A functional suspension model is proposed as a kinematic describing function of the suspension, that represents the relative wheel displacement in polynomial form in terms of the vertical displacement of the wheel center and steering rack displacement. The relative velocity and acceleration of the wheel is represented in terms of first and second derivatives of the kinematic describing function. The system equations of motion for the full vehicle dynamic model are systematically derived by using velocity transformation method of multi-body dynamics. The comparison of test and simulation results demonstrates the validity of the proposed functional suspension modeling method. The model is computationally very efficient to achieve real-time simulation on TMS 320C6711 150 MHz DSP board of HILS (hardware-in-the-loop simulation) system for ECU (electronic control unit) evaluation of semi-active suspension.
In order to increase the critical speed of rotating disks of which functional material could not be changed such as in optical and magnetic data storage disks, a new disk with a rim reinforced by composite material is proposed and its concept is verified by numerical analysis. Stress distributions are found for the rotating disk composed of two annular disks of which materials are isotropic inside and orthotropic outside. Dynamic equation is formulated in order to calculate the natural frequency and critical speed. For the solution of lateral vibration, a rotational symmertry condition is applied along circumferential direction and a finite element interpolation with Hermite polynomial is performed along the radial direction to obtain a proper solution. According to the results, reinforcing a disk at rim makes critical speeds drastically increased, and induces a buckling phenomenon in mode (0,0) which occurs over the lowest critical speed.
This study advances knowledge of developmental patterns in poverty and delinquency; data was obtained from waves 1-5 (2003-2007) of the Korea Youth Panel Survey. Semi-parametric group-based modeling (SGM) identified 4 trajectories of poverty from age 13 to 17 : non-poor, poverty increasing, low-level continuous poverty and chronic poverty groups and five developmental trajectories of delinquency : non-offending, late onset, low-level continuous, desisting, and chronic groups. A joint trajectory method predicted patterns of delinquency conditional on poverty trajectories. Chronic and low-level continuous poverty groups were more likely than others to follow chronic trajectories of delinquency; the non-poor group was more likely to be non-offending. Implications of this study for youth welfare were discussed to reduce risk for delinquency.
This paper is to validate the proposed models for the real-time forecasting for the Keum river estuary dam such as tidal-level forecasting model, one-dimensional unsteady flood routing model, and Kalman filter models. The tidal-level forecasting model was based on semi-range and phase lag of four tidal constituents. The dynamic wave routing model was based on an implicit finite difference solution of the complete one-dimensional St. Venant equations of unsteady flow. The Kalman filter model was composed of a processing equation and adaptive filtering algorithm. The processng equations are second ordpr autoregressive model and autoregressive moving average model. Simulated results of the models were compared with field data and were reviewed.
This paper is to validate the proposed models for the real-time forecasting for the Keum river estuary dam such as tidal-level forecasting model, one-dimensional unsteady flood routing model, and Kalman filter models. The tidal-level forecasting model was based on semi-range and phase lag of four tidal constituents. The dynamic wave routing model was based on an implicit finite difference solution of the complete one-dimensional St. Venant equations of unsteady flow. The Kalman filter model was composed of a processing equation and adaptive filtering algorithm. The processng equations are second ordpr autoregressive model and autoregressive moving average model. Simulated results of the models were compared with field data and were reviewed.
최근 진단 분야에서 PET/CT는 종양학 분야는 물론 심장, 신경 등 여러 가지 분야에서 널리 활용되고 있다. 그 중 심장 분야에서 $^{13}N-NH_3$ 심근 관류 PET/CT는 MBF를 이용한 절대 심근 관류의 측정이 가능하며 심근 관류 SPECT에 비하여 공간 분해능과 대조도가 우수하고 CT를 이용한 보다 정확한 감쇄 보정이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 $^{13}N-NH_3$ PET/CT 검사 시 각 재구성 방법에 따른 정량적 심근 관류, 반정량 심근 관류 지표의 변화와 image quality의 변화를 비교하였다. 2013년 1월부터 11월까지 서울대학교병원에서 $^{13}N-NH_3$ PET/CT 검사를 시행받은 14명(평균연령 $60.24{\pm}7.21$세, 평균 몸무게 $71.54{\pm}7.43kg$, 남자 8명, 여자 6명)의 데이터를 분석하였다. 안정기, 부하기 각 10분 listmode scan의 data를 이용 동적, 정적 영상을 FBP, iterative2D, Iterative3D, TrueX의 재구성 방법을 이용하여 재구성하였다. 안정기, 부하기의 각 동적 영상을 이용하여 MBF에서 재구성 방법에 따른 RCA, LAD, LCX의 각 territory 별 심근관류와 global, reserve (stress/rest)값을 비교하였다. 또한 정적 영상을 이용 QPS에서 각 재구성 방법에 따른 extent와 TPD 를 비교하였으며 재구성 방법 별 정적 영상의 snapshoot을 제작하여 영상의 해상력과 노이즈, 판독의 용이성을 기반으로 핵의학과 판독의 5명의 blind test를 시행하였다. 각 재구성 방법에 따라 vendor에서 권고 되는 iterative2D 대비 정량적 심근 관류의 CFR은 최소 -18.68% (P=0.0002)에서 최대 7.91% (P<0.0001)의 변화를 보였으며, 반 정량적 지표들은 안정기에서 extent는 최소 -0.86%p (P=0.1953)에서 최대 5.36%p (P<0.0001), TPD는 최소 -0.57%p (P=0.2053)에서 최대 4.36%p (P<0.0001), 부하기에서 extent는 최소 1.93%p (P=0.4275)에서 최대 5.43%p (P=0.0003), TPD는 최소 1.57%p (P=0.4595)에서 3.93%p (P<0.0001) 증가된 값을 보였다. 영상의 해상력과 노이즈, 판독의 용이성을 기반으로 핵의학과 판독의 5명의 blind test에서는 FBP로 재구성된 영상이 최하위로 평가 되었으며 TrueX, iterative2D, iterative3D 순으로 평가되어 iterative3D로 재구성된 영상이 판독 시 가장 우수한 영상을 평가되었다. 각 병원은 장비에 따른 각 재구성 방법에 의한 정량적 심근 관류의 변화, 반 정략적 지표들의 과대 또는 과소평가되는 정도를 확인하고 병원 장비의 실정에 적합한 동적, 정적 재구성 방법을 확립하여 진단에 보다 유용하고 정확한 심근 관류 값을 제공하여야 할 것이다.
High turbid water in the River has been one of the major concerns to the downstream residence. Especially in the Nakdong River basin severe turbid water problem occurred in year 2002 and 2003 due to the typhoon Rusa and Maemi consecutively. The main objective of this study is to develop turbid water management system in reservoir downstream of the Nakdong River combining physically based semi-distributed hydrologic simulation model SWAT with 1-dimensional dynamic water quality simulation model. SWAT model covers the area from the upstream of the Imha and Andong reservoir to the Gumi gage station for the purpose of estimating flow rates and suspended sediment of the tributaries. From year 1999 to 2007 runoff simulation for 8 years $R_{eff}$ and $R^2$ ranges $0.46{\sim}0.9$, $0.54{\sim}0.99$ respectively. Through the linkage of models, outputs of SWAT model such as suspended sediment and flow rates of the tributaries can be incorporated into the 1-dimensional dynamic water quality simulation model, KoRiv1 to support joint reservoir operation considering the turbidity released from Imha and Andong reservoir. The applicability of model simulation has been tested for year 2006 and compared with measured data.
This paper presents vehicle road test of a semi-active suspension system equipped with continuously controllable magnetorheological (MR) dampers. As a first step, front and rear MR dampers are designed and manufactured based on the optimized damping force levels and mechanical dimensions required for a commercial middle-sized passenger vehicle. After experimentally evaluating dynamic characteristics of the MR dampers, the test vehicle is prepared for road test by integrating current suppliers, real-time data acquisition system and numerous sensors such as accelerometer and gyroscope. Subsequently, the manufactured four MR dampers (two for front parts and two for rear parts) are incorporated with the test vehicle and a skyhook control algorithm is formulated and realized in the data acquisition system. In order to emphasize practical aspect of the proposed MR suspension system, road tests are undertaken on proving grounds: bump and paved roads. The control responses are evaluated in both time and frequency domains by activating the MR dampers.
This paper presents vehicle road test of a semi-active suspension system equipped with continuously controllable magnetorheological(MR) dampers. As a first step, front and rear MR dampers are designed and manufactured based on the optimized damping force levels and mechanical dimensions required for a commercial middle-sized passenger vehicle. After experimentally evaluating dynamic characteristics of the MR dampers, the test vehicle is prepared for road test by integrating current suppliers, real-time data acquisition system and numerous sensors such as accelerometer and gyroscope. Subsequently, the manufactured four MR dampers(two for front parts and two for rear parts) are incorporated with the test vehicle and a skyhook control algorithm is formulated and realized in the data acquisition system. In order to emphasize practical aspect of the proposed MR suspension system, road tests are undertaken on proving grounds: bump and paved roads. The control responses are evaluated in both time and frequency domains by activating the MR dampers.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권1호
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pp.105-125
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2024
Gliomas are the most common malignant brain tumor and cause the most deaths. Manual brain tumor segmentation is expensive, time-consuming, error-prone, and dependent on the radiologist's expertise and experience. Manual brain tumor segmentation outcomes by different radiologists for the same patient may differ. Thus, more robust, and dependable methods are needed. Medical imaging researchers produced numerous semi-automatic and fully automatic brain tumor segmentation algorithms using ML pipelines and accurate (handcrafted feature-based, etc.) or data-driven strategies. Current methods use CNN or handmade features such symmetry analysis, alignment-based features analysis, or textural qualities. CNN approaches provide unsupervised features, while manual features model domain knowledge. Cascaded algorithms may outperform feature-based or data-driven like CNN methods. A revolutionary cascaded strategy is presented that intelligently supplies CNN with past information from handmade feature-based ML algorithms. Each patient receives manual ground truth and four MRI modalities (T1, T1c, T2, and FLAIR). Handcrafted characteristics and deep learning are used to segment brain tumors in a Global Convolutional Neural Network (GCNN). The proposed GCNN architecture with two parallel CNNs, CSPathways CNN (CSPCNN) and MRI Pathways CNN (MRIPCNN), segmented BraTS brain tumors with high accuracy. The proposed model achieved a Dice score of 87% higher than the state of the art. This research could improve brain tumor segmentation, helping clinicians diagnose and treat patients.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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