In the present study, a hybrid model of artificial neural network (ANN) and internet of things (IoT) is proposed to overcome the difficulties in deriving governing equations and numerical solutions of the dynamical behavior of the nano-systems. Nano-structures manifest size-dependent behavior in response to static and dynamic loadings. Nonlocal and length-scale parameters alongside with other geometrical, loading and material parameters are taken as input parameters of an ANN to observe the natural frequency and damping behavior of micro sensors made from nanocomposite material with piezoelectric layers. The behavior of a micro-beam is simulated using famous numerical methods in literature under base vibrations. The ANN was further trained to correlate the output vibrations to the base vibration. Afterwards, using IoT, the electrical potential conducted in the sensors are collected and converted to numerical data in an embedded mini-computer and transferred to a server for further calculations and decision by ANN. The ANN calculates the base vibration behavior with is crucial in mechanical systems. The speed and accuracy of the ANN in determining base excitation behavior are the strengths of this network which could be further employed by engineers and scientists.
In this paper, a new energy-efficient semi-active hybrid bulk damper is developed that is cost-effective for use in structural applications. In this work, the possibility of active and semi-active component configurations combined with suitable control algorithms, especially vibration control methods, is explored. The equations of motion for a container bridge equipped with an MDOF Mass Tuned Damper (M-TMD) system are established, and the combination of excitation, adhesion, and control effects are performed by a proprietary package and commercial custom submodel software. Systematic methods for the synthesis of structural components and active systems have been used in many applications because of the main interest in designing efficient devices and high-performance structural systems. A rational strategy can be established by properly controlling the master injection frequency parameter. Simulation results show that the multiscale model approach is achieved and meets accuracy with high computational efficiency. The M-TMD system can significantly improve the overall response of constrained structures by modestly reducing the critical stress amplitude of the frame. This design can be believed to build affordable, safe, environmentally friendly, resilient, sustainable infrastructure and transportation.
Purpose: This study empirically studied the effects of the perceived value of education and training on SME cooperative on job performance. Research design, data and methodology: From November 7 to 9, 2022, a survey was conducted targeting members and executives of SME cooperatives in their 20s and 60s across the country, and a total of 217 people were used for the final analysis. Verification of the research model was performed using SPSS & AMOS. Frequency analysis was conducted to examine the sample characteristics. Results: First, perceived value (functional value, service performance value, emotional value, convenience value) did not have a significant effect on organizational commitment. Second, perceived value (functional value, service performance value, emotional value, convenience value) were found to have a significant positive (+) effect on job satisfaction. Third, job satisfaction was found to have a significant positive (+) effect on organizational commitment. Fourth, organizational commitment was found to have a significant positive (+) effect on job performance. Fifth, job satisfaction was found to have a significant positive (+) effect on job performance. Conclusions: These results suggest that the perceived value of SME cooperative education and training can affect organizational commitment and job performance through job satisfaction, so it is necessary to strengthen online education and training to meet the emotional response of training subjects along.
섬유강화 복합재료는 비강도 및 비 강성도가 뛰어나기 때문에 무게 절감을 위해 항공우주, 선박, 기계 같은 다양한 공학 분야에 널리 사용되고 있다. 각 층의 재료 물성치는 일반적인 금속재료에 비해 큰 변동성을 갖는 것으로 알려져 있으며 하중 방향에 따라 매우 민감하게 반응한다. 그러므로, 복합재 적층판의 설계에서 불확실성을 고려하는 것은 매우 중요하다. 본 논문은 COMSOL과 MATLAB을 이용하여 끝단 변위, 고유진동수, 좌굴응력이 설계 요구조건으로 정의된 경우, 재료 물성치의 불확실한 변동성을 고려하여 복합재 구조물의 거동에 대한 신뢰성 해석을 수행하였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제12권2호
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pp.1-6
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2024
The Covid 19 pandemic officially broke out in Jan 2020 and ended in Mar.2023, following the WHO, claiming 7 million lives. For the three years, while the world made concerted effort to fight against the deadly virus, South Korea was praised as a model country in that the country effectively contained the spread of the virus. Given this, the paper aims to figure out how South Korea's story was quoted by looking at six editorials in the New York Times and the Washington Post. For this aim, we have analyzed linguistic expressions within White (2003)'s appraisal theory and then conducted a key word frequency analysis. The analysis results as follows: first South Korea's story was quoted to criticize the U.S. government of its wrong management to the Covid-19, also giving some lessons to the world; second, both newspapers attribute the South Korea's success to its swift and rapid response to the pandemic; and third, the Washington Post showed more positive attitude to South Korea than the New York Times by quoting the country's success more frequently with more positive words in evaluating the country's responses to the pandemic while both newspapers showed negative attitudes to the U.S. government to the issue. Thus, it can be concluded that linguistic expressions in quotations are effectively used in showing the newspapers' attitude toward South Korea and the U.S.
스커트의 유연성을 고려한 2차원 오일붐 모델에 대한 수치해법을 개발하였다. 본 수치모델에서는 부체를 강체로, 스커트를 장력이 걸려 있는 막으로, 스커트의 아래끝엔 집중질량이 놓여 있다고 가정하였다. 유동은 포텐셜이라고 가정하였으며 부체와 스커트의 연결부에서는 변위가 연속이라는 운동학적 조건을 그리고 스커트의 아래끝에는 집중질량에 대한 동력학적인 조건을 부가하였다. 수치해법은 선형포텐셜유동 이론에 근거한 Green 함수방법에 기초를 두고 있다. 스커트의 변형을 미리 알 수 없으므로 방사 포텐셜(radiation potential)과 부체의 변위 그러고 스커트의 변형을 동시에 구하는 방식을 택하였다. Green 정리를 적용하여 얻은 적분방정식과 부체의 운동방정식 그리고 스커트의 변형 관계식을 이산화하여 방사포텐셜과 부체의 변위 그리고 스커트의 변위에 대한 선형대수 방정식을 얻었다. 수치계산결과에 의하면 스커트의 유연성이 부체의 운동응답을 다소 줄일 수 있으며 부체의 공진체계를 바꿀 수 있음을 확인하였다. 그리고 오일붐의 운동응답특성에 영향을 주는 인자들 중에서 스커트의 길이와 집중질량을 파라미터로 하여 오일붐 모델의 운동응답특성을 비교해 보았다. 스커트가 유연한 경우와 스커트가 강체인 경우의 저주파수 극한해는 거의 일치하고 있어 수치해의 타당성을 간접적으로 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 건축물의 실시간 피드백 진동제어를 위한 기초연구로써, 자체 기술력을 바탕으로 개발된 무선 가속도센서 시스템 및 프로토타입 (Prototype) AMD 시스템을 결합하여 피드백 진동제어 시스템을 구성하고, 모형 건축물을 대상으로 구성된 제어시스템의 기초성능을 평가하고자 하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 우선 MEMS 센서 소자 및 블루투스 통신 모듈 기반의 무선 가속도 센서 유닛, 실시간 가속도 응답획득 및 제어법칙에 근거한 제어출력을 구현하도록 구성한 운영프로그램 등을 개발하였다. 또한 AC 서보모터를 이용해 기동되도록 설계한 프로토타입 AMD 및 모터 드라이버 시스템을 구성하였다. 마지막으로 이를 이용해 실시간 피드백 진동제어 시스템을 구성하였고, 2층 모형 건축물을 대상으로 실험실 규모의 진동제어 실험을 수행하여 목적된 구조물의 진동저감 효과를 정량적으로 분석하였다. 실험의 결과, 모형 구조물의 1차 및 2차 공진주파수 그리고 랜덤주파수 등의 실험조건에서 명확한 진동저감의 효과를 확인할 수 있었으며, 종국적으로 본 논문에서 개발한 무선 가속도센서 시스템 및 AMD 시스템이 향후 여타 구조물의 진동제어를 위한 효과적인 수단으로 응용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
타 산업들과의 연계성이 강한 건설업체가 도산할 경우 타 산업시장의 경기악화를 초래할 수 있어, 시장 환경 변화에 따른 건설업체의 부실화 예측모형 연구가 중요하게 다뤄지고 있다. 하지만 건설업체 부실화 예측에 앞서 부실화에 기인하는 요소에 관한 연구가 선행되어야 함에도 불구하고 이와 같은 영향 변수들에 대한 연구가 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 건설업체 포트폴리오의 큰 비중을 차지하는 주택시장 변화가 규모별 건설업체의 부실화에 미치는 영향을 벡터오차수정모형을 통해 분석하고자 한다. 이에 건설업체를 규모별로 2011년 시공능력평가순위 50위권 기업 중 상위 10개와 하위 10개로 구분하였으며, 각 업체의 부실화를 나타내는 예상부도확률을 KMV 모형을 통해 측정하였다. 주택시장의 변화를 대리하는 변수로 2001년부터 2010년까지의 주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 전세매매가격비율을 활용하였다. KMV모형을 활용하여 규모별 건설업체의 예상부도확률을 산출한 결과 선험적으로 인지하고 있듯이 상위 10개의 대규모 건설업체들이 상대적으로 규모가 작은 건설업체에 비해 경영상태가 양호한 것을 확인 할 수 있었다. 또한 벡타오차수정모형을 구성, 충격반응분석을 수행한 결과 주택시장 경기변동에 따라 대규모 업체의 부실화 정도가 중소 건설업체에 비해 더 심각함을 확인할 수 있었다.
전통적인 사고예측모형은 통계적 회귀분석에 주로 의존하였으나, 이는 자료 분포 및 함수 형태에 대한 가정에 따른 한계를 가지고 있다. 이에 따라 일부 연구는 신경망 등의 비모수적 기법을 모형 구축에 활용하였으나, 이는 독립변수와 종속변수 간의 직접적인 관계 규명이 어렵다는 한계가 있다. 유전자 프로그래밍 기법은 모형 개발에 특별한 가정이 필요없고, 사고요인 규명이 가능하다는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 고속도로의 사고예측에 유전자 프로그래밍 기법을 적용함으로써 이러한 한계를 극복하고자 하였다. 이를 위하여 경부고속도로에서 최근 3년간(2010-2012년) 구득된 자료를 활용하였으며, 보다 세밀한 사고 특성 규명을 위해 고속도로 구간을 직선 구간과 곡선 구간으로 구분하였다. 사고 발생에 중요한 영향을 미치는 변수를 선택하기 위하여 랜덤 포레스트 기법을 이용하였으며, 최종 선택된 변수들을 활용하여 사고예측을 위한 유전자 프로그래밍 모형을 구축하였다. 구축된 모형의 예측 성능을 평가하기 위해 음이항 회귀모형과 비교해본 결과, 유전자 프로그래밍 모형의 예측 성능이 더 우수한 것으로 나타났다.
In South Korea, six large outbreaks of highly pathogenic avian influenza (HPAI) have occurred since the first confirmation in 2003 from chickens. For the past 15 years, HPAI outbreaks have become an annual phenomenon throughout the country and has extended to wider regions, across rural and urban environments. An understanding of the spatial epidemiology of HPAI occurrence is essential in assessing and managing the risk of the infection; however, local spatial variations of relationship between HPAI incidences in Korea and related risk factors have rarely been derived. This study examined whether spatial heterogeneity exists in this relationship, using a geographically weighted Poisson regression (GWPR) model. The outcome variable was the number of HPAI-positive farms at 252 Si-Gun-Gu (administrative boundaries in Korea) level notified to government authority during the period from January 2014 to April 2016. This response variable was regressed to a set of sociodemographic and topographic predictors, including the number of wild birds infected with HPAI virus, the number of wintering birds and their species migrated into Korea, the movement frequency of vehicles carrying animals, the volume of manure treated per day, the number of livestock farms, and mean elevation. Both global and local modeling techniques were employed to fit the model. From 2014 to 2016, a total of 403 HPAI-positive farms were reported with high incidence especially in western coastal regions, ranging from 0 to 74. The results of this study show that local model (adjusted R-square = 0.801, AIC = 954.5) has great advantages over corresponding global model (adjusted R-square = 0.408, AIC = 2323.1) in terms of model fitting and performance. The relationship between HPAI incidence in Korea and seven predictors under consideration were significantly spatially non-stationary, contrary to assumptions in the global model. The comparison between global Poisson and GWPR results indicated that a place-specific spatial analysis not only fit the data better, but also provided insights into understanding the non-stationarity of the associations between the HPAI and associated determinants. We demonstrated that an empirically derived GWPR model has the potential to serve as a useful tool for assessing spatially varying characteristics of HPAI incidences for a given local area and predicting the risk area of HPAI occurrence. Considering the prominent burden of HPAI this study provides more insights into spatial targeting of enhanced surveillance and control strategies in high-risk regions against HPAI outbreaks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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