Transactions of The Korea Fluid Power Systems Society
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v.6
no.1
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pp.17-24
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2009
The performance improvement of a small-size integrated-type fully hydraulic breaker is studied in this paper. Mathematical modeling of the breaker is established and verified by experiment. Through sensitivity analysis using AMESim, the key design parameters are selected and nearly optimized to maximize the impact energy as well as to improve the dynamic characteristics such as the piston upper chamber pressure, piston and valve displacements. As a result, the impact energy, blows per minute(bpm) and output power are increased by 52.9%, 1%, and 55.6%, respectively compared with the current design. The dynamic characteristics of the piston upper chamber pressure, piston and valve displacements are also improved by the design change.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.529-533
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2016
미국 환경청의 SWMM 5(storm water management model 5)는 유역의 홍수유출 모의 및 연속 유출 모의를 할 수 있는 모형으로서 국내뿐만 아니라 세계적으로 많이 사용되고 있는 모형이다. SWMM 5와 같은 유역 유출모형에서 결과의 적절성을 향상시키기 위해서는 모형에 사용되는 매개변수를 올바르게 추정할 필요가 있다. 하지만, 외국의 정교한 유역 유출모형들이 우리나라에서 제대로 적용되고 있지 못하는 이유 중 하나는 적절한 매개변수의 추정이 이루어지지 못하고 있는 점이다. 이러한 문제를 해결하고자 SWMM 5의 매개변수 추정 지원 시스템을 개발하였다. SWMM 5의 매개변수 추정지원 시스템은 민감도 분석, 최적화 기법에 의한 모형 자동보정, 매개변수 할당 및 도움 모듈로 이루어져 있다. SWMM 5의 매개변수 추정 지원 시스템에 사용되는 최적화 기법은 전역최적화 기법 중 하나인 SCE-UA(shuffled complex evolution-University of Arizona) 이다. SWMM 5의 매개변수 추정 지원 시스템의 개발은 국내 수자원 기술자들의 SWMM 5에 대한 이해 및 활용도를 더욱 향상시켜줄 것으로 기대한다.
Technical requirements associated with derailment to ensure running safety of train are discussed. By using estimated derailment coefficient ratio, interaction of various parameters such as operation velocity, curve radius, cant, track irregularity, suspension stiffness and static wheel load ratio are analyzed to enhance derailment safety. Sensitivity analysis in terms of pattern and passage speed of curve is performed by using rolling stock and track conditions associated with SMRT Line No. 5.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.621-623
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2023
본 연구는 당뇨병성 망막증의 자동 분류를 위해 딥러닝 모델을 활용한다. CLAHE 를 사용한 전처리로 이미지의 대비를 향상시켰으며, ResNet50 모델을 기반으로 한 전이학습을 통해 모델의 성능을 향상했다. 또한, 데이터의 불균형을 고려하여 정확도 뿐만 아니라 민감도와 특이도를 평가함으로써 모델의 분류 성능을 종합적으로 평가하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 당뇨병성 망막증 분류 작업에서 높은 정확도를 달성하였으나, 양성 클래스의 식별에서 일부 한계가 있었다. 이에 데이터의 품질 개선과 불균형 데이터 처리에 초점을 맞춘 향후 연구 방향을 제시하였다.
The purpose of this study was to improve the technique so as to develop an advanced sensitive RF surface coil for investigating the sensitivities of the multi-spiral surface coils, and we eventually wanted to achieve high resolution of the microscopic MR images and MR spectra. The magnetic field inhomogeneity and shape of a surface coil were statistically estimated by simulation of the magnetic field distribution. On the basis of the experimental results with single, 3 and S-turned spiral RF surface coils, we found that the 3-turned coil had the highest sensitivity. The present study showed that the sensitivity of the RF surface coil was improved by increasing the number of spiral coil turns, and also the SNR of the RF surface coil was dependent upon the number of spiral coil turns. However, we found, rather strikingly, that the sensitivity of excessive turns of the coils was decreased due to the rise of the coil's Impedance. Thus, the present results demonstrated that the sensitivity was not proportional to the number of a spiral RF coil's turns, and the number of spiral coil turns should be optimized for obtaining the highest sensitivity and SNR.
The introduction and operation of compensation committee can affect managers' incentive-compensation system. In this context, The purpose of this paper examines whether managers' pay-performance sensitivity is affected by the quality of the compensation committee(compensation committee size, the proportion of outside directors on the compensation committee, the proportion of directors with 2 or more non additional board seats on the compensation committee) To test this hypothesis, we use a sample of 260 firm-year observations between 2001-2013. The results are as follows. Firstly, we find that no significant relevance between the compensation committee size and pay-performance sensitivity. But the proportion of outside directors on the compensation committee and the proportion of directors with 2 or more non additional board seats on the compensation committee is positively associated with both pay-earnings based performance sensitivity and pay-stock based performance sensitivity. Secondly, we find that the integration quality of the compensation committee is positively associated with both pay-earnings based performance sensitivity and pay-stock based performance sensitivity. Overall, our analysis suggests that compensation committee are important mechanism in the design of efficient incentive-compensation system.
Since the growing interest in surrogate modeling, there has been continuous research aimed at simulating nonlinear chemical processes using data-driven machine learning. However, the opaque nature of machine learning models, which limits their interpretability, poses a challenge for their practical application in industry. Therefore, this study aims to analyze chemical processes using Explainable Artificial Intelligence (XAI), a concept that improves interpretability while ensuring model accuracy. While conventional sensitivity analysis of chemical processes has been limited to calculating and ranking the sensitivity indices of variables, we propose a methodology that utilizes XAI to not only perform global and local sensitivity analysis, but also examine the interactions among variables to gain physical insights from the data. For the ammonia synthesis process, which is the target process of the case study, we set the temperature of the preheater leading to the first reactor and the split ratio of the cold shot to the three reactors as process variables. By integrating Matlab and Aspen Plus, we obtained data on ammonia production and the maximum temperatures of the three reactors while systematically varying the process variables. We then trained tree-based models and performed sensitivity analysis using the SHAP technique, one of the XAI methods, on the most accurate model. The global sensitivity analysis showed that the preheater temperature had the greatest effect, and the local sensitivity analysis provided insights for defining the ranges of process variables to improve productivity and prevent overheating. By constructing alternative models for chemical processes and using XAI for sensitivity analysis, this work contributes to providing both quantitative and qualitative feedback for process optimization.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.223-225
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2000
사화나 경제와 같은 동적 시스템에서 행동에 대한 적절성은 주위의 개체들에 의해 평가되고 일반적으로 동적 시스템에서 개체들의 행동은 주위 상황의 변화에 민감한 자극-반응의 형태로 나뉜다. 본 논문에서는 그와 같은 동적 시스템을 간단한 반복적 죄수의 딜레마게임으로 모델링하고 에이전트들의 연합을 통해 일반화 능력을 향상시킴으로써 환경변화에 보다 적응적으로 반응하도록 한다. 이를 위해 반복적 죄수의 딜레마 게임에서 획득된 전략 연합에서 에이전트들의 신뢰도를 조정함으로써 일반화 능력이 향상되도록 하였다. 실험결과, 전략 연합에서 에이전트들의 신뢰도를 진화적으로 조정함으로써 일반화 능력을 크게 향상시킬 수 있음을 볼 수 있었다.
In this study, we synthesized a new biocatalyst consisting of glucose oxidase (GOx), polyethyleneimine (PEI) and carbon nanotube (CNT) with addition of terephthalaldehyde (TPA) (TPA/GOx/PEI/CNT) for fabrication of glucose sensor that shows improved sensing ability and stability compared with that using other biocatalysts. Main bonding of the new TPA/GOx/PEI/CNT catalyst is formed by Aldol condensation reaction of functional end groups between GOx/PEI and TPA. Such formed bonding structure promotes oxidation reaction of glucose. Catalytic activity of TPA/GOx/PEI/CNT is evaluated quantitatively by electrochemical measurements. As a result of that, large sensitivity value of $41{\mu}Acm^{-2}mM^{-1}$ is gained. Regarding biosensor stability of TPA/GOx/PEI/CNT catalyst, covalent bonding formed between GOx/PEI and TPA prevents GOx molecules from becoming leaching-out and contributes improvement in biosensor stability. With estimation of the biosensor stability, it is found that the TPA/GOx/PEI/CNT catalyst keeps 94.6% of its initial activity even after three weeks.
In mode choice decision, travelers consider not only travel time but also reliability of its modes. In this paper, reliability was expressed in terms of standard deviation and maximum delay that were measured based on triangular distribution. In order to estimate value of time and value of reliability, the Multinomial and Nested Logit models were used. The analysis results revealed that reliability is an important factor affecting mode choice decisions. Elasticity is used to estimate the impacts of the different policies and system improvements for water transportation mode. Among these policies, decision maker can assess and select the best alternative by doing the benefit and cost analysis based on a new market share, the value of time, and the value of reliability. Finally, a set of promising policies and system improvement of the water transportation were proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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