본 논문은 유사변환기법을 이용한 새로운 3차원 연직 모우드 전개 모델의 개발에 대하여 기술한다. 기본방정식을 External 모우드와 Internal 모우드로 분리시킨 다음 Internal 모우드식에 Galerkin 방법을 적용하고 구성되는 행열방정식에 유사변환기법을 적용, 기저함수의 계수 값을 구하였다. 최종 얻어지는 기저함수의 계수 값은 마찰장을 제외하고는 비연계되어 시간 간격의 제약을 거의 받지않고 연직 구조를 구할 수 있기 때문에 경제성면에서 탁월하다. 수립된 모델은 어떤 기저함수라도 적용 가능하나 현 단계에서는 Chebyshev 다항식함수가 사용되었으며, 바람응력은 일정한 것으로 가정하였다. 모델 테스트로서 정상상태의 균일한 바람응력이 가해지는 장방형 Basin에 적용하여 모델의 적용 가능성을 검증하였다.
In this article, the vibration behavior of embedded Functionally Graded Nanoplate (FGNP) employing nonlocal Kirchhoff's plate theory has been investigated under hygrothermal environment. The FGNP is considered to be supported by Winkler-Pasternak foundation. The Eringen's differential theory is used for size effect on the vibration of the FGNP. Rayleigh-Ritz method with orthogonal polynomials are employed for the governing equations and edge constraints. The advantage of this method is that it overcomes all the drawbacks of edge constraints and can easily handle any combinations of mixed edge constraints. The coefficients viz. moisture expansion, thermal expansion and elastic coefficients are considered to be transversely graded across the FGNP. The similarity of the calculated natural frequencies is examined with the previous research, and a good concurrency is seen. The objective of this article is to analyze the parameters' effect on the nondimensionalized frequency of embedded FGNP under hygrothermal environment subjected to all possible edge constraints. For this, uniform and linear rise of temperature and moisture concentration are considered. The study highlights that the nonlocal effect is pronounced for higher modes. Moreover, the effect of the Pasternak modulus is seen to be prominent compared to the Winkler modulus on non dimensionalized frequencies of FGNP.
The objectives of the study were to estimate genetic parameters for milk production traits of Holstein cattle using random regression models (RRMs), and to compare the goodness of fit of various RRMs with homogeneous and heterogeneous residual variances. A total of 126,980 test-day milk production records of the first parity Holstein cows between 2007 and 2014 from the Dairy Cattle Improvement Center of National Agricultural Cooperative Federation in South Korea were used. These records included milk yield (MILK), fat yield (FAT), protein yield (PROT), and solids-not-fat yield (SNF). The statistical models included random effects of genetic and permanent environments using Legendre polynomials (LP) of the third to fifth order (L3-L5), fixed effects of herd-test day, year-season at calving, and a fixed regression for the test-day record (third to fifth order). The residual variances in the models were either homogeneous (HOM) or heterogeneous (15 classes, HET15; 60 classes, HET60). A total of nine models (3 orders of $polynomials{\times}3$ types of residual variance) including L3-HOM, L3-HET15, L3-HET60, L4-HOM, L4-HET15, L4-HET60, L5-HOM, L5-HET15, and L5-HET60 were compared using Akaike information criteria (AIC) and/or Schwarz Bayesian information criteria (BIC) statistics to identify the model(s) of best fit for their respective traits. The lowest BIC value was observed for the models L5-HET15 (MILK; PROT; SNF) and L4-HET15 (FAT), which fit the best. In general, the BIC values of HET15 models for a particular polynomial order was lower than that of the HET60 model in most cases. This implies that the orders of LP and types of residual variances affect the goodness of models. Also, the heterogeneity of residual variances should be considered for the test-day analysis. The heritability estimates of from the best fitted models ranged from 0.08 to 0.15 for MILK, 0.06 to 0.14 for FAT, 0.08 to 0.12 for PROT, and 0.07 to 0.13 for SNF according to days in milk of first lactation. Genetic variances for studied traits tended to decrease during the earlier stages of lactation, which were followed by increases in the middle and decreases further at the end of lactation. With regards to the fitness of the models and the differential genetic parameters across the lactation stages, we could estimate genetic parameters more accurately from RRMs than from lactation models. Therefore, we suggest using RRMs in place of lactation models to make national dairy cattle genetic evaluations for milk production traits in Korea.
The present study deals with static and dynamic behaviors including forced vibrations of an elastic rectangular nano plate on the two-parameter foundation. Firstly, the rectangular plate is assumed to be subjected to uniformly distributed and eccentrically applied concentrated loads. The governing equations of the problem are derived by considering the dynamic response of the plate, employing a series of the Chebyshev polynomials for the displacement function and applying the Galerkin method. Then, effects of the non-essential boundary conditions of the plate, i.e., the boundary conditions related to the shearing forces, the bending moments and the corner forces, are included in the governing equation of motion to compensate for the non-satisfied boundary conditions and increase the accuracy of the Galerkin method. The approximate numerical solution is accomplished using an iterative process due to the non-linearity of the unilateral property of the two-parameter foundation. The plate under static concentrated load is investigated in detail numerically by considering a wide range of parameters of the plate and the foundation stiffnesses. Numerical treatment of the problem in the time domain is carried out by assuming a stepwise variation of the concentrated load and the linear acceleration procedure is employed in the solution of the system of governing differential equations derived from the equation of motion. Time variations of the contact region and those of the displacements of the plate are presented in the figures for various numbers of the two-parameter of the foundation, as well as the classical and nano parameters of the plate particularly focusing on the non-linearity of the problem due to the plate lift-off from the unilateral foundation. The effects of classical and nonlocal parameters and loading are investigated in detail. Definition of the separation between the plate and the two-parameter foundation is presented and applied to the given problem. The effect of the lift-off on the static and dynamic behavior of the rectangular plate is studied in detail by considering various loading conditions. The numerical study shows that the effect of nonlocal parameters on the behavior of the plate becomes significant, when nonlinearity becomes more profound, due to the lift-off of the plate. It is seen that the size effects are significant in static and dynamic analysis of nano-scaled rectangular plates and need to be included in the mechanical analyses. Furthermore, the corner displacement of the plate is affected more significantly from the lift-off, whereas it is less marked in the time variation of the middle displacement of the plate. Several numerical examples are presented to examine the sensibility of various parameters associated with nonlocal parameters of the plate and foundation. Both stiffening and softening nonlocal parameters behavior of the plate are identified in the numerical solutions which show that increasing the foundation stiffness decreases the extent of the contact region, whereas the stiffness of the shear layer increases the contact region and reduces the foundation settlement considerably.
본 연구에서는 점근해석 및 논로컬 이론에서 요구하는 4차 이상의 고차 미분근사를 수행하기 위하여 계방정식에 혼합변분이론을 적용하여 MLS 차분법으로부터 구해지는 고차 미분근사의 정확도를 큰 폭으로 향상시킨다. 또한, MLS 차분법에 존재하는 세 가지 조건변수에 따른 고차미분근사의 정확도를 비교·분석한다. 혼합변분이론의 합응력을 후처리하여 변위의 미분을 근사할 경우 기존의 변위장 기반 계방정식의 차분 결과에 비해 미분 차수가 2차 낮아진다. 해석 범위내 절점 수가 과도하게 많거나 기저 차수가 클 경우 MLS 차분법의 영향영역 내에서 과적합(overfitting)이 발생한다. 또한 영향영역이 최적 범위 이상으로 넓어질 경우 근사의 정확도가 떨어진다. 위 내용을 사인 하중을 받는 단순지지보 수치예제로부터 확인하였다.
본 연구에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 시스템을 설계하고자 한다. 기존의 2차원 영상 기반 얼굴 인식 기법들은 인식하고자 하는 객체의 영상내의 위치, 크기 및 배경의 존재 유무에 따라 인식률이 영향을 받는 단점이 있으며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 관심 영역 내에서의 얼굴 영역 추출 및 특징 추출기법을 이용한 얼굴인식 방법을 소개한다. 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 히스토그램 평활화를 이용하여 조명으로 왜곡된 영상정보를 개선한다. AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 검출하고 ASM을 통하여 얼굴 윤곽선 및 형상을 추출하여 개인 프로필을 구성한 후 PCA 알고리즘을 사용하여 고차원 얼굴데이터의 차원을 축소한다. 그리고 인식 모듈로서 pRBFNNs 패턴분류기를 제안한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건부는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs는 얼굴 인식을 위한 패턴분류기로서 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출 및 특징 추출 등과 같은 데이터 전 처리 과정을 포함하여 고차원 데이터로 이루어진 얼굴 영상에 대한 인식 성능을 확인한다.
본 논문에서는 $GF({2^n})$상 곱셈의 복잡도와 규칙도를 GF(2)상의 다항식 곱셈을 표현하는 행렬식의 행과 열의 해밍 가중치를 이용하여 정의한다 차분공격에 강한 블록 암호 알고리즘을 만들기 위해서는 치환계층과 확산계층의 $GF({2^n})$상 곱셈의 복잡도와 규칙도가 높아야함을 실험을 통하여 보인다. 실험 결과를 활용하여 우리나라 표준인 128 비트 블록 암호 알고리즘인 SEED의 S 박스와 G 함수를 구성하는 방식을 제안한다. S 박스는 비 선형함수와 아핀변환으로 구성한다. 비 선형함수는 차분공격과 선형공격에 강한 특성을 가지며, '0'과 '1'을 제외하고 입력과 출력이 같은 고정점과 출력이 입력의 1의 보수가 되는 역고정점을 가지지 않는 $GF({2^8})$ 상의 역수로 구성한다. 아핀변환은 입력과 출력간의 상관을 최저로 하면서 고정점과 역고정점이 없도록 구성한다. G 함수는 4개의 S 박스 출력을 $GF({2^8}) 상의 4 {\times} 4$ 행렬식을 사용하여 선형변환한다. 선형변환 행렬식 성분은 높은 복잡도와 규칙도를 가지도록 구성한다 또한 MDS(Maximum Distance Separable) 코드를 생성하고, SAC(Strict Avalanche Criterion)를 만족하고, 고정점과 역고정점 및 출력이 입력의 2의 보수가 되는 약한 입력이 없도록 G 함수를 구성한다. 비선형함수와 아핀변환 및 G 함수의 원시다항식은 각기 다른 것을 사용한다. 본 논문에서 제안한 S 박스와 G 함수는 차분공격과 선형공격에 강하고, 약한 입력이 없으며, 확산 특성이 우수하므로 안전성이 높은 암호 방식의 구성 요소로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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