International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제7권1호
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pp.106-117
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2006
The active vibration control of composite shell structure has been performed with the optimized sensor/actuator system. For the design of sensor/actuator system, a method based on finite element technique is developed. The nine-node Mindlin shell element has been used for modeling the integrated system of laminated composite shell with PVDF sensor/actuator. The distributed selective modal sensor/actuator system is established to prevent the effect of spillover. Electrode patterns and lamination angles of sensor/actuator are optimized using genetic algorithm. Continuous electrode patterns are discretized according to finite element mesh, and orientation angle is encoded into discrete values using binary string. Sensor is designed to minimize the observation spillover, and actuator is designed to minimize the system energy of the control modes under a given initial condition. Modal sensor/actuator for the first and the second mode vibration control of singly curved cantilevered composite shell structure are designed with the method developed on the finite element method and optimization. For verification, the experimental test of the active vibration control is performed for the composite shell structure. Discrete LQG method is used as a control law.
Uncertainties inherent in customer demand patterns make it difficult for supply chains to achieve just-in-time inventory replenishment, resulting in loosing sales opportunity or keeping excessive chain wide inventories. In this paper, we propose two intelligent adaptive inventory control models for a supply chain consisting of one supplier and multiple retailers, with the assumption of information sharing. The inventory control parameters of the supplier and retailers are order placement time to an outside source and reorder points in terms of inventory position, respectively. Unlike most extant inventory control approaches, modeling the uncertainty of customer demand as a stationary statistical distribution is not necessary in these models. Instead, using a reinforcement learning technique, the control parameters are designed to adaptively change as customer demand patterns change. A simulation based experiment was performed to compare the performance of the inventory control models.
Printed electronics devices are made of several sets of printed patterns. The quality or printability of the printed patterns determines the electrical performance of such devices. Moreover, control of the printability determines the reliability of such devices. Despite its importance, few studies have been reported for the measurement of the printed patterns to evaluate their printability. In this study, a measurement method is proposed for printed patterns, including the definition of the properties to be measured, and the related software is described. The proposed method measures the width, pinholes, and edge waviness and evaluates the printability of the patterns quantitatively. The proposed measurement method could be an efficient tool to evaluate and enhance the printability of printed patterns in printed electronics.
Porcine reproductive and respiratory syndrome virus (PRRSV) has plagued pig populations worldwide causing severe economical impacts. In order to establish effective strategies for prevention of PRRS, infection patterns on the herd level are primarily evaluated. In the present study, therefore, serological and virological analyses were conducted in 20 pig farms suffering from PRRS. Seroprevalence levels in each farm were grouped into 3 patterns: SN (Stable sow groups/Not infected piglet groups, SI (Stable sow groups and Infected piglet groups), and UI (Unstable sow groups and Infected piglet groups). The rates of each serological pattern were 15% (n=3), 10% (n=2), and 75% (n=15), respectively. In addition, the pattern analysis was extended to virological monitoring on the same farms that further included suckling pig groups. As a result, the infection pattern was classified into 4 categories: SNI (Stable sow groups/Not infected suckler groups/Infected piglet groups), SII (Stable sow groups/Infected suckler groups/Infected piglet groups), UNI (Unstable sow groups/Not infected suckler groups/Infected piglet groups), and UII (Unstable sow groups/Infected suckler groups/Infected piglet groups). The rates of each viroprevalence were estimated at 50% (n=10), 30% (n=6), 10% (n=2), and 10% (n=2), respectively. PRRSV viroprevalence results of suckling pig groups revealed that 8 farms were considered virus positive. In 2 farms among these farms, PRRSV appeared to be transmitted vertically to suckling piglets from their sows. In contrast, piglet-to-piglet horizontal transmission of PRRSV seemed to occur in sucking herds of the remaining farms. Thus, this virological analysis on suckling piglets will provide useful information to understand PRRSV transmission routes during the suckling period and to improve a PRRS control programs. Our seroprevalence and viroprevalence data found that infection patterns between sow and piglet groups are not always coincident in the same farm. Remarkably, 15 farms belonging to the UI seroprevalence pattern showed four distinct viroprevalence patterns (SNI; 7, SII; 4, UNI; 2 and UII; 2). Among these farms, 11 farms with unstable seroprevalence sow groups were further identified as the stable viroprevalence pattern. These results indicated that despite the absence of typical seroconversion, PRRSV infection was detected in several farms, implying the limitation of serological analysis. Taken together, our data strongly suggests that both seroprevalence and viroprevalence should be determined in parallel so that a PRRS control strategies can be efficiently developed on a farm level.
Nontuberculous mycobacteria (NTM) are a major cause of opportunistic infections in immunocompromised patients, making the reliable and rapid identification of NTM to the species level very important for the treatment of such patients. Therefore, this study evaluated the usefulness of the novel target genes tuf and tmRNA for the identification of NTM to the species level, using a PCRrestriction fragment length polymorphism analysis (PRA). A total of 44 reference strains and 17 clinical isolates of the genus Mycobacterium were used. The 741 bp or 744 bp tuf genes were amplified, restricted with two restriction enzymes (HaeIII/MboI), and sequenced. The tuf gene-PRA patterns were compared with those for the tmRNA (AvaII), hsp65 (HaeIII/HphI), rpoB (MspI/HaeIII), and 16S rRNA (HaeIII) genes. For the reference strains, the tuf gene-PRA yielded 43 HaeIII patterns, of which 35 (81.4%) showed unique patterns on the species level, whereas the tmRNA, hsp65, rpoB, and 16S rRNA-PRAs only showed 10 (23.3%), 32 (74.4%), 19 (44.2%), and 3 (7%) unique patterns after single digestion, respectively. The tuf gene-PRA produced a clear distinction between closely related NTM species, such as M. abscessus (557-84-58) and M. chelonae (477-84-80-58), and M. kansasii (141-136-80-63-58-54-51) and M. gastri (141-136-117-80-58-51). No difference was observed between the tuf-PRA patterns for the reference strains and clinical isolates. Thus, a diagnostic algorithm using a tuf gene-targeting PRA is a promising tool with more advantages than the previously used hsp65, rpoB, and 16S rRNA genes for the identification of NTM to the species level.
The development of digital media made the change of architectural paradigm from tectonic to the surface and pattern. This means the transition to the new kind of materiality and the resurrection of ornament. This study started as an aim to apply biological pattern to architectural design from the new perception of pattern. Architectural patterns in the early era appeared as ladders, steps, chains, trees, vortices. But since 21st century, we can find patterns in nature like atoms and molecular structures, fluid forms of dynamics and new geometrical pattern like fractal and first of all biological patterns like viruses and micro-organisms, Voronoi cells, DNA structure, rhizomes and various hybrids and permutations of these. Pattern became one of the most important elements and themes of contemporary architecture through the change of materiality and resurrection of ornament with the new perception of surface in architecture. One of the patterns that give new creative availability to the architectural design is biological pattern which is self-organized as an optimum form through interaction with environment. Biological patterns emerge mostly as self-replicating patterns through morphogenesis, certain geometrical patterns(in particular triangles, pentagons, hexagons and spirals). The architectural application methods of biological patterns are direct figural pattern of organism, circle pattern, polygon pattern, energy-material control pattern, differentiation pattern, parametric pattern, growth principle pattern, evolutionary ecologic pattern. These patterns can be utilized as practical architectural patterns through the use of computer programs as morphogenetic programs like L-system, MoSS program and genetic algorithm programs like Grasshoper, Generative Components with the help of computing technology like mapping and scripting.
Purpose: Although previous studies have performed on-farm evaluations for the control of airborne diseases such as foot-and-mouth disease (FMD) and influenza, disease control during the process of livestock and manure transportation has not been investigated thoroughly. The objective of this study is to predict common patterns of livestock-vehicle movement. Methods: Global positioning system (GPS) data collected during 2012 and 2013 from livestock vehicles on Jeju Island, South Korea, were analyzed. The GPS data included the coordinates of moving vehicles according to the time and date as well as the locations of livestock farms and manure-keeping sites. Data from 2012 were added to Esri software ArcGIS 10.1 and two approaches were adopted for predicting common vehicle-movement patterns, i.e., point-density and Euclidean-distance tools. To compare the predicted patterns with actual patterns for 2013, the same analysis was performed on the actual data. Results: When the manure-keeping sites and livestock farms were the same in both years, the common patterns of 2012 and 2013 were similar; however, differences arose in the patterns when these sites were changed. By using the point-density tool and Euclidean-distance tool, the average similarity between the predicted and actual common patterns for the three vehicles was 80% and 72%, respectively. Conclusions: From this analysis, we can determine common patterns of livestock vehicles using previous year's data. In the future, to obtain more accurate results and to devise a model for predicting patterns of vehicle movement, more dependent and independent variables will be considered.
일반적으로 신경망의 정보처리 능력은 신경망의 구조와 효율적인 학습패턴에 의해 결정된다. 그러나 아직까지 체계적으로 신경망의 구조를 설계하거나 효율적인 학습패턴을 선택하는 방법은 없다. 한편 진화 알고리즘은 개체군을 이용한 탐색법으로 전역적 최적해를 구하는 데 많이 사용되고 있으며, 특히 최적의 시스템을 설계하고자 할 때 매우 유용한 방법이다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘으로 구성된 두 개의 개체군이 서로 경쟁적으로 진화하는 공진화 방법에 의해 최적의 신경망구조를 찾는 방법을 제안한다. 이 방법은 신경망구조를 나타내는 주개체군과 학습패턴을 나타내는 부개체군으로 되어 있으며, 이 두 개체군(신경망과 학습패턴)은 서로 경쟁적으로 진화한다. 즉, 학습패턴은 신경망이 학습하기 힘든 패턴으로 진화하고 신경망은 그 패넌들을 학습할 수 있도록 진화하단. 이 방법은 부적절한 학습패턴의 선택과 임의적인 신경망의 설계로 인한 시스템의 성능이 저하되는 것을 해결한다. 또한 공진화 방법에서 각 개체군의 적합도는 동적으로 변화하기 때문에 그 진행과정을 쉽게 알 수 없다. 따라서 본 논문에서는 그 진행과정을 관찰할 수 있는 방법도 소개한다. 마지막으로 제안한 방법을 로봇 매니플레이터의 비주얼 서보임 문제에 적용하여 그 유효성을 검증한다.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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제2B권4호
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pp.207-213
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2002
The paper introduces a switched reluctance motor drive system based on an 80C31 and an Intel 80C 196KB single-chip microprocessor control. Advance schemes are used in turn-on and turn-off angles with the power converter's main switches during traction and regenerative braking. The principles of traction speed control and braking torque control are given. The hardware and software patterns in the 80c31 and the Intel 80C196KB single-chip microprocessor control system are also presented.
이벤트 기반 무선 센서 네트워크에서 주기적인 센싱 데이터에 비해 높은 전송률과 우선순위를 갖는 이벤트 데이터가 병목 구간에 집중되면 네트워크 혼잡이 발생한다. 혼잡이 지속되면 대부분의 데이터가 손실되는 네트워크 붕괴 현상이 나타난다. 전송률 조절 기법은 이러한 네트워크 붕괴 현상을 막기 위한 해결책 중 하나이다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서의 혼잡 제어를 위해 각 노드에서 혼잡 패턴에 따라 자식 노드의 전송률을 조절하는 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 효과적으로 혼잡을 제어하고, 기존의 전송률 조절 기법들보다 더 많은 이벤트 데이터를 전송함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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