비정형(anamorphic) 렌즈가 적용된 적외선 광각 카메라 광학계를 제안하고 제작을 통해 그 유용성을 입증하였다. 개발된 적외선 카메라는 비정형 렌즈를 이용하여 수평방향에 대해서는 100도 이상의 넓은 시계를 제공하면서 수직방향에 대해서는 수평시계보다 큰 배율을 갖게 함으로써 증가된 해상도를 통해 장비의 광역 감시 및 탐지 능력을 동시에 향상시키는 특징을 갖는다. 또한 광기구적 자동 비열화 방법을 제안하고 시스템에 적용하여 그 성능 및 활용성을 확인하였다.
Relaxed static stability(RSS) concept has been applied to improve aerodynamic performance of modem version supersonic jet fighter aircraft. Therefore, flight control system are necessary to stabilize an unstable aircraft and provides adequate handling qualities. Also, flight control systems of modem version aircraft employ a safety system to support emergency situations such as a pilot unknown attitude flight conditions of an aircraft in night flight-testing. This situation is dangerous because the aircraft can lose if the pilot not take recognizance of situation. Therefore, automatic recovery system is necessary. The system called the "Pilot Activated Recovery System" or PARS, provided a pilot initiated automatic maneuver capable of an aircraft recoveries in situations of unusual attitudes. This paper addresses the concept of PARS and designed using nonlinear control law design process based on model of supersonic jet trainer. And, this control law is verified by nonlinear analysis and real-time pilot evaluation using in-house software. The result of evaluation reveals that the PARS support recovery of an aircraft unusual attitude and improve a safety of an aircraft.
In this paper, an advanced shift controller that supervises the shift transients with adaptive compensation is presented. Modern shift control systems for vehicle automatic transmission are designe d to provide smooth transients for passengers' comfort and better component durability. In the conventional methods, lots of testing and calibration works have been done to tune gains of the controller, but it does not assure optimum shift quality at all times owing to system variations often caused by uncertainties in shifting hydraulic systems and external disturbances. In the proposed control scheme, an adaptive compensation controller with intelligent supervisor is implemented to achieve improved shift quality over the system variations. The control input pattern which generates clutch pressure commands in hydraulic actuating systems, is updated through a learning process to adjust for each subsequent shift based on continuous monitoring of shifting performance and environmental changes. The proposed algorithm is implemented and evaluated on the experimental test setup. Results from the experimental studies for several operation modes show both improved performance and adaptability of the proposed shift controller to uncertain changes of the shifting environment in vehicle power transmission systems.
Purpose: This study developed a cognitive behavioral therapy program aimed at altering the physical condition, emotions, and behaviors of fibromyalgia patients, and confirmed the program's clinical applicability. The program was developed by analyzing previous studies conducting in-depth interviews with fibromyalgia patients, drawing on cognitive behavior theory to establish the program contents, recruiting experts to test its validity, and conducting a preliminary survey. Methods: To confirm the program's effect, this study used a randomized controlled trial design. The participants were outpatients diagnosed with fibromyalgia in Dong-A University Hospital, Busan. The 30 patients in the experimental group took part in the program, which comprised 8 sessions (90 to 120 minutes) based on cognitive behavior theory, delivered over 8 weeks. Hypothesis testing was carried out using the repeated measures ANOVA. Results: The analysis revealed significant differences between the experimental and control groups in positive automatic thoughts, pain, fatigue, depression, and interpersonal relationships. However, there was no significant difference between the groups in terms of sleep disorders and negative automatic thoughts. Conclusion: This program is a positive effect on physical condition, emotions, and behaviors. It is thus expected to be used to help fibromyalgia patients improve their disease conditions.
Access to accurate spatial precipitation in many hydrological studies is necessary. Existence of many mountains with diverse topography in South Korea causes different spatial distribution of precipitation. Rain gauge stations show accurate precipitation information in points, but due to the limited use of rain gauge stations and the difficulty of accessing them, there is not enough accurate information in the whole area. Weather radars can provide an integrated precipitation information spatially. Despite this, weather radar data have some errors that can not provide accurate data, especially in heavy rainfall. In this study, some location-based variable like aspect, elevation, plan curvature, profile curvature, slope and distance from the sea which has most effect on rainfall was considered. Then Automatic Weather Station data was used for spatial training of variables in each event. According to this, K-fold cross-validation method was combined with Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System. Based on this, 80% of Automatic Weather Station data was used for training and validation of model and 20% was used for testing and evaluation of model. Finally, spatial distribution of precipitation for 1×1 km resolution in Gwangdeoksan radar station was estimates. The results showed a significant decrease in RMSE and an increase in correlation with the observed amount of precipitation.
스마트 TV 제조사들은 스마트 TV 테스트 비용을 줄이기 위하여 테스트 스크립트 자동 실행 환경을 구축하고 있다. 그러나 기존의 테스트 방법은 테스트 스크립트가 테스터에 의해 수동으로 작성되기 때문에, 테스트 스크립트의 재사용성은 높지 않다. 이는 새로운 TV 모델을 위한 테스트 스크립트가 새롭게 작성되어야 함을 의미한다. 본 논문에서는 재사용성이 높은 스마트 TV 테스트 모델 작성법을 제안하고 이를 이용한 스마트 TV 테스트 스크립트 생성 방법을 소개한다. 그리고 NetCast TV에 모델 기반 테스트 스크립트 생성 방법을 적용하여 유효성을 확인하였다.
본 논문에서는 항공탑재 SAR 시스템 및 통제장치 시험을 위한 통합시험장비(SCTE: System and Control unit Test Equipment)에 대하여 기술한다. SCTE는 구성 기능의 모듈화를 통하여 시험장비의 재활용성을 높였으며, script 기반 수행, 보고서 작성 기능 등 시험의 자동화 및 편의성을 높이도록 설계되었다. 또한 SCTE는 항법데이터 모의 기능을 통하여 다양한 비행 환경에 대하여 시험을 수행할 수 있도록 개발되었다. 본 논문은 SCTE의 개발 요구사항, H/W 및 S/W 설계 결과, 개발 결과 및 통제장치와 시스템과의 연동 시험결과를 기술한다.
Over the past decade, researchers were able to solve complex medical problems as well as acquire deeper understanding of entire issue due to the availability of machine learning techniques, particularly predictive algorithms and automatic recognition of patterns in medical imaging. In this study, a technique called transfer learning has been utilized to classify Magnetic Resonance (MR) images by a pre-trained Convolutional Neural Network (CNN). Rather than training an entire model from scratch, transfer learning approach uses the CNN model by fine-tuning them, to classify MR images into Alzheimer's disease (AD), mild cognitive impairment (MCI) and normal control (NC). The performance of this method has been evaluated over Alzheimer's Disease Neuroimaging (ADNI) dataset by changing the learning rate of the model. Moreover, in this study, in order to demonstrate the transfer learning approach we utilize different pre-trained deep learning models such as GoogLeNet, VGG-16, AlexNet and ResNet-18, and compare their efficiency to classify AD. The overall classification accuracy resulted by GoogLeNet for training and testing was 99.84% and 98.25% respectively, which was exceptionally more than other models training and testing accuracies.
Kwan Young Chul;Kwon Jeong-Tae;Jeong Ji Hwan;Lee Sang Jae;Kim Dae Hun
International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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제12권4호
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pp.184-191
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2004
In order to improve the performance of a 2 room heat pump with a constant speed compressor, the optimum refrigeration circuit of the heat pump with different cooling and heating capacities is developed by applying capillary tubes. The refrigeration circuit is composed of four parts; a heating circuit, a cooling circuit, a by-pass circuit and a balance circuit. The performance of the 2 room heat pump are investigated from a rating experiment and a reliability experiment, using the calorimeter. Results of the rating experiment show that the capacity of heat pump is about $93\%$ of the design value. In particular, the capacity of the cooling single operation is about $13\%$ higher than the design value, and the capacity of the heating multi operation is about $5\%$ higher than the design value. From the reliability experi-ment, it is found that the lowest driving voltage of the compressor is about $75\%$ of the rating voltage. Also the compressor is reoperated normally under the flood back and the over load.
Today's embedded software (SW) developments are mostly preceded by composing Software Requirement Specification (SRS). In particular, in the domain of weapon systems, it is essential to have a systematic method for the verification of the SW functionality. To be more specific, it is crucial to check if the SW functionality is implemented as described in SRS, so-called SW suitability verification. Unfortunately, existing static or dynamic SW testing methods are not sufficient to evaluate suitability with SRS since those testings only verify the robustness of the SW codes. In this paper, we propose an automatic embedded SW suitability verification framework which is based on a structured SRS. The major challenge in the automation of this verification framework is how to get rid of ambiguities in SRS. In order to overcome this challenge, we propose a structured SRS description framework and the supporting toolchain for that. We show how the proposed framework is applied to an actual SRS of a weapon system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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