Vibration-based structural health monitoring is used to ensure the safety of structures by installing sensors in structures. The peak picking method, one of the applications of vibration-based structural health monitoring, is a method that analyze the dynamic characteristics of a structure using the peaks of the frequency response function. However, the results may vary depending on the person predicting the peak point; further, the method does not predict the exact peak point in the presence of noise. To overcome the limitations of the existing peak picking methods, this study proposes a new method to automate the modal analysis process by utilizing long short-term memory, a type of recurrent neural network. The method proposed in this study uses the time series data of the frequency response function directly as the input of the LSTM network. In addition, the proposed method improved the accuracy by using the phase as well as amplitude information of the frequency response function. Simulation experiments and lab-scale model experiments are performed to verify the performance of the LSTM network developed in this study. The result reported a modal assurance criterion of 0.8107, and it is expected that the dynamic characteristics of a civil structure can be predicted with high accuracy using data without experts.
Servo-motor driven uniaxial shake tables have been widely used for education and research purposes in earthquake engineering. These shake tables are mostly displacement-controlled by a digital proportional-integral-derivative (PID) controller; however, accurate reproduction of acceleration time histories is not guaranteed. In this study, a control strategy is proposed and verified for uniaxial shake tables driven by a servo-motor. This strategy incorporates a deep-learning algorithm named Long Short-Term Memory (LSTM) network into a displacement PID feedback controller. The LSTM controller is trained by using a large number of experimental data of a self-made servo-motor driven uniaxial shake table. After the training is completed, the LSTM controller is implemented for directly generating the command voltage for the servo motor to drive the shake table. Meanwhile, a displacement PID controller is tuned and implemented close to the LSTM controller to prevent the shake table from permanent drift. The control strategy is named the LSTM-PID control scheme. Experimental results demonstrate that the proposed LSTM-PID improves the acceleration tracking performance of the uniaxial shake table for both bare condition and loaded condition with a slender specimen.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.19
no.2
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pp.18-31
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2023
Exploring artificial intelligence and machine learning for nuclear safety has witnessed increased interest in recent years. To contribute to this area of research, a machine learning model capable of accurately predicting nuclear power plant response with minimal computational cost is proposed. To develop a robust machine learning model, the Best Estimate Plus Uncertainty (BEPU) approach was used to generate a database to train three models and select the best of the three. The BEPU analysis was performed by coupling Dakota platform with the best estimate thermal hydraulics code RELAP/SCDAPSIM/MOD 3.4. The Code Scaling Applicability and Uncertainty approach was adopted, along with Wilks' theorem to obtain a statistically representative sample that satisfies the USNRC 95/95 rule with 95% probability and 95% confidence level. The generated database was used to train three models based on Recurrent Neural Networks; specifically, Long Short-Term Memory, Gated Recurrent Unit, and a hybrid model with Long Short-Term Memory coupled to Convolutional Neural Network. In this paper, the System Engineering approach was utilized to identify requirements, stakeholders, and functional and physical architecture to develop this project and ensure success in verification and validation activities necessary to ensure the efficient development of ML meta-models capable of predicting of the nuclear power plant response.
The study was conducted with funding from the government (Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs) in 2018 with support from the Agricultural, Food, and Rural Affairs Agency, 318069-03-HD040, and in based on artificial intelligence-based HPAI spread analysis and patterning. The model that is actively used in time series and text mining recently is LSTM (Long Short-Term Memory Models) model utilizing deep learning model structure. The LSTM model is a model that emerged to resolve the Long-Term Dependency Problem that occurs during the Backpropagation Through Time (BPTT) process of RNN. LSTM models have resolved the problem of forecasting very well using variable sequence data, and are still widely used.In this paper study, we used the data of the Call Detailed Record (CDR) provided by KT to identify the migration path of people who are expected to be closely related to the virus. Introduce the results of predicting the path of movement by learning the LSTM model using the path of the person concerned. The results of this study could be used to predict the route of HPAI propagation and to select routes or areas to focus on quarantine and to reduce HPAI spread.
To predict rice blast, many machine learning methods have been proposed. As the quality and quantity of input data are essential for machine learning techniques, this study develops three artificial neural network (ANN)-based rice blast prediction models by combining two ANN models, the feed-forward neural network (FFNN) and long short-term memory, with diverse input datasets, and compares their performance. The Blast_Weathe long short-term memory r_FFNN model had the highest recall score (66.3%) for rice blast prediction. This model requires two types of input data: blast occurrence data for the last 3 years and weather data (daily maximum temperature, relative humidity, and precipitation) between January and July of the prediction year. This study showed that the performance of an ANN-based disease prediction model was improved by applying suitable machine learning techniques together with the optimization of hyperparameter tuning involving input data. Moreover, we highlight the importance of the systematic collection of long-term disease data.
Recently, deep learning encoder-based approach has been actively applied in the field of sentiment classification. However, Long Short-Term Memory network deep learning encoder, the commonly used architecture, lacks the quality of vector representation when the length of the documents is prolonged. In this study, for effective classification of the sentiment documents, we suggest the use of attention method-based deep learning encoder that generates document vector representation by weighted sum of the outputs of Long Short-Term Memory network based on importance. In addition, we propose methods to modify the attention method-based deep learning encoder to suit the sentiment classification field, which consist of a part that is to applied to window attention method and an attention weight adjustment part. In the window attention method part, the weights are obtained in the window units to effectively recognize feeling features that consist of more than one word. In the attention weight adjustment part, the learned weights are smoothened. Experimental results revealed that the performance of the proposed method outperformed Long Short-Term Memory network encoder, showing 89.67% in accuracy criteria.
Lee, Joo Hee;Lee, Jong Hyeon;Choi, You Jeong;Kim, Youn Jung
Journal of Korean Biological Nursing Science
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v.22
no.2
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pp.111-118
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2020
Purpose: The purpose of this study was to understand the impact of long- and short-term energy drinks on anxiety-like, depressionlike, and cognitive behavior in adolescent rats. Methods: Adolescent rats (age six weeks) were randomly classified into a control group (CON), a long-term administration group (LT), and a short-term administration group (ST). The LT group was orally administered 1.5 mL/100 g (body weight) of energy drink twice daily for 14 days, the ST group was orally administered for one day, and the control group applied the same amount of normal saline. Later, an open-field test, a forced swim test, novel object recognition test, and an 8-arm radial maze test was conducted to assess the rats' anxiety, depression, and cognitive function. Results: There were different effects in the long- and short-term groups of energy drink administration. In the LT group, anxiety- and depressive-like behavior increased because of increased movement in the side corner and decrease of immobility time. Also, the time to explore novel objects decreased, and the number of correct responses was reduced, indicating a learning and memory function disorder. However, the ST group was not different from the control group. Conclusion: These results indicate that long-term consumption of energy drinks can increase anxiety-like, depression-like behavior, and this can lead to decrease in learning and memory functions. Thus, nurse and health care providers should understand the impact of energy drink consumption in adolescence to provide appropriate practices and education.
The purpose of the work is to develop a simple solar irradiance prediction model using a deep learning method, the LSTM (long term short term memory). Other than existing prediction models, the proposed one uses only the cloudiness among the information forecasted from the national meterological forecast center. The future cloudiness is generally announced with four categories and for three-hour intervals. In this work, a daily irradiance pattern is used as an input vector to the LSTM together with that cloudiness information. The proposed model showed an error of 5% for learning and 30% for prediction. This level of error has lower influence on the load prediction in typical building cases.
The Journal of Korean Academy of Sensory Integration
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v.14
no.1
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pp.19-30
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2016
Objective : The purpose of this study was to identify the effects of Interactive Metronome (IM) training on short-term memory and attention for children with mental retardation. Methods : For this study, single-subject experimental research was conducted using an ABA design. We observed two children, twice a week for 9 weeks, which was 18 sessions in total. We evaluated the children's brain waves without intervention and the child's pseudo randomly selected sample of one short-term memory task as assessed in the baseline A phase for three sessions. In the intervention phase the children received 40-50 minutes of Interactive Metronome training twice a week, a total of 12 sessions. The short-term memory test and long form test as assessed after treatment, without brain wave in short form test measuring. During the baseline A phase, data were collected using the same procedure as the baseline A phase. Results : After the interactive metronome training, positive changes was observed in brain waves, attentions and short-term memory. Conclusion : The results of this study expect that IM training has a potential for improving cognitive functions of children with mental retardation. In addition, the results of this study can be used as basic data in attention and short-term memory of occupational therapy intervention for children with mental retardation.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.5
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pp.393-398
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2007
In this paper, we propose the development of Artificial Hippocampus Algorithm(AHA) which remodels a principle of brain of hippocampus. Hippocampus takes charge auto-associative memory and controlling functions of long-term or short-term memory strengthening. We organize auto-associative memory based 4 steps system (EC, DG CA3, and CA1) and improve speed of teaming by addition of modulator to long-term memory teaming. In hippocampus system, according to the 3 steps order, information applies statistical deviation on Dentate Gyrus region and is labeled to responsive pattern by adjustment of a good impression. In CA3 region, pattern is reorganized by auto-associative memory. In CA1 region, convergence of connection weight which is used long-term memory is learned fast a by neural network which is applied modulator. To measure performance of Artificial Hippocampus Algorithm, PCA(Principal Component Analysis) and LDA(Linear Discriminants Analysis) are applied to face images which are classified by pose, expression and picture quality. Next, we calculate feature vectors and learn by AHA. Finally, we confirm cognitive rate. The results of experiments, we can compare a proposed method of other methods, and we can confirm that the proposed method is superior to the existing method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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