognition model, K-foodNet, had higher test accuracy (91.3%) and faster recognition time (0.4 ms) than those of the other networks. CONCLUSION: The results showed that K-foodNet achieved better performance in detecting and recognizing Korean food compared to other state-of-the-art models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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