C. H. Ban;B. D. Chung;Lee, K. M.;J. H. Jeong;S. T. Hwang
한국원자력학회:학술대회논문집
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한국원자력학회 1996년도 춘계학술발표회논문집(2)
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pp.429-434
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1996
K-REM[1], which is under development as a realistic evaluation model of large break LOCA, is applied to the analysis of cold leg guillotine break of Ulchin 3&4. Fuel parameters on which statistical analysis of their effects on the peak cladding temperature (PCT) are made and system parameters on which the concept of limiting value approach (LVA) are applied, are determined from the single parameter sensitivity study. 3 parameters of fuel gap conductance, fuel thermal conductivity and power peaking factor are selected as fuel related ones and 4 parameters of axial power shape, reactor power, decay heat and the gas pressure of safety injection tank (SIT) are selected as plant system related ones. Response surface of PCT is generated from the plant calculation results and on which Monte Carlo sampling is made to get plant application uncertainty which is statistically combined with code uncertainty to produce the 95th percentile PCT. From the break spectrum analysis, blowdown PCT of 1350.23 K and reflood PCT of 1195.56 K are obtained for break discharge coefficients of 0.8 and 0.5, respectively.
Contemporary consumers' acceptance of second-hand products has been increasingly improving worldwide, especially in China. Based on the Extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, we developed and empirically validated a research framework to predict consumers' motivation to use re-commerce platforms. We explored the diverse factors influencing mobile commerce usage through re-commerce platforms. Furthermore, this study investigated the role of gender differences as a factor moderating the association between several constructs and the intention to use re-commerce platforms. A total of 226 consumer responses were collected. The results indicated that hedonic motivation, performance expectancy, consumer habits, social influence, and price value affect consumers' attitudes toward re-commerce platforms. The effects of the attitude toward re-commerce platforms on the intention to use these platforms were also statistically significant. When effort expectancy, hedonic motivation, and consumer habits in re-commerce platform usage increase, male consumers' attitude toward its usage, in particular, also increases. Meanwhile, when performance expectancy, hedonic motivation, and consumer habits in re-commerce platform usage increase, the attitude toward its usage increases among female consumers. Moreover, our results indicate that the two gender groups present different characteristics regarding re-commerce platform usage. Therefore, this study offers a theoretical basis for future analyses of second-hand trade.
Several prediction model of penetration rate (PR) of tunnel boring machines (TBMs) have been focused on applying to design stage. In construction stage, however, the expected PR and its trends are changed during tunneling owing to TBM excavation skills and the gap between the investigated and actual geological conditions. Monitoring the PR during tunneling is crucial to rescheduling the excavation plan in real-time. This study proposes a sequential prediction method applicable in the construction stage. Geological and TBM operating data are collected from Gunpo cable tunnel in Korea, and preprocessed through normalization and augmentation. The results show that the sequential prediction for 1 ring unit prediction distance (UPD) is R2≥0.79; whereas, a one-step prediction is R2≤0.30. In modeling algorithm, a gradient boosted regression tree (GBRT) outperformed a least square-based linear regression in sequential prediction method. For practical use, a simple equation between the R2 and UPD is proposed. When UPD increases R2 decreases exponentially; In particular, UPD at R2=0.60 is calculated as 28 rings using the equation. Such a time interval will provide enough time for decision-making. Evidently, the UPD can be adjusted depending on other project and the R2 value targeted by an operator. Therefore, a calculation process for the equation between the R2 and UPD is addressed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권6호
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pp.1674-1688
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2023
The remarkable advancement of quantum steganography offers enhanced security for quantum communications. However, there is a significant concern regarding the potential misuse of this technology. Moreover, the current research on identifying malicious quantum steganography is insufficient. To address this gap in steganalysis research, this paper proposes a specialized quantum steganalysis algorithm. This algorithm utilizes quantum machine learning techniques to detect steganography in general quantum secure communication schemes that are based on pure states. The algorithm presented in this paper consists of two main steps: data preprocessing and automatic discrimination. The data preprocessing step involves extracting and amplifying abnormal signals, followed by the automatic detection of suspicious quantum carriers through training on steganographic and non-steganographic data. The numerical results demonstrate that a larger disparity between the probability distributions of steganographic and non-steganographic data leads to a higher steganographic detection indicator, making the presence of steganography easier to detect. By selecting an appropriate threshold value, the steganography detection rate can exceed 90%.
Acid rain of soils has a significant impact on mechanical properties. An X-ray diffraction test, scanning electron microscope (SEM) test, laser particle size analysis test, and triaxial unconsolidated undrained (UU) test were carried out in red clay soils with different compaction degrees under the effect of different concentrations of acid. The experiments demonstrated that: the dissolution effect of acid rain on colluvium weakened with the increase in the compacting degree under the condition of certain pH values, i.e., the damage to the structure of red clay soil was relatively light, where the number of newly increased pores in the soil decreased and the agglomeration of soil particles increased; for the same compacting degree, the structural gap decreased, and the agglomeration increased with the increase in the pH value (acidity decreases) of the acid rain; the dissolution rate of Si, Al, Fe, and other elemental minerals and cement in red clay soil was found to be higher under the effect of acid rain, in turn destroying the original structure of the soil body and producing a large number of pores. This is macroscopically expressed as the decrease of the soil cohesion and internal friction angle, thereby reducing the shear strength of the soil body.
Background: It was to describe collaborative educational efforts under Coronavirus disease 2019 period to advocate pharmacy-based immunization delivery and meet unmet needs of partnership institution using virtual learning platforms. Methods: A partnership was established among three pharmacy schools from two countries. The class content included the history of pharmacy immunization, pharmacists' roles and contribution to public health of the USA. The class also reviewed the value of pharmacists as frontline healthcare workers to foster student insights and the scope of pharmacy. The virtual class featured an interactive video simulation and small breakroom discussion besides a lecture. Results: Participants indicated that public accessibility to pharmacy and six-year education system in South Korea as advantages. However, legislative restrictions, pharmacist burden, and interprofessional disagreements were expressed as barriers to introduce the pharmacist immunization. Conclusion: A virtual learning platform was used to advocate for pharmacy-based immunization and fulfilled an unmet educational gap at a partnership institution.
HVPE(Halide Vapour Phase Epitaxy) 법에 의하여 육방정계 질화갈륨(GaN) 단결정막의 (0001)면에 섬모양으로 배향된 입방정계 β-GaN상과 육방정계 α-GaN상 사이의 상호 배향은 [110](111) β-GaN//[1120](001) α-GaN 관계를 갖는 것으로 관찰되었다. 삼각섬 모양을 β-GaN는 막표면에 평행인 (111)면에 대한 쌍정위치를 점하고 있었다. 광발광(PL) 및 국소부위 음극선 발광(CL)을 측정하여 β-GaN의 금제대폭값은 실온에서 3.18±0.30eV로 얻어졌다.
The rapid change in industry and the technological gap give rise to social demand for upskilling and reskilling and spread of alternative education. Against this backdrop, digital certification and career management tools can be used to manage various types of learning activities comprehensively. Digital badges provide various kinds of history information related to individual learning, and the reliability and transparency of the issued information can be strengthened by applying blockchain technology. There have been various discussions about digital badges for a long time, but due to the lack of standards to support the issuance and distribution of digital badges, they have been partially used in some areas. However, interest in digital badges is increasing due to the development of related technologies, establishment of standards, paradigm changes in higher education, and government policies related to nurturing digital talent. This paper deals with the use of digital badges for efficient and transparent learning management and career management in an online learning environment. The researcher analyzes the technical characteristics and use cases of digital badges, and proposes a plan for use in online higher education based on them.
The flow from developing a machine learning model to deploying it in a production environment suffers challenges. Efficient and reliable deployment is critical for realizing the true value of machine learning models. Bridging this gap between development and publication has become a pivotal concern in the machine learning community. FastAPI, a modern and fast web framework for building APIs with Python, has gained substantial popularity for its speed, ease of use, and asynchronous capabilities. This paper focused on leveraging FastAPI for deploying machine learning models, addressing the potentials associated with integration, scalability, and performance in a production setting. In this work, we explored the seamless integration of machine learning models into FastAPI applications, enabling real-time predictions and showing a possibility of scaling up for a more diverse range of use cases. We discussed the intricacies of integrating popular machine learning frameworks with FastAPI, ensuring smooth interactions between data processing, model inference, and API responses. This study focused on elucidating the integration of machine learning models into production environments using FastAPI, exploring its capabilities, features, and best practices. We delved into the potential of FastAPI in providing a robust and efficient solution for deploying machine learning systems, handling real-time predictions, managing input/output data, and ensuring optimal performance and reliability.
Lichens play crucial roles in the ecosystems, contributing to soil formation and nutrient cycling, and being used in biomonitoring efforts to assess the sustainability of ecosystems including air quality. Previous studies on heavy metal accumulation in lichens have mostly relied on manipulated environments, such as transplanted lichens, leaving us with a dearth of research on how lichens physiologically respond to heavy metal exposure in their natural habitats. To fill this knowledge gap, we investigated lichens from two of South Korea's geographically distant regions, Gangwon Province and Jeju Island, and examined whether difference in ambient heavy metal concentrations could be detected through physiological variables, including chlorophyll damage, lipid oxidation, and protein content. The physiological variables of lichens in response to heavy metals differed according to the collection area: Arsenic exerted a significant impact on chlorophyll degradation and protein content. The degree of fatty acid oxidation in lichens was associated with increased Cu concentrations. Our research highlights the value of lichens as a bioindicator, as we found that even small variations in ambient heavy metal concentrations can be detected in natural lichens. Furthermore, our study sheds light on which physiology variables that can be used as indicators of specific heavy metals, underscoring the potential of lichens for future ecology studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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