This article employs Support Vector Machine (SVM) for determination of fracture parameters critical stress intensity factor ($K^s_{Ic}$) and the critical crack tip opening displacement ($CTOD_c$) of concrete. SVM that is firmly based on the theory of statistical learning theory, uses regression technique by introducing ${\varepsilon}$-insensitive loss function has been adopted. The results are compared with a widely used Artificial Neural Network (ANN) model. Equations have been also developed for prediction of $K^s_{Ic}$ and $CTOD_c$. A sensitivity analysis has been also performed to investigate the importance of the input parameters. The results of this study show that the developed SVM is a robust model for determination of $K^s_{Ic}$ and $CTOD_c$ of concrete.
In order to evaluate the relative significance of tolerance management of various elements in a VHS VTR tape transport system, the effect of geometric variations of the elements from standard design values on the tape traveling path is studied. The tape is modeled as a string and each element in the tape transport system is modeled as a cylinder whose radius, position vector and orientation vector are specified. An numerical algorithm is proposed to find the coordinates of tape entry points and tape exit points for the elements from which the tape traveling path can be completely described. By using the suggested algorithm, an error sensitivity analysis of tape traveling path due to the geometric variations of tape transport elements is performed for a particular model in the market and the elements demanding relatively strict tolerance management are identified.
분열형 효모에서 Rqh1은 Top3과 함께 vegetative growth에 필수적이다. $rqh^-$ 돌연변이는 DNA damaging agent에 민감성을 보이는데 이때, 부적절한 유전자 발현, 세포 신장, 염색체의 불안전성, 비정상적인 다중격막, 발아의 결핍을 포함한 넓은 범위의 표현형을 보인다. rqh1-overexpression cell 역시 rqh1 deletion mutant에서 보이는 DNA damaging agent 민감성을 관찰할 수 있다. 논문은 nmtl promoter를 가지는 PREP vector에 Rqhl이 과발현 할 때 나타나는 DNA damaging agent 민감성를 보상하는 유전자를 찾아 $rqh1^+$의 기능을 알아보는 것이다. 여기서 보상능이 보이는 rqh156, rqh172 두 개의 돌연변이를 골라냈다. rqhl deletion mutant의 DNA damaging agent 민감성은 rqh156, rqh172의 발현에 의해 보상 되어지는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 방향벡터(direction vector)를 이용한 지역 탐색법과 유전자 알고리즘을 결합한 새로운 알고리즘인 D-GA를 제안한다. 새로운 개체(individual)를 찾기 위한 방향벡터로는 진화과정 중에 습득되는 정보를 활용하기 위한 학습방향벡터(Loaming direction vector)와 진화와는 무관하게 한 개체의 주변을 탐색하는 랜덤방향벡터(random direction vector) 등 두 가지를 구성하였다. 그리고, 10 부재 트러스 설계 문제에 단순 유전자 알고리즘과 D-GA를 적용하여 최적화를 수행하였고, 그 결과를 비교 검토함으로써 단순 GA에 비하여 D-GA의 정확성 및 효율성이 향상되었음을 확인하였다.
In this paper, we propose impr oved binary tree vector quantization based on spatial sensitivity which is one of the human visual properties. We combine the weights based on spatial masking effect according to changes of three primary colors in blocks of images with the process of splitting nodes using eigenvector in binary tree vector quantization. The test results show that the proposed method generates the quantized images with fine color and performs better than the conventional method in terms of clustering the similar regions. Also the proposed method can get the better result in subjective qualify test and PSNR.
This paper presents a vector control method for the parallel-connected motor drive system. In this paper new estimation scheme of rotor flux position is presented to reduce sensitivity due to load difference between the motors. To confirm the validity of the proposed control method, we compare a simulation result of the proposed control method with that of the conventional indirect vector control method. The simulation results show that the proposed control method is effective the step change in load torque.
중력 방향에 대한 가중치를 적용한 3축 가속도 센서 데이터를 낙상 특징 변수로 사용해서 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model; HMM)에 적용한 새로운 낙상 인식 알고리듬을 제안한다. 기존에 낙상인식에 많이 사용되는 변수인 3축 가속도의 벡터 합(Sum Vector Magnitude, SVM)과 새롭게 정의한 변수인 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합(Gravity-weighted Sum Vector Magnitude, GSVM)를 포함한 다섯 가지 낙상특징변수를 은닉 마르코프 모델에 적용하여 낙상 인식률을 평가하였다. 실험을 통해 얻은 가장 좋은 결과는 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합 변수를 적용한 결과이고 100% 민감도(sensitivity)와 97.96% 특이성(specificity)를 얻었다. 이것은 단순 3축 가속도의 벡터 합 변수에 비해 민감도는 5.2%와 특이성은 4.5% 정도 향상되었다. 단순히 운동량만을 표현하는 3축 가속도의 벡터 합 변수에 비해 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합 변수가 낙상의 움직임에 대한 특징을 잘 표현하기 때문에 높은 인식률을 나타내었다.
센서시스템을 이용한 상시감시는 발전소의 효율적인 운전과 안전을 담보하는 데 필수적이다. 상시감시기술을 구현하기 위해서는 우선 센서로부터 전송된 신호로부터 발전소 운전파라미터의 참값을 예측하는 모델 즉 Auto-association (AA) 모델을 확보하는 것이 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 Support Vector Regression (SVR)과 Partial Least Square Regression (PLSR)을 이용하는 방안을 각각 제시한다. 이렇게 해서 구축된 모델은 모니터해야 할 파라미터가 많을 때에도 쉽게 적용할 수 있다. 실제 발전소에서 수집된 데이터셋을 이용하여 AA 모델링의 정확도 및 민감도를 비교한 결과, 정확도 면에서는 SVR이 우수한 반면 민감도 면에서는 PLSR이 다소 나은 것으로 나타났다.
The work presented here focuses on the development of suitable discretised formulations, for large-displacement shape and non-shape design sensitivity analysis (DSA), which enable the straightforward incorporation of structural optimisation into established finite element analysis (FEA) codes. For the generalised displacement-based functional the design sensitivity vector has been expressed in terms of displacement sensitivity. The Total Lagrangian formulation is utilised for modelling of large deformation of truss structures. The variational formulation of the sensitivity analysis procedure is discretised by using "pseudo" - finite elements, Results are presented for the sensitivity analysis and optimisation of standard truss structures. For the purposes of this work, the analysis and optimisation procedures outlined below are incorporated into the FEA code ABAQUS.
Shape design optimization for linear elasticity problem is performed using isogeometric analysis method. In many design optimization problems for real engineering models, initial raw data usually comes from CAD modeler. Then designer should convert this CAD data into finite element mesh data because conventional design optimization tools are generally based on finite element analysis. During this conversion there is some numerical error due to a geometry approximation, which causes accuracy problems in not only response analysis but also design sensitivity analysis. As a remedy of this phenomenon, the isogeometric analysis method is one of the promising approaches of shape design optimization. The main idea of isogeometric analysis is that the basis functions used in analysis is exactly same as ones which represent the geometry, and this geometrically exact model can be used shape sensitivity analysis and design optimization as well. In shape design sensitivity point of view, precise shape sensitivity is very essential for gradient-based optimization. In conventional finite element based optimization, higher order information such as normal vector and curvature term is inaccurate or even missing due to the use of linear interpolation functions. On the other hands, B-spline basis functions have sufficient continuity and their derivatives are smooth enough. Therefore normal vector and curvature terms can be exactly evaluated, which eventually yields precise optimal shapes. In this article, isogeometric analysis method is utilized for the shape design optimization. By virtue of B-spline basis function, an exact geometry can be handled without finite element meshes. Moreover, initial CAD data are used throughout the optimization process, including response analysis, shape sensitivity analysis, design parameterization and shape optimization, without subsequent communication with CAD description.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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