The PIC design method is assigning different stacking sequences for each shell element through the preliminary FE analysis. In previous study, machine learning was applied to the PIC design method in order to assign the region efficiently, and the training data is labeled by dividing each region into tension, compression, and shear through the preliminary FE analysis results value. However, since buckling is not considered, when buckling occurs, it can't be divided into appropriate loading type. In the present study, it was proposed PIC-NTL (PIC design using novel technique for analyzing load type) which is method for applying a novel technique for analyzing load type considering buckling to the conventional PIC design. The stress triaxiality for each ply were analyzed for buckling analysis, and the representative loading type was designated through the determined loading type within decision area divided into two regions of the same size in the thickness direction of the elements. The input value of the training data and label consisted in coordination of element and representative loading type of each decision area, respectively. A machine learning model was trained through the training data, and the hyperparameters that affect the performance of the machine learning model were tuned to optimal values through Bayesian algorithm. Among the tuned machine learning models, the SVM model showed the highest performance. Most effective stacking sequence were mapped into PIC tube based on trained SVM model. FE analysis results show the design method proposed in this study has superior external loading resistance and energy absorption compared to previous study.
Piecewise Integrated Composite (PIC) beam is composed of different stacking against loading type depending upon location. The aim of current study is to assign robust stacking sequences against external loading to every corresponding part of the PIC beam based on the value of stress triaxiality at generated reference points using the k-NN (k-Nearest Neighbor) classification, which is one of representative machine learning techniques, in order to excellent superior bending characteristics. The stress triaxiality at reference points is obtained by three-point bending analysis of the Al beam with training data categorizing the type of external loading, i.e., tension, compression or shear. Loading types of each plane of the beam were classified by independent plane scheme as well as total beam scheme. Also, loading fidelities were calibrated for each case with the variation of hyper-parameters. Most effective stacking sequences were mapped into the PIC beam based on the k-NN classification model with the highest loading fidelity. FE analysis result shows the PIC beam has superior external loading resistance and energy absorption compared to conventional beam.
A simple and rapid high-performance liquid chromatography assay for the determination of residual novobiocin levels in bovine, porcine, chicken, flatfish and japanese eel muscle has been developed and validated. The separation condition for HPLC/UV was optimized with phenyl hexyl ($4.6{\times}150mm$, $5{\mu}m$) column with 10 mM monobasic sodium phosphate buffer (pH 2.5)/acetonitrile (50/50, v/v) as the mobile phase at a flow rate of 1.0 mL/min and detection wavelength was set at 254 nm. Residues were extracted from tissue by blending with methanol and lipid materials were removed with n-hexane. Then, the methanol extract was evaporated to dryness under a nitrogen stream, reconstituted in the mobile phase. Aliquot of the organic extract was decanted and filtered through $0.45{\mu}m$ syringe filter. The $20{\mu}L$ of the resulting solution was injected into the HPLC system. The calibration ranges were $0.5{\sim}5{\mu}g/g$ and calibration curves were linear with coefficients of correlation better than 0.95. The limits of quantification were $0.5{\mu}g/g$ for all muscles. The recoveries of bovine, porcine, chicken, flatfish and japaneseel muscles were 99.8%, 102.4%, 91.0%, 104.0% and 93.0%, respectively. The procedures were validated according to the CODEX guideline, determining specificity, linearity, accuracy, precision, quantitation limit and recovery.
Gu, Bonchan;Baek, Seung Wook;Jegal, Hyunwook;Choi, Seongman;Kim, Won Cheol
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.44
no.12
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pp.1054-1061
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2016
Development of an accurate infrared signature (IR) measurement system is expected to contribute in the development of low observable technology and the spectroscopic analysis of electromagnetic radiation. Application of a spectroradiometer (SR) allows for the measurement of detailed infrared signature from the exhaust plume due to its own heat source. Establishment of a measurement system using a micro-turbo engine is intended to simulate the modelling of the aircraft plume. The engine was installed on a test stand to measure the engine performance. The IR signature was measured by placing the SR perpendicular to the axis line of the exhaust plume. Reference data from the blackbody were also measured to calibrate the raw data, and the infrared signature of the background was also measured for comparison with that of the plume. The calibrated spectral radiance was obtained through the data reduction process and the results were analyzed in specific bands. The experiments revealed that the measurement system established here showed sufficient performance for further comprehensive analysis.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2005.10a
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pp.21-27
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2005
본 논문에서는 국가에서 추진하는 차세대신성장동력산업과 관련된 특정 분야('바이오 신약/장기' 분야 중 '면역 기능 제어')를 선택하여, 기구축된 면역학 전문용어사전을 비롯하여 의학용어사전, 표준국어대사전 등을 참조하여 핵심 용어와 관련 용어를 중심으로 면역학 시소러스(어휘 3,462개) 및 온톨로지(개념 노드 4,703개)를 구축하였다. 이것은 전문용어사전부터 온톨로지에 이르기까지 통일화된 표준 체계를 가지고 있으며, 도메인 온톨로지를 구축하여 향후 온톨로지 개발 방향을 설정할 수 있는 계기가 되었다고 할 수 있다. 또한 면역학 시소러스는 검색의 성능을 향상시킬 수 있도록 충분한 양의 데이터를 구축하였고 면역학 온톨로지는 언어처리적 관점에서의 온톨로지를 표현하였다. 이는 정보검색에서의 효율성을 비롯하여, 특정 웹 온톨로지 언어를 이용한 웹 온톨로지로의 변환성, 대규모 도메인 온톨로지라는 점에서 의미를 가진다고 할 수 있다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.40
no.9
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pp.783-790
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2016
One of the main factors related to the deterioration of estimation accuracy in inertial measurement unit (IMU)-based orientation determination is the object's acceleration. This is because accelerometer signals under accelerated motion conditions cannot be longer reference vectors along the vertical axis. In order to deal with this issue, some orientation estimation algorithms adopt acceleration-compensating mechanisms. Such mechanisms include the simple switching techniques, mechanisms with adaptive estimation of acceleration, and acceleration model-based mechanisms. This paper compares these three mechanisms in terms of estimation accuracy. From experimental results under accelerated dynamic conditions, the following can be concluded. (1) A compensating mechanism is essential for an estimation algorithm to maintain accuracy under accelerated conditions. (2) Although the simple switching mechanism is effective to some extent, the other two mechanisms showed much higher accuracies, particularly when test conditions were severe.
In conjunction with securing R&D competitiveness through technology convergence, there is a growing interest in the strategy to derive innovation based on the measurement of convergence. In this paper, we present a data-based model that suggests convergence strategies for the research projects of government research institutes (GRIs) in Korea. The convergence characteristics of the research projects are represented by inherent attributes of technology and behavioral attributes of actors. The measuring process of the proxy variables (Rao-Stirling and Herfindahl-Hirschman Indices) for each attributes are proposed. These two indices are used to construct the convergence diagram, through which the research projects of GRIs are distributed into four areas: AllianceIntra, Alliance-Inter, Competition, Mission-Oriented. Based on the convergence diagram proposed in this study the convergence index is measured to derive 30 convergence research areas of GRIs. As a result, we expect to provide appropriate guidelines for setting the policy direction of the convergence research projects.
This study was conducted to estimate the Genomic Estimated Breeding Value (GEBV) using Genomic Best Linear Unbiased Prediction (GBLUP) method in Hanwoo (Korean native cattle) population. The result is expected to adapt genomic selection onto the national Hanwoo evaluation system. Carcass weight (CW), eye muscle area (EMA), backfat thickness (BT), and marbling score (MS) were investigated in 552 Hanwoo progeny-tested steers at Livestock Improvement Main Center. Animals were genotyped with Illumina BovineHD BeadChip (777K SNPs). For statistical analysis, Genetic Relationship Matrix (GRM) was formulated on the basis of genotypes and the accuracy of GEBV was estimated with 10-fold Cross-validation method. The accuracies estimated with cross-validation method were between 0.915~0.957. In 534 progeny-tested steers, the maximum difference of GEBV accuracy compared to conventional EBV for CW, EMA, BT, and MS traits were 9.56%, 5.78%, 5.78%, and 4.18% respectively. In 3,674 pedigree traced bulls, maximum increased difference of GEBV for CW, EMA, BT, and MS traits were increased as 13.54%, 6.50%, 6.50%, and 4.31% respectively. This showed that the implementation of genomic pre-selection for candidate calves to test on meat production traits could improve the genetic gain by increasing accuracy and reducing generation interval in Hanwoo genetic evaluation system to select proven bulls.
The purpose of this study was to classify the types of degraded areas of Mt. Jirisan section in Baekdudaegan and survey the actual condition of each damage type to use it as basic data for the direction of the restoration of damaged areas according to damage type based on the vegetation information of reference ecosystem. The analysis of the Mt. Jirisan section's actual degraded conditions showed that the total number of patches of degraded areas was 57, and the number of patches and size of degraded areas was higher at the low average altitude and gentle slope. Grasslands (deserted lands) and cultivated areas accounted for a high portion of the damage types, indicating that agricultural land use was a major damage factor. The survey on the conditions of 14 degraded areas showed that the types of damage were classified into the grassland, cultivated area, restoration area, logged-off land, and bare ground. The analysis of the degree of disturbance (the ratio of annual and biennial herb, urbanized index, and disturbance index) by each type showed that the simple single-layer vegetation structure mostly composed of the herbaceous and the degree of disturbance were high in the grassland and cultivated land. The double-layer vegetation structure appeared in the restoration area where the pine seedlings were planted, and the inflow of naturalized plants was especially high compared to other degraded areas due to disturbances caused by the restoration project and the nearby hiking trails. Although the inflow of naturalized plants was low because of high altitude in bare ground, the proportion of annual and biennial herb was high, indicating that all surveyed degraded areas were in early succession stages. The stand ordination by type of damage showed the restoration area on the I-axis, cultivated area, grassland, logged-off land, and bare ground in that order, indicating the arrangement by the damage type. Moreover, the stand ordination of the degraded areas and reference ecosystem based on floristic variation showed a clear difference in species composition. This study diagnosed the status of each damage type based on the reference ecosystem information according to the ecological restoration procedure and confirmed the difference in species composition between the diagnosis result and the reference ecosystem. These findings can be useful basic data for establishing the restoration goal and direction in the future.
Software reengineering is making various research for solutions against problem of maintain existing system. Reengineering has a meaning of development of softwares on existing systems through the reverse-engineering and the forward-engineering. It extracts classes from existing system's softwares to increase the comprehension of the system and enhance the maintenability of softwares. Most of the important concepts used in reengineering is composition that is restructuring of the existing objects from other components. The classes and clusters in storage have structural relationship with system's main components to reuse in the higher level. These are referenced as dynamic informations through structuring an architect for each of them. The classes are created by extractor, searcher and composer through representing existing object-oriented source code. Each of classes and clusters extract refined informations through optimization. New architecture is created from the cluster based on its classes' relationship in storage. This information can be used as an executable code later on. In this paper, we propose the tools, it presented by this thesis presents a new information to users through analysing, based on reengineering, Object-Oriented informations and practicing composition methodology. These composite classes will increase reusability and produce higher comprehension information to consist maintainability for existing codes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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