This study was carried out in order to test unsaturated hydraulic conductivity estimation of van Genuchten's and Campbell's models using one-step outflow method through Tempe pressure cell. The undisturbed soil cores (columns) were taken from Ap1, B1 and C horizons of Songjeong series (the fine loamy, mesic family of Typic Hapludults). After the saturated hydraulic conductivity Ks of the cores was determined by constant head method, water outflow rate and retentivity of cores were measured in Tempe pressure cell. Fitted curves by models accorded to measured data except for both end of pressure range. In near-saturated condition, measured water retention characteristics showed a relatively better fitness with Campbell's model than van Genuchten's. The soil unsaturated conductivity estimated by Campbell's model was higher than by van Genuchten's. In Ap1 and B1 horizon, the soil unsaturated conductivities obtained by one-step outflow method went between van Genuchten's and Campbell's hydraulic functions, slightly closer to van Genuchten's. In C horizon, van Genuchten's model had better fitness with the one-step outflow data. Consequently, van Genuchten's model generally had better fitness with measured hydraulic conductivity than Campbell's model at the soil water potential range of -10~-75 kPa, especially in C1 horizon. In near-saturated condition, Campbell's model could be thought as relatively accurate hydraulic model, because of the better fitness of Campbell's model with soil water retention data than van Genuchten's model.
Brain computed tomography (CT) is useful for brain lesion diagnosis, such as brain hemorrhage, due to non-invasive methodology, 3-dimensional image provision, low radiation dose. However, there has been numerous misdiagnosis owing to a lack of radiologist and heavy workload. Recently, object detection technologies based on artificial intelligence have been developed in order to overcome the limitations of traditional diagnosis. In this study, the applicability of a deep learning-based YOLOv5s model was evaluated for brain hemorrhage detection using brain CT images. Also, the effect of hyperparameters in the trained YOLOv5s model was analyzed. The YOLOv5s model consisted of backbone, neck and output modules. The trained model was able to detect a region of brain hemorrhage and provide the information of the region. The YOLOv5s model was trained with various activation functions, optimizer functions, loss functions and epochs, and the performance of the trained model was evaluated in terms of brain hemorrhage detection accuracy and training time. The results showed that the trained YOLOv5s model is able to provide a bounding box for a region of brain hemorrhage and the accuracy of the corresponding box. The performance of the YOLOv5s model was improved by using the mish activation function, the stochastic gradient descent (SGD) optimizer function and the completed intersection over union (CIoU) loss function. Also, the accuracy and training time of the YOLOv5s model increased with the number of epochs. Therefore, the YOLOv5s model is suitable for brain hemorrhage detection using brain CT images, and the performance of the model can be maximized by using appropriate hyperparameters.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.34
no.4
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pp.457-465
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2010
In this study, a Taylor series (T-S) model based on the Arrhenius, McVetty, and Monkman-Grant equations was developed using a mathematical analysis. In order to reduce fitting errors, the McVetty equation was transformed by considering the first three terms of the Taylor series equation. The model parameters were accurately determined by a statistical technique of maximum likelihood estimation, and this model was applied to the creep data of alloy 617. The T-S model results showed better agreement with the experimental data than other models such as the Eno, exponential, and L-M models. In particular, the T-S model was converted into an isothermal Taylor series (IT-S) model that can predict the creep strength at a given temperature. It was identified that the estimations obtained using the converted ITS model was better than that obtained using the T-S model for predicting the long-term creep life of alloy 617.
The information service management models developed thus far have put their focuses mostly on technical dimensions of information systems (IS), finding their rationale from the goods-dominant logic (GDL) that IS as goods has value in itself. Information systems, however, is nothing more than a mechanism by which value is delivered to the users. According to the service-dominant logic (SDL), value is created and determined not at the time serve is made by the providers but at the time it is consumed by the users. The users therefore should be regarded as active value creators not as passive consumers of the value delivered by the providers. Based on the service-dominant logic, DISQM (Dynamic Information Service Quality Model) is developed. DISQM's backbone is designed in causal loop diagrams referring to and reinterpreting in systems thinking the 'Parasuraman, Zeithaml & Berry's GAP Model' and 'SERVQUAL' as an operational tool for the GAP Model, and the main IS success constructs are mapped onto the model exploiting the 'DeLone & MacLean's IS Success Model'. With VENSIM simulation software, this paper also shows how DISQM works in computer-simulation settings. After confirming DISQM's validity with the base simulation run, two scenarios are developed for the exemplary purpose and tested in terms of IS quality, service quality, and net benefits from the service for the public information service. Implications from the simulation runs are also discussed.
Purpose: This study was designed to develop and test a structural model for children's adaptation in divorced families. The hypothetical model was constructed based on the Family Resilience Model by McCubbin and McCubbin. Methods: Data were collected using self-report questionnaires from 219 children (3-6th grade) in divorced families. The children attended one of 22 community agencies, 8 after-school programs, 3 elementary schools in three cities in South Korea. The collected data were analyzed using LISREL program to test the hypothetical model. Results: The modified model was constructed by deleting four paths in accordance with the statistical and theoretical criteria. Compared to the hypothetical model, the revised one had a better fit to the data. Self-esteem, and beliefs about parental divorce had direct effects, and family communication and internal control had indirect effects on children's adaptation in divorced families. These variables explained 56% of the variance in children's adaptation. Conclusion: The modified model was supported by empirical data. This model could be applied to family nursing interventions with divorced families or any other suffering family transition. When working with children experiencing parental divorce, it is important for nurses to enhance children's self-esteem, family communication and to decrease children's negative beliefs about parental divorce to help in their adaptation.
We study an age-dependent s-i-s epidemic model with spatial diffusion. The model equations are described by a nonlinear and nonlocal system of integro-differential equations. Finite difference methods along the characteristics in age-time domain combined with finite elements in the spatial variable are applied to approximate the solution of the model. Stability of the discrete periodic solution is investigated.
The national ground survey database (GeoInfo) distributes numerous ground survey data nationwide. Many standard penetration test results exist in this database; however, the number of shear wave velocity (VS) data is small. Hence, to use abundant standard penetration test-N values to predict VS, this study proposed a new empirical N-VS relationship model using GeoInfo data. The proposed N-VS model is a single equation regardless of geological layer types; the layer type only specifies the upper limit of VS. To validate the proposed model, residual analysis was performed using a test dataset that was not used for the model development. Therefore, this study's proposed model performed better than N-VS models from previous studies. Since the N-VS model in this study was developed using sufficient data from GeoInfo, we expect that it is the most applicable to GeoInfo dataset for VS prediction.
Estimation of muscle forces is important in biomechanics, therefore many researchers have tried to build a muscle model. Recently, optimization techniques for adjusting muscle parameters, i.e. EMG-driven model, have been used to estimate muscle forces and predict joint moments. In this study, an EMG-driven model based on the previous studies has been developed and isometric and isokinetic contraction movements were evaluated to validate the developed model. One healthy male participated in this study. The dynamometer tasks were performed for maximum voluntary isometric contractions (MVIC) for ankle dorsi/plantarflexors, isokinetic contraction at both $30^{\circ}/s$ and $60^{\circ}/s$. EMGs were recorded from the tibialis anterior, gastrocnemius medialis, gastrocnemius lateralis and soleus muscles at the sampling rate of 1000 Hz. The MVIC trial was used to customize the EMG-driven model to the specific subject. Once the subject's own model was developed, the model was used to predict the ankle joint moment for the other two dynamic movements. When no optimization was applied to characterize the muscle parameters, weak correlations were observed between the model prediction and the measured joint moment with large RMS error over 100% (r = 0.468 (123%) and r = 0.060 (159%) in $30^{\circ}/s$ and $60^{\circ}/s$ dynamic movements, respectively). However, once optimization was applied to adjust the muscle parameters, the predicted joint moment was highly similar to the measured joint moment with relatively small RMS error below 40% (r = 0.955 (21%) and r = 0.819 (36%) and in $30^{\circ}/s$ and $60^{\circ}/s$ dynamic movements, respectively). We expect that our EMG-driven model will be employed in our future efforts to estimate muscle forces of the elderly.
We performed a shot peening test and used a 2-D finite element model which predicts the compressive residual stress distribution below the material's surface. In this study, the concept of 'impact cycle' is introduced to account for the irregularity in the shot's impact position during testing. The impact cycle was imbedded in the finite element model. In the shot peening test, shot bombarded a type-A Almen strip surface with different impact velocities. To verify the proposed finite element model, we compared the deformed cross sectional shape of the Almen strips with the shapes computed by the proposed finite element model. Good agreement was noted between measurements and the finite element model predictions. With the verified finite element model, a series of finite element simulations was conducted to compute the residual stress distribution below the material's surface and the characteristics of these distributions are discussed.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.60
no.9
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pp.1684-1692
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2011
Recently, several vector hysteresis models such as vector Preisach, vector Jiles-Atherton and dynamic E&S model have been proposed to describe vector magnetic properties of electrical steel sheets. However, it is still difficult to find an adequate vector hysteresis model in finite element application for both the Non-oriented and Grain-oriented electrical steel sheets under alternating and rotating field conditions. In this paper, an improved E&S vector hysteresis model is suggested to describe the vector magnetic properties of both Non-oriented and Grain-oriented electrical steel sheets under various magnetic field conditions including alternating and rotating magnetic field conditions. The validity of the proposed model is tested through comparisons with the experimental results under various magnetic field conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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