본 논문은 홈 케어를 위해 생체 센서 시스템으로 홈 네트워크 시스템을 구성하여 생체 신호가 전달되도록 생체 신호 알고리즘을 구현하였다. 알고리즘의 구성 조건은 입력함수, 주파수 변화 함수, 변위 점 산출 발생 함수, 위치 변동 축 발생 함수, 축 변화 흔들림 변위(Sway Displacement)의 함수에서 변위치의 최대 값과 최소 값을 기준에 조정할 수 있는 단계로 주파수 변동이 0.01 단위로 변화가 있도록 조정하였다. 산출되는 항목은 맥박(Heart Rate), 체온(Temperature), 체중(Weight) 로 구성되고, 파형으로 신체적 균형정도를 확인하고 건강의 상태를 확인하도록 의미를 부여하였다. 본연구의 결과로 홈 네트워크를 통해 헬스 센터 및 건강관리 중앙 시스템에 단말기를 통해 전송된 알고리즘으로 홈 내 건강 관리시스템이 진행되는 결과를 얻을 수 있고, 다양한 신체적 파라메타를 통한 모니터링 기능을 갖춘 시스템관리가 형성 될 것으로 예상된다.
음악 연구에 따른 컴퓨터의 역할이 점차 중요한 비중을 차지함에 따라 보다 효과적인 악보 인식 방법이 요구된다. 기존의 악보 인식 방법에서는 특정 수정 프로그램에서 만든 악보만 그 프로그램에서 재수정과 재생이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 이미 작성 되어있는 악보들을 자동으로 인식하고 재생을 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 악보 인식 방법은 수평 히스토그램을 이용하여 악보 이미지의 오선을 제거한 후, grassfire 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 악보 구성 기호들을 추출한다. 추출된 악보 구성 기호들은 악보 구성 기호의 특징을 이용하여 음표와 쉼표, 그 외의 기호들로 분리한다. 분리된 음표 기호들은 박자마다 다른 음표 형태의 특징을 이용하여 다시 세밀하게 분리하고 쉼표와 그 외의 기호들은 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 인식한다. 인식된 악보 구성 기호들을 이용하여 각각 정보를 저장하고 향후에 악보 구성 기호에 해당하는 음의 재생을 용이하게 한다. 제안된 악보 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 50장의 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 제시한 악보 영상의 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
DNA 컴퓨팅은 생체 분자들의 막대한 병렬성을 정보 처리 기술에 적용한 기술로, Np-complete문제를 해결하기 위하여 사용되고 있다. 하지만 DNA 컴퓨팅 기술만으로 NP-complete 문제를 해결할 경우에는 해를 찾지 못하거나 많은 시간이 걸리는 문제점이 있다. 본 논문에서는 DNA 코딩 방법을 적용하여 DNA 서열을 효율적으로 표현하고, 반응횟수 만큼 합성과 분리 과정을 거쳐 코드를 생성하는 ACO(Algorithm for Code Optimization)를 제안했다. 그리고 ACO를 NP-complete 문제 중의 하나인 Hamiltonian Path Problem에 적용하였다. 그 결과 ACO는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 가변길이의 DNA 코드를 효율적으로 표현할 수 있다는 것을 확인하였다. 또 한 ACO는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 탐색 시간과 생물학적 오류율을 50%정도 줄일 수 있었으며, 빠른 시간 내에 정확한 경로를 탐색할 수 있었다.
현재 대부분의 도서지역에서는 태양광발전을 효율적으로 운용하기 위하여 대용량 연축전지가 많이 사용되고 있지만, 풍력발전의 도입, 축전지 교체로 인하여 리튬이온전지의 도입이 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존에 많이 보급되어 사용되고 있는 연축전지와 리튬이온전지의 장점을 최대한 활용하기 위하여, 연축전지와 리튬이온전지용 하이브리드 BMS 알고리즘을 제시하였다. 즉, 각 전지의 충전상태(state of charge, SOC)를 평가하는 알고리즘과 각 전지의 도입비용과 운용비용에 따른 최적 구성비를 산출하는 하이브리드 운용 알고리즘을 제안하였다. 상기의 알고리즘을 이용하여 다양한 시뮬레이션을 수행한 결과, 기존의 충전상태 평가 방법보다 오차율이 개선되어 정확한 충전상태에 대한 결과가 산출되었고, 각 전지의 도입비용과 운용비용이 최소화되는 조건에서 최적구성비를 구하여, 본 논문에서 제안한 하이브리드 BMS 알고리즘의 유용성을 확인하였다.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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제6권3호
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pp.177-186
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2012
The temperature distributions of concrete structures strongly depend on the value of thermal conductivity of concrete. However, the thermal conductivity of concrete varies according to the composition of the constituents and the temperature and moisture conditions of concrete, which cause difficulty in accurately predicting the thermal conductivity value in concrete. For this reason, in this study, back-propagation neural network models on the basis of experimental values carried out by previous researchers have been utilized to effectively account for the influence of these variables. The neural networks were trained by 124 data sets with eleven parameters: nine concrete composition parameters (the ratio of water-cement, the percentage of fine and coarse aggregate, and the unit weight of water, cement, fine aggregate, coarse aggregate, fly ash and silica fume) and two concrete state parameters (the temperature and water content of concrete). Finally, the trained neural network models were evaluated by applying to other 28 measured values not included in the training of the neural networks. The result indicated that the proposed method using a back-propagation neural algorithm was effective at predicting the thermal conductivity of concrete.
The surfaces of prototypes become rough due to the stair-stepping which is the inevitable phenomenon in the Rapid Prototypes are not used only for the verification of feature. The grinding, coating, or the composition of them is a main operation in post-processing in which lots of costs and long build time are needed. The solution is proposed to increase the efficiency of rapid prototyping by minimizing or removing the composition of them is a main operation in post-processing in which lots of costs and long build time are needed. the solution is proposed to increase the efficiency of rapid prototyping by minimizing or removing the regions for post-processing. the factors to cause the surface roughness and their effects are analyzed through the experiments. Software modules are developed to predict the surface roughness of each face in the prototyping with the result. An experimental compensation method is developed to apply the modules to various RP equipments, materials and build styles. The build direction is searched with use of genetic algorithm to maximize the total areas of the surface of which roughness is better than the user-defined value.
The paper concerns concrete carbonation, the phenomena that occurs in every type of climate, especially in urban-industrial areas. In European Standards, including Eurocode (EC) for concrete structures the demanded durability of construction located in the conditions of the carbonation threat is mainly assured by the selection of suitable thickness of reinforcement cover. According to EC0 and EC2, the thickness of the cover in the particular class of exposure depends on the structural class/category and concrete compressive strength class which is determined by cement content and water-cement ratio (thus the quantitative composition) but it is not differentiated for various cements, nor additives (i.e., qualitative composition), nor technological types of concrete. As a consequence the selected thickness of concrete cover is in fact a far estimation - sometimes too exaggerated (too safe or too risky). The paper presents the elaborated "self-terminated carbonation model" that includes abovementioned factors and enables to indicate the maximal possible depth of carbonation. This is possible because presented model is a hyperbolic function of carbonation depth in time (the other models published in the literature use the parabolic function that theoretically assume the infinite increase of carbonation depth value). The paper discusses the presented model in comparison to other models published in the literature, moreover it contains the algorithm of concrete cover design with use of the model as well as an example of calculation of the cover thickness.
This study compared evacuation effectiveness between the conventional school auditorium plan and a suggested hypothetical plan that was generated by a mathematical model, which is commonly applied in the field of industrial engineering. Recent school buildings became much more complicated in floor planning due to new social needs and modern curriculum than the old days. Nevertheless, architect's approach to floor composition in terms of fire emergency evacuation planning, still has no relation to optimized effective but relies more on an conventional school planning. Therefore, since school buildings are much more likely to be exposed to any fire related events than any other building types, emergency exit effectiveness based on spatial composition has to be seriously evaluated with a scientific method. The algorithm, which acquires the number of persons in each spatial type(node) per floor and the minimum physical distance between spatial types(arc), can propose the most optimized spatial layout per floor regarding emergency evacuation event. Consequently, this study evaluated school's fire exit effectiveness focusing on auditorium area with the scientific tool and suggested the most reliable spatial layout regarding possibile emergency evacuation event.
Image identification is the process of checking whether the query image is the transformed version of the specific original image or not. In this paper, image identification method based on feature composition is proposed. Used features include color distance, texture information and average pixel intensity. We extract color characteristics using color distance and texture information by Modified Generalized Symmetry Transform as well as average intensity of each pixel as features. Individual feature is quantized adaptively to be used as bins of histogram. The histogram is normalized according to data type and it is used as the signature in comparing the query image with database images. In matching part, Manhattan distance is used for measuring distance between two signatures. To evaluate the performance of the proposed method, independent test and accuracy test are achieved. In independent test, 60,433 images are used to evaluate the ability of discrimination between different images. And 4,002 original images and its 29 transformed versions are used in accuracy test, which evaluate the ability that the proposed algorithm can find the original image correctly when some transforms was applied in original image. Experiment results show that the proposed identification method has good performance in accuracy test. And the proposed method is very useful in real environment because of its high accuracy and fast matching capacity.
음열 음악은 쇤베르크가 창시한 20세기 음악의 중요한 작곡 기법중 하나이다. 이 음악은 범조적인 혹은 무조적인 특정을 가지며, 이로 인하여 독특한 현대 음악의 분위기를 생성하게 된다. 본 논문에서는 수학적 알고리즘을 이용하여 음열 음악을 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서 소개하는 방법은 음열음악에 대한 쇤베르크의 엄격한 정의보다는 더욱 자유로운 형태를 띄지만, 전체 음악 내에서 12개의 음이 사용되어야 한다는 규칙은 만족한다. 이를 위하여 원형 음열 및 원형 음열의 전위과 전조로 구성되어있는 음열도표를 자유롭게 탐색하는 공간 채움 곡선을 이용한다. 임의의 공간을 한번만 탐색하는 성질을 가진 이 곡선을 사용함으로써, 음열 도표에 있는 모든 음을 한번씩 사용하면서도 적절한 반복성을 띄는 음악을 생성할 수 있다. 따라서 생성된 음악은 원래의 음열 음악의 특징인 범조성 및 무조성을 유지하면서도 현대음악에 친숙하지 않은 사람들에게도 보다 쉽게 접근하는 음악을 생성할 수 있다는 장점이 있다. 또한 다차원 공간 채움 곡선을 이용하여 음의 길이 및 세기까지 음열을 사용하는 더욱 확장된 형태의 음열음악을 생성하는 방법도 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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