In the realm of rock excavation projects, precise estimation of the drilling rate index stands as a pivotal factor in strategic planning and cost assessment. This study introduces and evaluates two pioneering computational intelligence models designed for the prognostication of the drilling rate index, a pivotal parameter with direct implications for cost estimation in rock excavation projects. These models, denoted as the Relevance Vector Regression (RVR) optimized with the Invasive Weed Optimization algorithm (IWO) (RVR-IWO model) and the RVR integrated with the Shuffled Frog Leaping algorithm (SFL) (RVR-SFL model), represent a groundbreaking approach to forecasting drilling rate index. The RVR-IWO and RVR-SFL models were meticulously devised to harness the capabilities of computational intelligence and optimization techniques for drilling rate index estimation. This research pioneers the integration of IWO and SFL with RVR, constituting an unprecedented effort in forecasting drilling rate index. The primary objective of this study was to gauge the precision and dependability of these models in forecasting the drilling rate index, revealing significant distinctions between the two. In terms of predictive precision, the RVR-IWO model emerged as the superior choice when compared to the RVR-SFL model, underscoring the remarkable efficacy of the Invasive Weed Optimization algorithm. The RVR-IWO model delivered noteworthy results, boasting a Variance Account for (VAF) of 0.8406, a Mean Squared Error (MSE) of 0.0114, and a Squared Correlation Coefficient (R2) of 0.9315. On the contrary, the RVR-SFL model exhibited slightly lower precision, yielding an MSE of 0.0160, a VAF of 0.8205, and an R2 of 0.9120. These findings serve to highlight the potential of the RVR-IWO model as a formidable instrument for drilling rate index prediction, particularly within the framework of rock excavation projects. This research not only makes a significant contribution to the realm of drilling engineering but also underscores the broader adaptability of the RVR-IWO model in tackling an array of challenges within the domain of rock engineering. Ultimately, this study advances the comprehension of drilling rate index estimation and imparts valuable insights into the practical implementation of computational intelligence methodologies within the realm of engineering projects.
미소 자유자성층에 인접한 스핀필터층 (SFL; spin filter layer)을 갖는 Ta3/NiFe2/IrMn7/CoFe1/(NOL1)/CoFe2/Cu 1.8/CoFe( $T_{f}$)/Cu( $t_{SF}$ )/(NOL2)/Ta3.5 (두께단위 nm) 구조의 스페큘라 스핀밸브 (SSV; specular spin valve)를 마그네트론 스퍼터링 장치를 사용하여 제작하였다. 반강자성체 I $r_{22}$M $n_{78}$을 속박층으로 한 스핀필터 스페큘라 스핀밸브 (SFSSV; spin filter specular spin valve) 박막에 대하여 자유자성층의 두께 ( $t_{F}$)와 SFL의 두께 ( $t_{SF}$ )가 각각 1.5nm일 때 극대 자기저항 (MR; magnetoresistance)비 11.9%를 얻었으며, $t_{SF}$ 가 1.0nm으로 감소하여도 11%이상의 MR비를 유지하였다. 이것은 나노산화층 (NOL; nano-oxide layer)에 의한 스페큘라 전자와 SFL에 의한 전류분류효과의 증가 때문이다. 또한, 자유자성층과 피속박층 사이의 층간결합장 ( $H_{int}$; interlayer coupling field)은 RKKY력과 정자기결합력으로 설명할 수 있다. 자유자성층의 보자력 ( $H_{cf}$ ; coercivity of the free layer)은 기존의 스핀밸브 (TSV; traditional spin valve)에 비해 현저히 감소했으며, $t_{F}$가 1nm에서 4nm로 변하여도 4 Oe이하의 값을 유지하였다. 따라서 SFL의 삽입으로 자유자성층의 연자성 특성을 떨어뜨리지 않으면서 자유자성층 두께의 감소와 MR비의 향상을 가능하게 하였다.
Background: This study aimed to examine the relationship between respiratory health of Malaysian adolescents with secondhand smoke (SHS) exposure and smoke-free legislation (SFL) implementation. Materials and Methods: A total of 898 students from 21 schools across comprehensive- and partial-SFL states were recruited. SHS exposures and respiratory symptoms were assessed via questionnaire. Prenatal and postnatal SHS exposure information was obtained from parental-completed questionnaire. Results: The prevalence of respiratory symptoms was: 11.9% ever wheeze, 5.6% current wheeze, 22.3% exercise-induced wheeze, 12.4% nocturnal cough, and 13.1% self-reported asthma. SHS exposure was most frequently reported in restaurants. Hierarchical logistic regression indicates living in a comprehensive-SFL state was not associated with a lower risk of reporting asthma symptoms. SHS exposure in public transport was linked to increased risk for wheeze (Adjusted Odds Ratio (AOR) 16.6; 95%confidence interval (CI), 2.69-101.7) and current wheezing (AOR 24.6; 95%CI, 3.53-171.8). Conclusions: Adolescents continue to be exposed to SHS in a range of public venues in both comprehensive- and partial-SFL states. Respiratory symptoms are common among those reporting SHS exposure on public transportation. Non-compliance with SFL appears to be frequent in many venues across Malaysia and enforcement should be given priority in order to reduce exposure.
Recently, the use of NAND flash memory is being increased as a secondary device to displace conventional magnetic disk. NAND flash memory, as one among non-volatile memories, has many advantages such as low power, high reliability, low access latency, and so on. However, NAND flash memory has disadvantages such as erase-before-write, unbalanced operation speed, and limited P/E cycles, unlike conventional magnetic disk. To solve these problems, NAND flash memory mainly adopted FTL (Flash Translation Layer). In particular, garbage collection technique in FTL tried to improve the system lifetime. However, previous garbage collection techniques have a sensitive property of the system lifetime according to write pattern. To solve this problem, we propose BSGC (Balanced Selection-based Garbage Collection) technique. BSGC efficiently selects a victim block using all intervals from the past information to the current information. In this work, SFL (Search First linked List), as the proposed block allocation policy, prolongs the system lifetime additionally. In our experiments, SFL and BSGC prolonged the system lifetime about 12.85% on average and reduced page migrations about 22.12% on average. Moreover, SFL and BSGC reduced the average response time of 16.88% on average.
This research studies the effect of geotechnical factors on EPB-TBM performance parameters. The modeling was performed using simple and multivariate linear regression methods, artificial neural networks (ANNs), and Sugeno fuzzy logic (SFL) algorithm. In ANN, 80% of the data were randomly allocated to training and 20% to network testing. Meanwhile, in the SFL algorithm, 75% of the data were used for training and 25% for testing. The coefficient of determination (R2) obtained between the observed and estimated values in this model for the thrust force and cutterhead torque was 0.19 and 0.52, respectively. The results showed that the SFL outperformed the other models in predicting the target parameters. In this method, the R2 obtained between observed and predicted values for thrust force and cutterhead torque is 0.73 and 0.63, respectively. The sensitivity analysis results show that the internal friction angle (φ) and standard penetration number (SPT) have the greatest impact on thrust force. Also, earth pressure and overburden thickness have the highest effect on cutterhead torque.
도심지 불투수성 포장의 증가로 지하수위 저하, 생활용수 부족 등의 물과 관련된 다양한 환경문제가 점차 심화되고 있으며, 이를 해결하기 위해 빗물 저류조가 설치되어지고 있다. 빗물 저류조는 지반 저류층에 강우 유출수를 저장하여 향후 갈수기에 이용할 수 있어 도심지의 원활한 물순환에 도움이 된다. 그러나 도심지의 초기 강우는 다량의 비점오염물질을 포함하고 있으므로, 초기 강우를 빗물 저류조에 저류하기 전에 빗물에 포함된 오염물질을 정화하기 위한 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 초기 강우의 오염물질 정화를 위해 경제성과 비점오염물질 제거효율 측면에서 우수한 토양여과기술을 적용한 빗물 저류조의 전처리시설인 모래 여과층에 대한 정화효율 및 적용성을 실내 시험과 현장 시험을 통해 평가하였다. 실내 시험은 $20cm{\times}30cm{\times}60cm$의 규격으로 제작된 챔버에 3종류의 각기 다른 모래 여과층을 조성한 후 인공 강우를 유입하는 과정으로 진행되었으며, 유출된 오염수의 TSS (총 부유물질)와 COD (화학적 산소요구량)를 측정하여 모래 여과층의 정화효율을 평가하였다. 또한 폐색 현상으로 인한 모래 여과층의 투수계수 변화를 간접적으로 평가하였다. 실내 시험을 통하여 비점오염물질 정화에 적합한 여과층을 제시하였으며, 이를 현장 빗물 저류조에 시험 시공하여 선정된 여과층의 적용성을 검증하였다.
Nadiri, Ata Allah;Asadi, Somayeh;Babaizadeh, Hamed;Naderi, Keivan
Computers and Concrete
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제21권1호
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pp.103-110
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2018
This study introduces the supervised committee fuzzy model as a hybrid fuzzy model to predict compressive strength (CS) of geopolymers prepared from alumina-silica products. For this purpose, more than 50 experimental data that evaluated the effect of $Al_2O_3/SiO_2$, $Na_2O/Al_2O_3$, $Na_2O/H_2O$ and Na/[Na+K] on (CS) of geopolymers were collected from the literature. Then, three different Fuzzy Logic (FL) models (Sugeno fuzzy logic (SFL), Mamdani fuzzy logic (MFL), and Larsen fuzzy logic (LFL)) were adopted to overcome the inherent uncertainty of geochemical parameters and to predict CS. After validating the model, it was found that the SFL model is superior to MFL and LFL models, but each of the FL models has advantages to predict CS. Therefore, to achieve the optimal performance, the supervised committee fuzzy logic (SCFL) model was developed as a hybrid method to combine the benefits of individual FL models. The SCFL employs an artificial neural network (ANN) model to re-predict the CS of three FL model predictions. The results also show significant fitting improvement in comparison with individual FL models.
본 연구에서는 대전류 구간에서의 아크해석 결과를 이용하여 SLF 차단성능을 예측하기 위하여 과도회복전압 상승률에 따라 전류영점 후 수~수백 마이크로초 동안 $SF_6$ 아크현상 이력과 영점후전류를 계산하여 대전류 구간 마지막 시점에서의 10,000K 이하의 가느다란 잔류아크가 완전히 소호될지 아니면 아크가 다시 재발호될지 판단하였다.
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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제23권1호
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pp.183-186
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2011
The various molecular weight (MW) regenerated silk fibroins were prepared with different dissolution condition and the effect of MW on the gelation behavior of regenerated aqueous silk fibroin (SF) solution was investigated. The result of gelation time measurement indicated that the gelation of SF aqueous solution was accelerated by the increase of MW and SF concentration. When formic acid was added in SF aqueous solution, the gelation time of SFL and SFC30 aqueous solution showed a significant decreaseat 0.03% formic acid addition. In case of the lowest MW sample, SFC180, SF molecules became aggregated and precipitated without gelation after 28 days storage time. These findings indicate that MW control of SF can be utilized to control the gelation time of SF aqueous solution.
본 연구는 기술수용모델(Technology Acceptance Model)을 기반으로 <클림트 인사이드(2017)>전시에서 사용된 <스토클렛 저택의 장식벽화(Stoclet Frieze)> VR 앱에 대한 인지된 유용성(이하 PU)과 인지된 이용용이성(이하 PEOU)의 평가에 초점을 맞추었다. VR 앱의 학습적합성(SFL)이 감상적합성(SFA)보다 높게 평가된 PU의 경우, 학습유용성(UFL)과 감상유용성(UFA)의 모든 요인이 만족도(DOS)에 긍정적인 영향을 미침으로써, 전시환경에서의 VR 앱의 학습에 대한 내적 동기 부여 및 감상 지원에 대한 잠재력이 확인되었다. 또한 PEOU의 모든 요인들은 DOS뿐만 아니라 DOI와도 유의미한 상관관계를 가졌다. 본 연구를 통해 TAM의 PU와 PEOU의 ATUA(DOS 및 DOI) 및 BITUA(ITRA(1) 및 ITRA(2))에 대한 영향력이 검증됨에 따라, 두 변수는 사용자의 VR 앱에 대한 기술 수용에 대한 예측을 가능케 했으며, 결론적으로 예술작품 원작을 재매개한 VR 앱에 대한 평가모델로써 TAM의 적합성이 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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