Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.8
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pp.62-68
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2016
The feeder cable assembly is an automotive part used for telecommunication. If it malfunctions, the control and safety of the automobile can be put at risk. ALT (Accelerated Life Testing) is a testing process for products in which they are subjected to conditions (stress, strain, temperatures, etc.) in excess of their normal service parameters in an attempt to uncover faults and potential modes of failure in a short amount of time. Failure is caused by defects in the design, process, quality, or application of the part, and these defects are the underlying causes of failure or which initiate a process leading to failure. Thermal shock occurs when a thermal gradient causes different parts of an object to expand by different amounts. Thermal shock testing is performed to determine the ability of parts and components to withstand sudden changes in temperature. In this research, the main causes of failure of the feeder cable assembly were snapping, shorting and electro-pressure resistance failure. Using the Coffin-Manson model for ALT, the normal conditions were from Tmax = $80^{\circ}C$ to Tmin = $-40^{\circ}C$, the accelerated testing conditions were from Tmax = $120^{\circ}C$ to Tmin = $-60^{\circ}C$, the AF (Acceleration Factor) was 2.25 and the testing time was reduced from 1,000 cycles to 444 cycles. Using the Bxlife test, the number of samples was 5, the required life was B0.04%.10years, in the acceleration condition, 747 cycles were obtained. After the thermal shock test under different conditions, the feeder cable assembly was examined by a network analyzer and compared with the Weibull distribution modulus parameter. The results obtained showed good results in acceleration life test mode. For the same reliability rate, the testing time was decreased by a quarter using ALT.
Kim, Jin-Tae;Bang, Jung Wan;Hyun, Chang-Yong;Choi, Hyo Jeong;Kim, Tae-Hyung
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.2
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pp.58-65
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2016
This study was a preparatory experiment aimed the development of membrane scaffolds for tissue engineering. A PCL composite solution contained sodium chloride(NaCl). PCL porous membrane scaffolds were formed on a glass casting plate using a film applicator and immersed in distilled water to remove the NaCl reaching after drying. NaCl was used as a pore former for a 3 dimensional pore net-work. The dry condition parameters were $4^{\circ}C$, room temperature (RT) and $40^{\circ}C$ for each different temperatures in the drying experiment. SEM revealed the morphology of the pores in the membrane after drying and evaluated the in vitro cytotoxicity for basic bio-compatibility. The macro and micro pores existed together in the scaffold and showed a 3-dimensional pore net-working morphology at RT. The in vitro cytotoxicity test result was "grade 2" in accordance with the criterion for cytotoxicity by ISO 10993-5. The dry condition affected the formation of a 3 dimensional pore network and micro and macro pores. Therefore, these results are expected provide the basic process for the development of porous membrane scaffolds to control degradation and allow drug delivery.
Ann, Ho June;Park, Cheol Woo;Kim, Yong Jae;Jang, Young Ik;Kong, Jung Sik
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.21
no.6
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pp.185-195
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2017
In recent years, unexpected bridge fire accidents have increased because of augmenting the number of traffic volumes and hazardous materials by the increment in traffics and distribution business. Furthermore, in accordance with the effort of using the under space of bridges, the ratio of occupied by combustible materials like oil tanker or lorry has been increased. As a result, the occurrence of bridge fire has been growing drastically. In order to mitigate the accident of bridge fire, risk assessment of bridge fire has been studied, however, practical risk models considering safety from users' viewpoints were scarce. This study represented quantitative risk assessment model applicable to national road bridges in Korea. The primary factors with significant impacts on bridge fire accidents was chosen such as clearance height, materials of bridges, arrival time of fire truck and fire intensity. The selected factors were used for Fire Dynamics Simulation (FDS) and the peak temperature calculated by FDS in accordance with the fire duration and fire intensity. The risk assessment model in bridge fire reflected the FDS analysis results, the fire damage criteria, and the grade of fire truck arrival time was established. Response plans for bridge fire accidents according to the risk assessment output has been discussed. Lastly, distances between bridges and fire stations were calculated by GIS network analysis. Based on the suggested assessment model and methodology, sample bridges were selected and graded for the risk assessment.
We present two data-driven modeling methods, partial least square (PLS) and artificial neural network (ANN), to predict the major operating and performance variables of a polymer electrolyte membrane (PEM) fuel cell stack. PLS and ANN models were constructed using the experimental data obtained from the testing of a 30 kW-class PEM fuel cell stack, and then were compared with each other in terms of their prediction and computational performances. To reduce the complexity of the models, we combined a variables importance on PLS projection (VIP) as a variable selection method into the modeling procedure in which the predictor variables are selected from a set of input operation variables. The modeling results showed that the ANN models outperformed the PLS models in predicting the average cell voltage and cathode outlet temperature of the fuel cell stack. However, the PLS models also offered satisfactory prediction performances although they can only capture linear correlations between the predictor and output variables. Depending on the degree of modeling accuracy and speed, both ANN and PLS models can be employed for performance predictions, offline and online optimizations, controls, and fault diagnoses in the field of PEM fuel cell designs and operations.
This study investigates the prediction of daily water supply, which is a necessary for the efficient management of water distribution system. Fuzzy neuron, namely artificial intelligence, is a neural network into which fuzzy information is inputted and then processed. In this study, daily water supply was predicted through an adaptive learning method by which a membership function and fuzzy rules were adapted for daily water supply prediction. This study was investigated methods for predicting water supply based on data about the amount of water supplied to the city of Kwangju. For variables choice, four analyses of input data were conducted: correlation analysis, autocorrelation analysis, partial autocorrelation analysis, and cross-correlation analysis. Input variables were (a) the amount of water supplied (b) the mean temperature, and (c)the population of the area supplied with water. Variables were combined in an integrated model. Data of the amount of daily water supply only was modelled and its validity was verified in the case that the meteorological office of weather forecast is not always reliable. Proposed models include accidental cases such as a suspension of water supply. The maximum error rate between the estimation of the model and the actual measurement was 18.35% and the average error was lower than 2.36%. The model is expected to be a real-time estimation of the operational control of water works and water/drain pipes.
This study aimed in onion production by evaluating cost and labor efficiencies of onion storage methods using either a ton-bag or a wire-steel pallet. New methods using ton-bag and wire-steel pallets were developed and applied to postharvest tasks, such as harvest packaging, transportation, and storage. The storage parameters evaluated for their effect on the logistics of onion production were: working duration, working hours, and cost expenditure. The longitudinal tensile strength of the ton-bag developed in this study was 16% higher than that of the conventional ton-bag. The wire-steel pallet developed in this study had 10% more storage capacity in a low-temperature storage room, and its truck loading capacity was more than doubled compared to that of the conventional steel pallet. There was no difference in the wasting rate during bulk storage between the newly developed wire-steel pallet and the conventional steel pallet, for 500 kg of onions. However, the bulk storage of 1,000 kg of onions using the wire-steel pallet was not found to be suitable, because the wasting rate of onions stored using the wire-pallet was 3.7% higher than that of onions stored using a conventional steel pallet. The time and the total investing costs for the bulk method decreased by 50.1% and 46.1%, respectively, compared to those for conventional harvest. In the bulk storage using the wire-steel pallet, the total storage cost decreased by 28.8%. Thus, it is estimated that we could have saved 18.3 billion won if the wire-steel pallet method about 30% of the total onion production (1,298,749 M/T) in 2016.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.14
no.2
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pp.69-81
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2011
The soil moisture data of the National Aeronautics and Space Administration(NASA) and the Vrije Universiteit Amsterdam(VUA) in collaboration with NASA, retrieved from Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth observing system(AMSR-E) brightness temperature, were collected to evaluate the applicability of the remote sensed soil moisture in South Korea. The averages of the soil moisture by in-situ sensors, by NASA and by VUA-NASA are approximately 0.218, 0.119, and $0.402m^3/m^3$, respectively. This indicates that the soil moisture of NASA was underestimated and that of VUA-NASA was overestimated. The soil moisture products of VUA-NASA showed a better relationship with the in-situ data than that of NASA data. However, there are still limitations of C-band soil moisture measurements. To improve the applicability of satellite soil moisture measurements, bias correction and other post processings are essential using in-situ soil moisture measurements at various surface conditions.
An, Jong Bae;Lee, Woo-Jin;Hwang, Sung Hwan;Kim, Gye Won;Kim, Myoung Jin;Jung, Eun Joo;Moon, Jong Ha;Kim, Jin Hyeok;Rho, Byung Sup
Korean Journal of Optics and Photonics
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v.24
no.4
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pp.184-188
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2013
Two types of polymer-based optical splitters with $200{\mu}m$ large core are presented for optical multimode networks, such as smart home networks, intelligent automotive networks, etc. Optical splitters that have 1:1 symmetric and 9:1 asymmetric structure were fabricated by a ultra violet(UV)-imprint technology using a deep etched Si(silicon) master by the Bosch process. In this paper, we successfully fabricated the symmetric and asymmetric optical splitters with suitable optical network applications.
Spatial-Stochastic Neural Networks Model(SSNNM) is used to estimate long-term streamflow in the parallel reservoir groups. SSNNM employs two kinds of backpropagation algorithms, based on LMBP and BFGS-QNBP separately. SSNNM has three layers, input, hidden, and output layer, in the structure and network configuration consists of 8-8-2 nodes one by one. Nodes in input layer are composed of streamflow, precipitation, pan evaporation, and temperature with the monthly average values collected from Andong and Imha reservoir. But some temporal differences apparently exist in their time series. For the SSNNM training procedure, the training sets in input layer are generated by the PARMA(1,1) stochastic model and they covers insufficient time series. Generated data series are used to train SSNNM and the model parameters, optimal connection weights and biases, are estimated during training procedure. They are applied to evaluate model validation using observed data sets. In this study, the new approaches give outstanding results by the comparison of statistical analysis and hydrographs in the model validation. SSNNM will help to manage and control water distribution and give basic data to develop long-term coupled operation system in parallel reservoir groups of the Upper Nakdong River.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.16
no.3
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pp.246-260
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2014
A 90-m horizontal-resolution numerical model was configured to study the micrometeorological features of local winds in the valley of Gwangneung KoFlux (Korea Flux network) Sites (GDK: Gwangneung Deciduous forest site in Korea, GCK: Gwangneung Coniferous forest site in Korea) during summer days. The U. S. Geological Survey (USGS) Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) data were employed for high-resolution model terrain height. Model performance was evaluated by comparing observed and simulated near-surface temperature and winds. Detailed qualitative analysis of the model-simulated wind field was carried out for two selected cases which are a clear day (Case I) and a cloudy day (Case II). Observed winds exhibited that GDK and GCK, as well as Case I and Case II, had differences in timing, duration and strength of daytime and nighttime wind direction and speeds. The model simulation results strongly supported the existence of the drainage flow in the valley of the KoFlux tower sites. Overall, the simulated model fields realistically presented the diurnal cycle of local winds in and around the valley, including the morning drainage-upslope transition and the evening reversal of upslope wind. Also, they indicated the complexity of local winds interactions by presenting that daytime westerly winds in the valley were not always pure mountain winds and were often coupled with larger-scale wind systems, such as synoptic-scale winds or mesoscale sea breezes blowing from the west coast of the peninsula.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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