This study is focused on the development and selection of the optimal cool tube system to maximize its thermal performance. Cool tube is devised to reduce the heating and cooling load of building by preheating or refreshing of intake air with buried pipes. Finite volume method is adopted to solve the conduction problem between the cool tube and earth. We examine the cool tube system for two operating periods, a short term(12 hours) and a long term(3 months). The results of short term operations reveal that condensation significantly influences and raises the exit air temperature. For long term operations, optimum conditions of cool tube system are obtained with variations of flow-rate, depth, length and diameter of cool tube.
NARX(Nonlinear AutoRegressive with eXogenous input) neural network was used for prediction of nuclear reactor behavior which was influenced by control rods in short-term period and also by the concentration of xenon and boron in long-term period in load following operations. The developed model was designed to predict reactor power, xenon worth and axial offset with different burnup states when control rods and boron were adjusted in load following operations. Data of the Korea Next Generation PWR were collected by ONED94 code. The test results presented exhibit the capability of the NARX neural network model to capture the long term and short term dynamics of the reactor core and the developed model seems to be utilized as a handy tool for the use of a plant simulation.
The present study was set to evaluate the effect of pomegranate extracts on improvement of the menopausal syndromes such as face flushing in ovariectomized rats by carrying out short- and long-term experiments. Pomegranate extracts used to feed rats were prepared from the pulp part which does not contain the rid of the pomegranate, and were dissolved in propylene glycol. From the short-term (16 days) experiment, it was clear that when the 25, 250, 1,250 mg/kg/day concentrations of pomegranate extracts were orally fed to ovariectomized rats, the body temperature of the rats in all the 3 groups were decreased with statistical significance compared to other control groups which were fed with propylene glycol only. Especially, the body temperature decreased by $2.7^{\circ}C$ compared to control groups even when the pomegranate extracts were fed at the low concentration of 25 mg/kg/day implying the usefulness of pomegranate extracts in improving face flushing troubles. In addition, the body weight of the groups fed with pomegranate extracts also decreased when compared to groups fed with only propylene glycol, and the results were also statistically significant. In case of the estradiol level in the blood of rats, the levels were somewhat higher in the groups fed with pomegranate extracts than the control groups, even though the difference was not statistically significant. As found from the results of the short-term experiment, in long-term experiment, the groups fed with pomegranate extracts showed statistically significant decrease in the body temperature and the body weight, whereas the increase of the estradiol levels in blood in each groups were statistically insignificant. During the short- and long-term experiments, no sign of toxicity was found in rats fed with pomegranate extracts indicating no toxic side effects of the pomegranate extracts when orally fed. The concentrations of pomegranate extracts 25, 250, 1250 mg/kg/day treated to ovariectomized rats in this study can be estimated to be 1.5, 15, and 75 g/day when treated to women whose body weight is 60 kg which is average for women with menopausal syndromes. Since even the 75 g/day of high concentration of pomegranate extracts did not show any toxicity in short- and long-term experiments, taking 1.5 g/day concentration of pomegranate extracts would be safe dose for not causing any side effects. Therefore, it can be concluded from the results of this study that taking 1.5 g/day of pomegranate extracts for certain period time will improve the menopausal syndromes including face flushing.
This study suggests that the system improvement priority of the Natural Conservation Zone of the Metropolitan Area Maintenance Planning Law, which was enacted for about 37 years. First of all, through the precedent research and the consultation meeting, the improvement plan was divided into the short term and the mid(or long) term. Important findings and implications are as follows. The short-term priority results were 'Improve water quality regulation', 'Strengthen individual location regulations of factories and induce multi-use plan position', and 'Improvement of waterfront area regulation', which were both critical and urgent. The mid-term(or Long-term) priority results were 'To integrate development and environmental duplication regulations', 'Abolition and unification of environmental laws', and 'Adjustment and resetting of natural conservation areas', which were both critical and urgent. On the other hand, 76.4% of the residents and 64.5% of the experts are concerned about the necessity of improvement of the Natural Conservation Zone system. Both residents and experts seem to be aware of the necessity. Opinions about Improvement and mitigation of regulations on Natural Conservation Zone that were constantly raised. In the past, there was a temporary and fragmented institutional mitigation of the government. However, with the rapid development of eco-friendly technologies since 2010, Our Country Conditions is in a transition period. This study has significant implications for the improvement and mitigation of metropolitan area regulations.
Postal logistics organizations are characterized as having high labor intensity and short response times. These characteristics, along with rapid change in mail volume, make load scheduling a fundamental concern. Load analysis of major postal infrastructures such as post offices, sorting centers, exchange centers, and delivery stations is required for optimal postal logistics operation. In particular, the performance of mail traffic forecasting is essential for optimizing the resource operation by accurate load analysis. This paper addresses a traffic forecast problem of postal parcel that arises at delivery stations of Korea Post. The main purpose of this paper is to describe a method for predicting short-term traffic of postal parcel based on self-similarity analysis and to introduce an application of the traffic prediction model to postal logistics system. The proposed scheme develops multiple regression models by the clusters resulted from feature engineering and individual models for delivery stations to reinforce prediction accuracy. The experiment with data supplied by main postal delivery stations shows the advantage in terms of prediction performance. Comparing with other technique, experimental results show that the proposed method improves the accuracy up to 45.8%.
PURPOSES : The demand for extending national highways is increasing, but traffic monitoring is hindered because of resource limitations. Hence, this study classified highway segments into 5 types to improve the efficiency of short-term traffic count planning. METHODS : The traffic volume trends of 880 highway segments were classified through R-squared and linear regression analyses; the steadiness of traffic volume trends was evaluated through coefficient of variance (COV), and the normality of the data were determined through the Shapiro-Wilk W-test. RESULTS : Of the 880 segments, 574 segments had relatively low COV and were classified as type 1 segments, and 123 and 64 segments with increasing and decreasing traffic volume trends were classified as type 2 and type 3 segments, respectively; 80 segments that failed the normality test were classified as type 4, and the remaining 39 were classified as type 5 segments. CONCLUSIONS : A theoretical basis for biennial count planning was established. Biennial count is recommended for types 1~4 because their mean absolute percentage errors (MAPEs) are approximately 10%. For type 5 (MAPE =19.26%), the conventional annual count can be continued. The results of this analysis can reduce the traffic monitoring budget.
Jadoun, Vinay Kumar;Gupta, Nikhil;Niazi, K. R.;Swarnkar, Anil
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제10권5호
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pp.1940-1949
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2015
This paper presents an Enhanced Particle Swarm Optimization (EPSO) to solve short-term hydrothermal scheduling (STHS) problem with non-convex fuel cost function and a variety of operational constraints related to hydro and thermal units. The operators of the conventional PSO are dynamically controlled using exponential functions for better exploration and exploitation of the search space. The overall methodology efficiently regulates the velocity of particles during their flight and results in substantial improvement in the conventional PSO. The effectiveness of the proposed method has been tested for STHS of two standard test generating systems while considering several operational constraints like system power balance constraints, power generation limit constraints, reservoir storage volume limit constraints, water discharge rate limit constraints, water dynamic balance constraints, initial and end reservoir storage volume limit constraints, valve-point loading effect, etc. The application results show that the proposed EPSO method is capable to solve the hard combinatorial constraint optimization problems very efficiently.
The purpose of this work was to examine whether X-Y chromosome dissociation in the primary spermatocytes of mice could be used as an in vivo short-term assaying system that detect environmental mutagens. Four alkylating agents(EMS, MMS, MMC and MNNG) which were known as strong mutagens were administered to BALB/c male mice 3-4 months old. In the control group, the mean frequencies of previously dissociated X and Y chromosomes and autosomes were 7.17% and 2.12%, respectively. Compared to the control group, mutagen-treated groups have no significant differences in dissociation rate of autosomes, while these poops were about 1.2-2.5 times higher in the frequencies of X-Y dissociation. Generally, X-Y dissociation frequency increased consistently with the concentration of mutagens whereas the tendency of autosome dissociation frequency was variable among several mutagens. These results suggest that X-Y dissociation in the primary spermatocytes of mice is applicable as an vivo short-term assaying system for environmental mutagens. There were significantly distinct increase in dissociation of X-Y chromosome in both the hybrid and parents but the X-Y previous dissociation of hybrid appeared higher frequency than BALB /c and wild mice. These results indicate that the factor related to binding X-Y chromosome is specific to strains.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권2호
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pp.77-87
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2021
In this study, a novel improved second order Radial Basis Function Neural Network based method with excellent scheduling capabilities is used for the dynamic prediction of short and long-term energy required applications. The effectiveness and the reliability of the algorithm are evaluated using training operations with New England-ISO database. The dynamic prediction algorithm is implemented in Matlab and the computation of mean absolute error and mean absolute percent error, and training time for the forecasted load, are determined. The results show the impact of temperature and other input parameters on the accuracy of solar Photovoltaic load forecasting. The mean absolute percent error is found to be between 1% to 3% and the training time is evaluated from 3s to 10s. The results are also compared with the previous studies, which show that this new method predicts short and long-term load better than sigmoidal neural network and bagged regression trees. The forecasted energy is found to be the nearest to the correct values as given by England ISO database, which shows that the method can be used reliably for short and long-term load forecasting of any electrical system.
본 연구에서는 LSTM 모델을 활용하여 낙동강 하구역의 DO 농도 예측을 위한 최적 모델 조건과 적합한 예측변수를 찾기 위한 Case study를 수행하였다. 모델 매개변수 case study 결과, Epoch = 300과 Sequence length = 1에서 상대적으로 높은 정확도를 보였다. 예측변수 case study 결과, DO와 수온을 예측변수로 했을 때 가장 높은 정확도를 보였으며, 이는 DO 농도와 수온의 높은 상관성에 기인한 것으로 판단된다. 상기 결과로부터 낙동강 하구역의 DO 농도 예측에 적합한 LSTM 모델 조건과 예측변수를 찾을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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