Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제24권4호
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pp.331-350
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2020
Exploding gradient is a widely known problem in training recurrent neural networks. The explosion problem has often been coped with cutting off the gradient norm by some fixed value. However, this strategy, commonly referred to norm clipping, is an ad hoc approach to attenuate the explosion. In this research, we opt to view the problem from a different perspective, the discrete-time optimal control with infinite horizon for a better understanding of the problem. Through this perspective, we fathom the region at which gradient explosion occurs. Based on the analysis, we introduce a gradient-explosion-free algorithm that keeps the training process away from the region. Numerical tests show that this algorithm is at least three times faster than the clipping strategy.
본 논문에서는 지하 암반을 타고 전달된 인공발파음 특성을 규명하기 위해 제안한 알고리즘에 대해 기술한다. 지하 암반 매질을 통과한 인공발파음은 다중전달경로 현상과 지질의 불균일 등으로 인해서 거리증가에 따라 고주파 대역에서 감쇠가 발생한다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘 성능검증을 위해 지하터널에서 발파 실험을 하였고 수집한 데이터를 가지고 지하암반을 통과한 채널에서 특징 파라미터를 추출하여 수치적으로 정량화함으로써 인공발파음 특성을 규명하였다.
The previous study of chemical evolution of the Galaxy is extended to the radial properties of the Galactic disk. The present model includes radial dependency of the time-dependent bimodal IMF, radial flow of material in the disk, and the change of type I supernova explosion rate with radial distance from the disk center as model parameters and observed gas and stellar density distributions and metallicity abundance gradient as observational constraints. The results of two models in this study explain the observed gas and stellar density distributions well, with the slope of the gas density gradient in the region of 4.5 kpc$Y_1$ and -0.123dex/kpc in model $Y_2$, respectively, which fit well the observed gradient of -0.l1dex/kpc. The abundance gradient reproduced in model $Y_1$ is getting flatter with decreasing radius, while that in model $Y_2$ is getting steeper, which fits better the observed abundance gradient. This result shows the necessity of exponentially increasing type I supernova explosion rate with decreasing radius in order to explain the observed abundance gradient in the disk. The fitness of observed density distribution and star formation rate distribution justifies the reliability of time-dependent bimodal IMF as a compound quantitative chemical evolution model of the Galaxy. The temporal variations of metallicity gradients for carbon, nitrogen and oxygen are also shown.
본 논문에서는 자연지진음과 인공지진음 특성 분석을 위해 스펙트럼 기울기 파라미터 추출을 위한 알고리즘을 제안하였다. 신뢰성을 높이기 위해 다양한 지역에서 실험을 실시하였고 제안한 알고리즘을 이용하여 실험 데이터로부터 자연지진음과 인공지진음의 기울기 지수를 추출함으로써 특성을 분석하였다. 실험 및 분석결과 자연지진음이 인공지진음보다 스펙트럼에서 고주파 감쇠가 크고 저주파대역에 집중되어 있어 자연지진음의 기울기 지수가 인공지진음의 기울기 지수보다 높은 것으로 나타났다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제36권1호
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pp.64-71
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2012
An efficient cooling system is an essential part of the electronic packaging such as a high-luminance LED lighting. A special technology, Pulsating Heat Pipe (PHP), can be applied to improve cooling of a sealed, explosion-proof LED light fixture. In this paper, the characteristics of the pulsating heat pipes in the imposed thermal boundary conditions of LED lightings were experimentally investigated and a PHP device that works free of alignment angle was investigated for cooling of explosion-proof LED lights. Five working fluids of ethanol, FC-72, R-123, water, and acetone were chosen for comparison. The experimental pulsating heat pipe was made of copper tubes of internal diameter of 2.1 mm, 26 turns. A variable heat source of electric heater and an array of cooling fins were attached to the pulsating heat pipe. For the alignment of the heating part at bottom, an optimum charging ratio (liquid fluid volume to total volume) was about 50% for most of the fluids and water showed the highest heat transfer performance. For the alignment of the heating part on top, however, only R-123 worked in an un-looped construction. This unique advantage of R-123 is attributed to its high vapor pressure gradient. Applying these findings, a cooling device for an explosion-proof type of LED light rated 30 W was constructed and tested successfully.
The complexity of deep learning models affects the real-time performance of gesture recognition, thereby limiting the application of gesture recognition algorithms in actual scenarios. Hence, a residual learning neural network based on a deep convolutional neural network is proposed. First, small convolution kernels are used to extract the local details of gesture images. Subsequently, a shallow residual structure is built to share weights, thereby avoiding gradient disappearance or gradient explosion as the network layer deepens; consequently, the difficulty of model optimisation is simplified. Additional convolutional neural networks are used to accelerate the refinement of deep abstract features based on the spatial importance of the gesture feature distribution. Finally, a fully connected cascade softmax classifier is used to complete the gesture recognition. Compared with the dense connection multiplexing feature information network, the proposed algorithm is optimised in feature multiplexing to avoid performance fluctuations caused by feature redundancy. Experimental results from the ISOGD gesture dataset and Gesture dataset prove that the proposed algorithm affords a fast convergence speed and high accuracy.
In this paper, a new hierarchical fuzzy inference system (HFIS) using structured Takagi-Sugeno type fuzzy inference units(FIUs) is proposed. The proposed HFIS not only solves the rule explosion problem in conventional HFIS, but also overcomes the readability problem caused by the structure where outputs of previous level FIUs are used as input variables directly. Gradient descent algorithm is used for adaptation of fuzzy rules. The ball and beam control is performed in computer simulation to illustrate the performance of the proposed controller.
Ye, Cai-Chao;Sun, Jie;Zhao, Feng-Qi;Xu, Si-Yu;Ju, Xue-Hai
Bulletin of the Korean Chemical Society
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제35권7호
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pp.2013-2018
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2014
The adsorption and decomposition of trimethylene oxide ($C_3H_6O$) molecule on the Al(111) surface were investigated by the generalized gradient approximation (GGA) of density functional theory (DFT). The calculations employed a supercell ($6{\times}6{\times}3$) slab model and three-dimensional periodic boundary conditions. The strong attractive forces between $C_3H_6O$ molecule and Al atoms induce the C-O bond breaking of the ring $C_3H_6O$ molecule. Subsequently, the dissociated radical fragments of $C_3H_6O$ molecule oxidize the Al surface. The largest adsorption energy is about -260.0 kJ/mol in V3, V4 and P2, resulting a ring break at the C-O bond. We also investigated the decomposition mechanism of $C_3H_6O$ molecules on the Al(111) surface. The activation energies ($E_a$) for the dissociations V3, V4 and P2 are 133.3, 166.8 and 174.0 kJ/mol, respectively. The hcp site is the most reactive position for $C_3H_6O$ decomposing.
연구목적: 본 논문은 지하공동구의 초기 화재 감지를 위해 CCTV를 활용한 AI 연기 객체 감지 모델을 개발하는데 목적이 있다. 연구방법:비정형성이 높은 연기 객체의 감지 성능을 제고하기 위해 화재 감지에 특화된 딥러닝 객체 감지 모델을 지하공동구 연기 감지에 특화되도록 학습시켰고, 학습데이터셋의 정제 및 학습 중 Gradient explosion 완화 등 감지 성능 개선을 위한 방법들을 적용해 모델 결과를 비교하였다. 연구결과: 결과는 제안된 방법을 통해 모델 성능을 향상시켰고 mAP 등의 지표를 평가를 통해 개발 모델이 우수한 성능을 보유하고 있음을 보여준다. 최종 모델은 지하공동구 환경의 연기에 대해 미탐이 낮은 반면 오탐이 다수 발견되는 성능을 보였다. 결론: 본 논문의 모델은 지하공동구 관리시스템과 연계를 통해 보완함으로써 지하공동구의 연기 객체 감지에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
Computer simulation with FEM is very useful to analyze hypervelocity impact phenomena that are tremendously expensive or otherwise too impractical to analyze experimentally. Shock physics can be efficiently handled by mesh adaptation which allows finite element mesh to be locally optimized to resolve moving shock wave in explosion. In this paper, an adaptive meshing technique based upon quadtree data structure was applied to resolve ballistic impact phenomena. The technique can adaptively refine a mesh in the neighborhood of a shock and coarsen the mesh for the smooth flow behind the shock according to a criterion. The criterion for refinement and coarsening is based upon the standard deviation of the gradient of shock pressure on the associated field. Shock simulation starts with the rough mesh of the pressure field and mesh density is increased locally under the criterion at each time step. The results show that the mesh adaptation enables to minimize the global computation error of FEM and to increase storage and computational saving compared to the fixed resolution of the conventional static mesh approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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