Derkevorkian, Armen;Pena, Francisco;Masri, Sami F.;Richards, W. Lance
Smart Structures and Systems
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제20권3호
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pp.385-396
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2017
The recent advancements in sensing technologies allow us to record measurements from target structures at multiple locations and with relatively high spatial resolution. Such measurements can be used to develop data-driven methodologies for condition assessment, control, and health monitoring of target structures. One of the state-of-the-art technologies, Fiber Optic Strain Sensors (FOSS), is developed at NASA Armstrong Flight Research Center, and is based on Fiber Bragg Grating (FBG) sensors. These strain sensors are accurate, lightweight, and can provide almost continuous strain-field measurements along the length of the fiber. The strain measurements can then be used for real-time shape-sensing and operational load-estimation of complex structural systems. While several works have demonstrated the successful implementation of FOSS on large-scale real-life aerospace structures (i.e., airplane wings), there is paucity of studies in the literature that have investigated the potential of extending the application of FOSS into civil structures (e.g., tall buildings, bridges, etc.). This work assesses the feasibility of using FOSS to predict operational loads (e.g., wind loads) on chain-like structures. A thorough investigation is performed using analytical, computational, and experimental models of a 4-story steel building test specimen, developed at the University of Southern California. This study provides guidelines on the implementation of the FOSS technology on building-like structures, addresses the associated technical challenges, and suggests potential modifications to a load-estimation algorithm, to achieve a robust methodology for predicting operational loads using strain-field measurements.
Objectives : The purpose of this study was to compare differences in muscle activities according to distance changes, and success or failure in relation to approaches during a round of golf in order to obtain basic data on golf swings. Methods : To achieve our research goal, we asked eight professional golfers playing for the Korea Professional Golfers' Association (height: $1.76{\pm}0.05m$, weight: $73.87{\pm}9.21kg$, career duration: $12.87{\pm}4.48yr$) to perform approach swings at distances of 30, 50, and 70 m. Results : No differences were observed in the muscle activity of the extensor carpi radialis that were caused by the distance changes. In addition, we found that the wrist extensors seemed unaffected by the increase in approach distance. Also, we found that the powers of the approach shots were driven by efficient movements rather than by the strength of the arms. We confirmed that when the distance of the approach increased, the golfers should perform their back-swing tops and follow-through right from the right to the left pelvic limb. To achieve successful approach swings despite distance changes, golfers should first work on the activity of the erector spinae to prepare for rotatory power in the P1 section. Moreover, golfers should increase the activity of the erector spinae on the left when they need to deal with the distance improvements in the P2 and P3 sections. Conclusion : In the light of the discussion above, we may infer that despite approach distance changes during a round of golf, ideal swings can be realized by consistent activities of the wrist extensor muscles and improved performances of the pelvic limb muscles. Furthermore, this study suggests that golfers should improve the consistency of muscle activities in all the other body parts to achieve the ideal swing.
제조산업 분야의 디지털트랜스포메이션의 일환인 스마트공장은 데이터 기반으로 모니터링 및 분석 그리고 예측을 통해서 의사결정 방식을 획기적으로 변화시키고 있다. 특히 설비에 대한 예지보전은 스마트공장의 핵심적인 요소로서 필요성이 증대되고 있다. 본 연구의 목적은 철강 도금공정의 예지보전을 위해 도금로 설비의 열화 특성을 고려한 잔존수명 분석과 예측모델을 산출하는 것이다. 상관성 분석, 다중회귀 분석, 주성분회귀 분석 그리고 시간의 경과에 따른 열화의 추이 파악을 위하여 이동회귀 방식을 제안하여 진행하였다. 그 결과 도금로 열화는 생산성 인자들과 주된 의존적 관계가 있으며, 특히 환경 온도 인자들의 영향성이 열화의 추이 변화에 관계가 있음을 추론할 수 있었다. 예측된 잔존수명을 활용하여 도금로 교체가 필요한 시점을 사전에 알려주는 예지보전을 구현하였다. 향후 설비의 열화 추이 파악에 본 연구에서 수행한 방안이 적절한 사례가 되어 보다 정합성 있는 예지보전 구현이 가능해지기를 기대한다.
신약개발이나 동물연구 등에서 연구대상 동물이 케이지(cage) 안에서 자유롭게 움직이고 있는 상태에서 무선으로 다량의 데이터를 수집하는 장치는 실험동물 신체 내부에 배터리로 구동되는 소형발신기를 내장시켜 혈압, 온도, 심박수, Electrocardiogram(ECG), Electroencephalography(EEG) 등의 정보를 근접통신을 통해 근처의 수신기로 전달하게 된다. 이러한 장비는 한정된 내부의 배터리를 이용하기 때문에 측정시간의 한계가 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위해서 전자기유도방식의 단점인 발신부와 수신부사이의 거리가 멀어질 때 발생하는 효율저하문제를 극복하기 위하여 다중코일 구조를 이용한 무선전력전송 구동 드라이버를 제안하였으며, 다중코일 중 수신부가 놓인 코일을 선택하기 위한 수신부 감지 장치도 제시되었다. 또한 실험을 통하여 제안된 구동드라이버 및 수신부 감지 회로의 구동 조건 선정 과정을 제시하였다.
As Korea has approached the aging society, older Koreans have become an important force in restaurant sales today. To succeed with this silver market, it is important for restaurant managers to know who they are and which factor influence the older Koreans' eating-out decision making process. The purpose of this study was to investigate the effect of the elderly consumers financial independency on restaurant selection process. Data were collected from 178 older consumers above 55 years old and analyzed using the descriptive statistic analysis, MANOVA, and one-way ANOVA. The results showed that the elderly consumers financial independency significantly influenced the decision making process in determining where they eat out Significant differences were found between high income group and low income group in the Problem Recognition Step(Wilks' Lambda=0.776, F=3.796), Information Search Step(Wilks' Lambda=0.779, F=2.959), Alternative Evaluation Step (I :Wilks' Lambda=0.835, F=1.748/ II :Wilks' Lambda=0.764, F=3.212), and Purchase Decision Step(Wilks' Lambda=0.849, F=2.412), except the Post-Purchase Behavior(Wilks' Lambda=0.933, F=1.179). The more financially independent older consumers were, the more directly they were involved in the eating out decision making process. Older consumers with higher income and more personal property were likely to 'propose to eat out by themselves'(F=10.986), to obtain restaurant information from the 'printed materials'(F=9.707), to consider 'convenient location' as most important factor when they eat out(F=5.594), and to go to 'family restaurant'(F=7.067), 'Japanese restaurant'(F=7.391) and 'fine dining restaurants'(F-=6.382). In conclusion, we found that the elderly consumers financial independency did influence the eating-out decision making process. Considering that older Korean will become a financially independent consumer and will be eating away from home more often, food service operations should actively position themselves for this market and develop the market-driven menus and services to meet their needs and expectations.
Flavonoids are plant pigments that have been demonstrated to exert various pharmacological effects including anti-cancer, anti-diabetic, anti-atherosclerotic, anti-bacterial, and anti-inflammatory activities. However, the molecular mechanisms in terms of exact target proteins of flavonoids are not fully elucidated yet. In this study, we aimed to evaluate the anti-inflammatory mechanism of scutellarein (SCT), a flavonoid isolated from Erigeron breviscapus, Clerodendrum phlomidis and Oroxylum indicum Vent that have been traditionally used to treat various inflammatory diseases in China and Brazil. For this purpose, a nitric oxide (NO) assay, polymerase chain reaction (PCR), nuclear fractionation, immunoblot analysis, a kinase assay, and an overexpression strategy were employed. Scutellarein significantly inhibited NO production in a dose-dependent manner and reduced the mRNA expression levels of inducible NO synthase (iNOS) and tumor necrosis factor (TNF)-${\alpha}$ in lipopolysaccharide (LPS)-activated RAW264.7 cells. In addition, SCT also dampened nuclear factor (NF)-${\kappa}B$-driven expression of a luciferase reporter gene upon transfection of a TIR-domain-containing adapter-inducing interferon-${\beta}$ (TRIF) construct into Human embryonic kidney 293 (HEK 293) cells; similarly, NF-${\kappa}B$ nuclear translocation was inhibited by SCT. Moreover, the phosphorylation levels of various upstream signaling enzymes involved in NF-${\kappa}B$ activation were decreased by SCT treatment in LPS-treated RAW264.7 cells. Finally, SCT strongly inhibited Src kinase activity and also inhibited the autophosphorylation of overexpressed Src. Therefore, our data suggest that SCT can block the inflammatory response by directly inhibiting Src kinase activity linked to NF-${\kappa}B$ activation.
건설 프로젝트는 생산과정 이전에 설계도면을 바탕으로 예상되는 비용이 산정되며, 기획단계는 소요예산을 책정하고 설계단계는 예산에 합당한 효율적 대안을 찾으며, 정확한 입찰금액을 예측하기 위해 수차례 이루어진다. 특히, 물량산출 이전까지 예측되는 공사비의 정확도와 신뢰도는 매우 중요하다. 그러나 국내의 경우 면적당 단가 방식 공사비 예측을 벗어나지 못할 뿐 아니라, 단계별 예측방법, 프로세스, 데이터 분석 및 관리기술 등이 표준화되어 체계적이고 종합적으로 관리되지 못하고 있다. 그리고 복합용도 프로젝트에서의 견적은 그 사례도 적고 단가정보를 얻기가 매우 어렵다. 이에 국내 복합용도 프로젝트 공사비 예측기술 및 관리기술 발전을 위하여 BIM의 공간정보를 활용한 내부마감 개략견적 코스트 모델을 개발하여 제시하였다.
Finite element simulations of solid mechanics problems often involve the use of Non-Confirming Meshes (NCM) to increase accuracy in capturing nonlinear behavior, including damage and plasticity, in part of a solid domain without an undue increase in computational costs. In the presence of material nonlinearity and plasticity, higher-order variables are often needed to capture nonlinear behavior and material history on non-conforming interfaces. The most popular formulations for coupling non-conforming meshes are dual methods that involve the interpolation of a traction field on the interface. These methods are subject to the Ladyzhenskaya-Babuska-Brezzi (LBB) stability condition, and are therefore limited in their implementation with the higher-order elements needed to capture nonlinear material behavior. Alternatively, the enriched discontinuous Galerkin approach (EDGA) (Haikal and Hjelmstad 2010) is a primal method that provides higher order kinematic fields on the interface, and in which interface tractions are computed from local finite element estimates, therefore facilitating its implementation with nonlinear material models. The inclusion of higher-order interface variables, however, presents the issue of preserving material history at integration points when a increase in integration order is needed. In this study, the enriched discontinuous Galerkin approach (EDGA) is extended to the case of small-deformation plasticity. An interface-driven Gauss-Kronrod integration rule is proposed to enable adaptive enrichment on the interface while preserving history-dependent material data at existing integration points. The method is implemented using classical J2 plasticity theory as well as the pressure-dependent Drucker-Prager material model. We show that an efficient treatment of interface variables can improve algorithmic performance and provide a consistent approach for coupling non-conforming meshes in inelasticity.
무인항공기 또는 드론(UAV or Drone)을 활용한 공중 통신중계기는 재난피해 지역, 군 작전 지역, 응급상황 발생 시 등의 임시 통신 서비스 지원에 활용되고 있다. 무인항공기를 활용한 공중 통신중계기는 원격 사용자 또는 임무 수행자에게 안정적인 통신 서비스를 제공하는 것을 목표로 하므로 최소 성능 요구사항을 보장하는 빠른 무인항공기의 배치가 중요하다. 무인항공기를 통신 시스템에서 활용하는 연구에서는 통신 성능을 극대화하는 무인항공기의 최적위치를 찾는 연구가 대부분이나, 위급상황 시에는 최적 위치보다는 무인항공기 배치 가능 영역을 빠르게 도출하고 통신 지원을 위한 빠른 배치가 더 중요하다. 본 논문에서는 무인항공기를 공중 통신중계기로 활용 시 각 상황에 따라 요구되는 통신 성능을 보장하는 무인항공기 배치 가능 영역을 도출하고, 이론적 분석을 통해 얻은 결과를 시뮬레이션 완전 탐색을 통해 검증하고자 한다.
Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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