The basic prediction model was constructed to obtain optimal maintenance method for concrete structure under marine environment by exploring the mechanism of mono and combined deterioration in lab. This model was planned to be upgraded with data acquired from several exposure specimens under same environment as structures. The computer program developed to give useful guidance observer would be improved. Several repair materials and repair construction methods applied to exposure specimens will be tested for its performance of prohibit salt attack and freezing & thawing action during experimental period about ten years. All of these data could be available to complete the prediction system. The manager will be able to use the system for optimal maintenance of marine concrete structures.
The basic prediction model was constructed to obtain optimal maintenance method for concrete structure under marine environment by exploring the mechanism of mono and combined deterioration in lab. This model was planned to be upgraded with data acquired from several exposure specimens under same environment as structures. The computer program developed to give useful guidance observer would be improved. Several repair materials and repair construction methods applied to exposure specimens will be tested for its performance of prohibit salt attack and freezing & thawing action during experimental period about ten years. All of these data could be available to complete the prediction system. The manager will be able to use the system for optimal maintenance of marine concrete structures.
Advanced space transportation systems, such as the National Aerospace Plane or an Orbital Transfer Vehicle, have atmospheric maneuvering capabilities. For such vehicles the use of aeroassisted orbital transfer from a high Earth orbit to a low Earth orbit, with unpowered flight in the atmosphere, has the potential for significant fuel savings compared to exoatmospheric Hohmann transfer. However, to exploit the fuel savings that can be achieved by using the Earths atmosphere to reduce the vehicles energy, a guidance law is required, and it must be able to handle large unpredictable fluctuations in atmospheric density, on the order of ${\pm}$50% relative to the 1962 US Standard Atmosphere. In this paper aeroassisted orbital transfer is considered as a differential game, with Nature controlling the atmosphere density to yield a worst case (min-max fuel required) atmosphere, from which the guaranteed playable set boundary are achieved. Inside the playable set, it is guaranteed that the vehicle achieves the optimal atmospheric exit condition for the minimum fuel consumption regardless of the atmospheric density variations.
This study has been conducted to propose an optimal design guidance of underfloor air distribution system by examining air pattern and proper exhaust status of floor plenum using CFD (Computational Fluid Dynamics). Simulation shows deficient air pattern and exhaust status at BPG (Bypass Grille) of the current design. As a means to find an alternative design, four cases have been developed and tested. Case 1, 2 and 3 show similar results in comparison to the current design. However, case 4 shows improved air pattern and exhaust status at BPG(Bypass Grille), and has been chosen as the optimal alternative.
The problem of optimaizing multiframe targe detection (MFTD) performance si discussed. The MFTD problem is treated as a multiple hypothesis desision problem, and a ne optimality criterion for the MFTD problem is established. It is of Neyman-Pearson (NP) type which is extended to multiple hypothesis cases. An optimal solution with respect tot eh established criterion is derived, and also proposed is a suboptimal solution which reduces the compelexity accompanying the optimal one. The trade-off between the reduction of complexity and the amount of loss in the detection performance is also studied. The proposed algorithm is applied to an active sonar system and the performance is evaluated via Monte-Carlo simulations.
최근 자율주행 기술의 발전과 더불어 차량의 최적 경로를 예측하기위한 알고리즘이 활발하게 연구되고 있다. 기존 국내에서는 SK, Kakao, Naver등과 같은 기업들에서 차량의 최적 경로를 알려주는 서비스를 시행하고 있다. 언급된 기업들에서 사용하는 기술은 해당 어플리케이션 사용자들의 정보를 실시간으로 입력받아 최적 경로를 예측해준다. 하지만 이러한 방법은 최적 경로를 예측할 수는 있으나 최적 차선경로 까지는 예측할 수 없다. 본 논문에서는 최근 자율주행 차량에 부착된 Lidar 센서를 활용하여 주변 차량의 좌표를 취득 후 최적 차선 경로를 안내하는 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 Lidar기반 object detection 방법을 수행한 후 차량의 시계열 좌표 데이터를 취득하여 원활한 차선을 안내하는 시스템이다. 제안하는 방법은 실험결과에서 실제 취득된 데이터를 사용하여 제안하는 방법의 성능을 입증한다.
The lateral dynamic behaviours of a track inspection vehicle with laterally guided system are studied for the safety and comfort. A 10-DOF dynamic model is proposed counting for lateral and yaw motions. The equations for motions of the vehicle running on curved tracks at a constant speed are presented. It is shown by simulation that lateral guiding forces applied to the guiding wheels on the inner side of the track increase in a larger scale in comparison with those on the outer side when the vehicle passes through curved tracks with cant, and the front guiding spring forces is larger than the rears. Lateral vibrations due to yaw motions of the vehicle take place when the vehicle runs through curved tracks. Finally, effect of the lateral guidance on the vehicle dynamics is also examined and advantages of such a guiding system are discussed in some details. An optimal guided control is applied to restrain the lateral and yaw motions. The comparisons between the active and passive guidance explain the effect of the active control approaches.
In this paper, for efficient parking control, in an Arduino environment, an intelligent parking control prototype was implemented to provide parking control and parking guidance information using HC-SR2O4 and RC522. The main elements of intelligent parking control are vehicle recognition sensors, parking control facilities, and integrated operating software. Whether the vehicle is parked on the parking surface may be confirmed through sensor or intelligent camera image analysis. Parking control equipment products include parking guidance and parking available display devices, vehicle number recognition cameras, and intelligent parking assistance systems. This paper applies and implements ultrasonic sensors and RFID concepts based on Arduino, recognizes registered vehicles, and displays empty spaces. When a vehicle enters a parking space to handle this function, the automatic parking management system distinguishes the registered vehicle from the external vehicle through the RC522 sensor. In addition, after checking whether the parking slot is empty, the HC-SR204 sensor is displayed through the LED so that the driver can visually check it. RFID is designed to check the parking status of the server in real time and provide the driver with optimal route service to the parking slot.
Cells survive and proliferate through complex interactions among diverse molecules across multiomics layers. Conventional experimental approaches for identifying these interactions have built a firm foundation for molecular biology, but their scalability is gradually becoming inadequate compared to the rapid accumulation of multiomics data measured by high-throughput technologies. Therefore, the need for data-driven computational modeling of interactions within cells has been highlighted in recent years. The complexity of multiomics interactions is primarily due to their nonlinearity. That is, their accurate modeling requires intricate conditional dependencies, synergies, or antagonisms between considered genes or proteins, which retard experimental validations. Artificial intelligence (AI) technologies, including deep learning models, are optimal choices for handling complex nonlinear relationships between features that are scalable and produce large amounts of data. Thus, they have great potential for modeling multiomics interactions. Although there exist many AI-driven models for computational biology applications, relatively few explicitly incorporate the prior knowledge within model architectures or training procedures. Such guidance of models by domain knowledge will greatly reduce the amount of data needed to train models and constrain their vast expressive powers to focus on the biologically relevant space. Therefore, it can enhance a model's interpretability, reduce spurious interactions, and prove its validity and utility. Thus, to facilitate further development of knowledge-guided AI technologies for the modeling of multiomics interactions, here we review representative bioinformatics applications of deep learning models for multiomics interactions developed to date by categorizing them by guidance mode.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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