International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제9권2호
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pp.79-86
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2008
High performance direct-iterative hybrid linear solver for large scale finite element problem is developed. Direct solution method is robust but difficult to parallelize, whereas iterative solution method is opposite for direct method. Therefore, combining two solution methods is desired to get both high performance parallel efficiency and numerical robustness for large scale structural analysis problems. Hybrid method mentioned in this paper is based on FETI-DP (Finite Element Tearing and Interconnecting-Dual Primal method) which has good parallel scalability and efficiency. It is suitable for fourth and second order finite element elliptic problems including structural analysis problems. We are using the hybrid concept of theses two solution method categories, combining the multifrontal solver into FETI-DP based iterative solver. Hybrid solver is implemented for our general structural analysis code, IPSAP.
Product factory is a real-time financial product design system for the Internet customers. The hybrid product is a product taking combined characteristics of two different products. Hybrid product factory is a product factory that designs hybrid products from two different products based on both business rules and customer requirements. Though the importance of product factory is emphasized in the industry, there has not been much research peformed regarding product factory. In this research, we developed a product factory system that designs hybrid products. To design a hybrid product, it is necessary to have a method to combine attributes and values of two different products, and a method to control the combining operations to properly reflect business requirements. In this research, we developed four different combining operators and business rule representations. In addition, to prove the effectiveness of this methods, we implemented a prototypical system and demonstrated on cases regarding financial loan products.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권3호
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pp.633-641
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2014
The exponential distibution is one of the most popular distributions in analyzing the lifetime data. In this paper, we propose multiply Type I hybrid censoring. And this paper presents the statistical inference on the scale parameter for the exponential distribution when samples are multiply Type I hybrid censoring. The scale parameter is estimated by approximate maximum likelihood estimation methods using two different Taylor series expansion types ($AMLE_I$, $AMLE_{II}$). We also obtain the maximum likelihood estimator (MLE) of the scale parameter ${\sigma}$ under the proposed multiply Type I hybrid censored samples. We compare the estimators in the sense of the root mean square error (RMSE). The simulation procedure is repeated 10,000 times for the sample size n=20 and 40 and various censored schemes. The $AMLE_{II}$ is better than $AMLE_I$ in the sense of the RMSE.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권6호
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pp.364-373
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2022
Image morphing methods make seamless transition changes in the image and mask the meaningful information attached to it. This can be detected by traditional machine learning algorithms and new emerging deep learning algorithms. In this research work, scope of different Hybrid learning approaches having combination of Deep learning and Machine learning are being analyzed with the public dataset CASIA V1.0, CASIA V2.0 and DVMM to find the most efficient algorithm. The simulated results with CNN (Convolution Neural Network), Hybrid approach of CNN along with SVM (Support Vector Machine) and Hybrid approach of CNN along with Random Forest algorithm produced 96.92 %, 95.98 and 99.18 % accuracy respectively with the CASIA V2.0 dataset having 9555 images. The accuracy pattern of applied algorithms changes with CASIA V1.0 data and DVMM data having 1721 and 1845 set of images presenting minimal accuracy with Hybrid approach of CNN and Random Forest algorithm. It is confirmed that the choice of best algorithm to find image forgery depends on input data type. This paper presents the combination of best suited algorithm to detect image morphing with different input datasets.
Isochromatics obtained from photoelastic experiment shows the stress distributions of full field of a structure under a load. Therefore stress distributions of the structure can be read at a glace through isochromatics. Many experimental data are obtained from isochromatics. And then, the various photoelastic experimental hybrid methods have been developed. Until now, monochromatic light has been used for photoelastic experimental hybrid method. Therefore the photoelastic experimental hybrid method used until now is called the photoelastic experimental hybrid method for black and white isochromatics. When stresses are analyed by photoelastic experimental hybrid method, many experimental data are needed. Therefore some fringe orders of isochromatics are needed for the photoelastic experimental hybrid method for white and black isochromatics. Therefore in this paper, the photoelastic experimental hybrid method for color isochromatics is developed. In this case, two fringe orders are enough for the experimental data of photoelastic experimental hybrid method for color isochromatics. Applying the method to stress concentration problems, its validity is confirmed. In the precision, the photoelastic experimental hybrid method for color isochromatics is better than the photoelastic experimental hybrid method for white and black isochromatics when fringe orders of isochromatics are few. When fringe orders are few, the photoelastic experimental hybrid method for color isochromatics can be used to analyze stress through few fringe orders of isochromatics.
인터넷이 발달하고 접할 수 있는 데이터가 폭증하면서 데이터들에서 사용자는 자신의 기호에 맞는 정보를 찾기가 점점 힘들어 진다. 추천 시스템은 사용자의 기호에 맞는 정보들을 추출하는데 큰 도움을 줄 수 있다. 본 연구는 강화 학습 알고리즘을 기반으로 한 하이브리드 추천 시스템을 사용하여 사용자의 선호도 예측에 대한 정확도를 향상 시켰다. 본 연구는 2000장의 이미지로 테스트를 진행하였다. 테스트 할 때 평균 절대 오차를 구하여 분석한 결과 제안하는 시스템이 협업적 필터링, 내용 기반 필터링, 단순 하이브리드 필터링의 성능보다 더 우수한 것으로 나타났다.
Kim, Se-Hoon;Chang, Ung-Kyu;Chang, Jae-Chil;Chun, Kwon-Soo;Lim, T. Jesse;Kim, Daniel H.
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제46권2호
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pp.144-151
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2009
Objective: To compare two testing protocols for evaluating range of motion (ROM) changes in the preloaded cadaveric spines implanted with a mobile core type Charite$^{TM}$ lumbar artificial disc. Methods: Using five human cadaveric lumbosacral spines (L2-S2), baseline ROMs were measured with a bending moment of 8 Nm for all motion modes (flexion/extension, lateral bending, and axial rotation) in intact spine. The ROM was tracked using a video-based motion-capturing system. After the Charite$^{TM}$ disc was implanted at the L4-L5 level, the measurement was repeated using two different methods: 1) loading up to 8 Nm with the compressive follower preload as in testing the intact spine (Load control protocol), 2) loading in displacement control until the total ROM of L2-S2 matches that when the intact spine was loaded under load control (Hybrid protocol). The comparison between the data of each protocol was performed. Results: The ROMs of the L4-L5 arthroplasty level were increased in all test modalities (p < 0.05 in bending and rotation) under both load and hybrid protocols. At the adjacent segments, the ROMs were increased in all modes except flexion under load control protocol. Under hybrid protocol, the adjacent segments demonstrated decreased ROMs in all modalities except extension at the inferior segment. Statistical significance between load and hybrid protocols was observed during bending and rotation at the operative and adjacent levels (p< 0.05). Conclusion: In hybrid protocol, the Charite$^{TM}$ disc provided a relatively better restoration of ROM, than in the load control protocol, reproducing clinical observations in terms of motion following surgery.
본 논문에서는 수학적 구조 모델과 인공신경망 기법을 상호 유기적으로 결합하여 구조물의 거동 데이터로부터 부재모델 또는 재료모델의 정확도를 높이는 정보기반 하이브리드 모델 업데이트 기법을 개발하였다. 유한요소와 같은 수학적 모델을 사용하여 구조물의 거동을 모사하기 위해서는 재료, 부재, 그리고 시스템의 정확한 모델링이 우선하여야 한다. 그러나 재료, 부재의 각 레벨에서의 수학적인 모델은 이상화과정을 거치면서 중요한 특성을 생략하거나, 시스템 구성시 부재간의 상호작용이나 경계조건의 단순화로 인해 유한요소 모델은 실제 구조물의 거동과 차이를 보이게 된다. 본 논문에서 제시된 하이브리드 모델 업데이트 기법은 구조물의 거동과 수학적 모델의 해석결과 차이를 인공신경망 기법을 사용하여 보완함으로써 시스템 모델의 정확도를 높일 수 있다. 이때 시스템의 거동 데이터로부터 부재 또는 재료모델을 개선할 수 있는 데이터를 추출하여 부재 또는 재료모델을 개선한다. 제시된 기법은 보-기둥 접합부의 이력모델을 개선하는 것으로 검증하였으며, 복잡한 거동을 보이는 시스템 모델링에 광범위하게 사용될 수 있다.
A simple method for the fabrication of 3D micro-nano hybrid patterns was presented. In conventional fabrication methods of the micro-nano hybrid patterns, micro-patterns were firstly fabricated and then nano-patterns were formatted on the micro-patterns. Moreover, these micro-nano hybrid patterns could be fabricated on the flat substrate. In this paper, we suggested the fabrication method of 3D micro-nano hybrid patterns using micro-indentation on the anodized aluminum substrate. Since diameter of the hemispherical nano-pattern can be controlled by electrolyte and applied voltage in the anodizing process, we can easily fabricated nano-patterns of diameter of loom to 300nm. Nano-patterns were firstly formatted on the aluminum substrate, and then micro-patterns were fabricated by deforming the nano-patterned aluminum substrate. Hemispherical nano-patterns of diameter of 150nm were fabricated by anodizing process, and then micro-pyramid patterns of the side-length of $50{\mu}m$ were formatted on the nano-patterns using micro-indentation. Finally we successfully replicated 3D micro-nano hybrid patterns by hot-embossing process. 3D micro-nano hybrid patterns can be applied to nano-photonic device and nano-biochip application.
PURPOSE. To evaluate the sealing performance of Hybrid Coat and its influence on the shear bond strength of five dentin surface cements. MATERIALS AND METHODS. Six premolars were pretreated to expose the dentin surface prior to the application of Hybrid Coat. The microscopic characteristics of the dentinal surfaces were examined with scanning electron microscopy (SEM). Then, 40 premolars were sectioned longitudinally, and 80 semi-sections were divided into a control group (untreated) and a study group (treated by Hybrid Coat). Alloy restoration was bonded to the teeth specimen using five different cements. Shear bond strength was measured by the universal testing machine. The fracture patterns and the adhesive interface were observed using a stereomicroscope. RESULTS. SEM revealed that the lumens of dentinal tubules were completely occluded by Hybrid Coat. The Hybrid Coat significantly improved the shear bond strength of resin-modified glass ionomer cement (RMGIC) and resin cement (RC) but weakened the performance of zinc phosphate cement (ZPC), zinc polycarboxylate cement (ZPCC) and glass ionomer cement (GIC). CONCLUSION. Hybrid Coat is an effective dentinal tubule sealant, and therefore its combined use with resin or resin-modified glass ionomer cements can be applied for the prostheses attachment purpose.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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