Gunaydin, Murat;Adanur, Suleyman;Altunisik, Ahmet C.
Earthquakes and Structures
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제15권3호
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pp.335-350
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2018
This paper presents numerical modelling, modal testing, finite element model updating, linear and nonlinear earthquake behavior of a reinforced concrete building model. A 1/2 geometrically scale, two-storey, reinforced concrete frame model with raft base were constructed, tested and analyzed. Modal testing on the model using ambient vibrations is performed to illustrate the dynamic characteristics experimentally. Finite element model of the structure is developed by ANSYS software and dynamic characteristics such as natural frequencies, mode shapes and damping ratios are calculated numerically. The enhanced frequency domain decomposition method and the stochastic subspace identification method are used for identifying dynamic characteristics experimentally and such values are used to update the finite element models. Different parameters of the model are calibrated using manual tuning process to minimize the differences between the numerically calculated and experimentally measured dynamic characteristics. The maximum difference between the measured and numerically calculated frequencies is reduced from 28.47% to 4.75% with the model updating. To determine the effects of the finite element model updating on the earthquake behavior, linear and nonlinear earthquake analyses are performed using 1992 Erzincan earthquake record, before and after model updating. After model updating, the maximum differences in the displacements and stresses were obtained as 29% and 25% for the linear earthquake analysis and 28% and 47% for the nonlinear earthquake analysis compared with that obtained from initial earthquake results before model updating. These differences state that finite element model updating provides a significant influence on linear and especially nonlinear earthquake behavior of buildings.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5179-5202
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2018
Transmission Control Protocol (TCP) is the most widely used protocol in the cloud data centers today. However, cloud data centers using TCP experience many issues as TCP was designed based on the assumption that it would primarily be used in Wide Area Networks (WANs). One of the major issues with TCP in the cloud data centers is the Incast issue. This issue arises because of the many-to-one communication pattern that commonly exists in the modern cloud data centers. In many-to-one communication pattern, multiple senders simultaneously send data to a single receiver. This causes packet loss at the switch buffer which results in TCP throughput collapse that leads to high Flow Completion Time (FCT). Recently, Software-Defined Networking (SDN) has been used by many researchers to mitigate the Incast issue. In this paper, a detailed survey of various SDN based solutions to the Incast issue is carried out. In this survey, various SDN based solutions are classified into four categories i.e. TCP Receive Window based solutions, Tuning TCP Parameters based solutions, Quick Recovery based solutions and Application Layer based solutions. All the solutions are critically evaluated in terms of their principles, advantages, and shortcomings. Another important feature of this survey is to compare various SDN based solutions with respect to different performance metrics e.g. maximum number of concurrent senders supported, calculation of delay at the controller etc. These performance metrics are important for deployment of any SDN based solution in modern cloud data centers. In addition, future research directions are also discussed in this survey that can be explored to design and develop better SDN based solutions to the Incast issue.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권1호
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pp.91-98
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2013
엔진 및 회전기기의 진동은 선체의 피로도를 증가시켜 내구성을 저하시키는 원인이 된다. 이를 방지하기 위하여 엔진 및 회전기기와 선체사이에는 댐퍼를 부착하여 진동을 최소화 하고 있다. 일반적으로 선박에 부착하는 댐퍼는 수동형 댐퍼로 중 고주파의 특정 진동영역에 대하여 제진 특성을 갖도록 설계되어있지만 저주파영역에서는 그 효과를 기대하기 힘들다. 이에 본 연구에서는 보다 광대역의 진동신호에 대해 높은 제진특성을 얻기 위하여 VCM을 이용한 능동형 제진 장치를 개발하였다. 제진장치를 제어하기 위해 라우스휴리츠 안정조건과 한계감도법을 이용하여 PID제어기를 구성하였고, 제어기 출력은 2상한과 4상한 초퍼회로를 이용하여 VCM을 구동할 수 있도록 하였다. 시뮬레이션과 실제 실험을 통하여 제어알고리즘과 제어장치의 유용성을 확인하였다.
Lepage, Arnaud;Dandois, Julien;Geeraert, Arnaud;Molton, Pascal;Ternoy, Frederic;Dor, Jean Bernard;Coustols, Eric
Advances in aircraft and spacecraft science
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제4권2호
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pp.145-167
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2017
The presented paper gives an overview of several projects addressing the experimental characterization and control of the buffet phenomenon on 3D turbulent wings in transonic flow conditions. This aerodynamic instability induces strong wall pressure fluctuations and therefore limits flight domain. Consequently, to enlarge the latter but also to provide more flexibility during the design phase, it is interesting to try to delay the buffet onset. This paper summarizes the main investigations leading to the achievement of open and closed-loop buffet control and its experimental demonstration. Several wind tunnel tests campaigns, performed on a 3D half wing/fuselage body, enabled to characterize the buffet aerodynamic instability and to study the efficiency of innovative fluidic control devices designed and manufactured by ONERA. The analysis of the open-loop databases demonstrated the effects on the usual buffet characteristics, especially on the shock location and the separation areas on the wing suction side. Using these results, a closed-loop control methodology based on a quasi-steady approach was defined and several architectures were tested for various parameters such as the input signal, the objective function, the tuning of the feedback gain. All closed-loop methods were implemented on a dSPACE device able to estimate in real time the fluidic actuators command calculated mainly from the unsteady pressure sensors data. The efficiency of delaying the buffet onset or limiting its effects was demonstrated using the quasi-steady closed-loop approach and tested in both research and industrial wind tunnel environments.
An algorithm for a hybrid controller consists of a sliding mode control part and a fuzzy logic part which ar purposely for nonlinear systems. The sliding mode part of the solution is based on "eigenvalue/vector"-type controller is used as the backstepping approach for tracking errors. The fuzzy logic part is a Mamdani fuzzy model. This is designed by applying sliding mode control (SMC) method to the dynamic model. The main objective is to keep the update dynamics in a stable region by used SMC. After that the plant behavior is presented to train procedure of adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS). ANFIS architecture is determined and the relevant formulation for the approach is given. Using the error (e) and rate of error (de), occur due to the difference between the desired output value (yd) and the actual output value (y) of the system. A dynamic adaptation law is proposed and proved the particularly chosen form of the adaptation strategy. Subsequently VSC creates a sliding mode in the plant behavior while the parameters of the controller are also in a sliding mode (stable trainer). This study considers the ANFIS structure with first order Sugeno model containing nine rules. Bell shaped membership functions with product inference rule are used at the fuzzification level. Finally the Mamdani fuzzy logic which is depends on adaptive neuro-fuzzy inference systems structure designed. At the transferable stage from ANFIS to Mamdani fuzzy model is adjusted for the membership function of the input value (e, de) and the actual output value (y) of the system could be changed to trapezoidal and triangular functions through tuning the parameters of the membership functions and rules base. These help adjust the contributions of both fuzzy control and variable structure control to the entire control value. The application example, control of a mass-damper system is considered. The simulation has been done using MATLAB. Three cases of the controller will be considered: for backstepping sliding-mode controller, for hybrid controller, and for adaptive backstepping sliding-mode controller. A numerical example is simulated to verify the performances of the proposed control strategy, and the simulation results show that the controller designed is more effective than the adaptive backstepping sliding mode controller.
Hong, Joon Ki;Kim, Young Sin;Cho, Kyu Ho;Lee, Deuk Hwan;Min, Ye Jin;Cho, Eun Seok
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제32권12호
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pp.1836-1843
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2019
Objective: Social genetic effects (SGE) are an important genetic component for growth, group productivity, and welfare in pigs. The present study was conducted to evaluate i) the feasibility of the single-step genomic best linear unbiased prediction (ssGBLUP) approach with the inclusion of SGE in the model in pigs, and ii) the changes in the contribution of heritable SGE to the phenotypic variance with different scaling ${\omega}$ constants for genomic relationships. Methods: The dataset included performance tested growth rate records (average daily gain) from 13,166 and 21,762 pigs Landrace (LR) and Yorkshire (YS), respectively. A total of 1,041 (LR) and 964 (YS) pigs were genotyped using the Illumina PorcineSNP60 v2 BeadChip panel. With the BLUPF90 software package, genetic parameters were estimated using a modified animal model for competitive traits. Giving a fixed weight to pedigree relationships (${\tau}:1$), several weights (${\omega}_{xx}$, 0.1 to 1.0; with a 0.1 interval) were scaled with the genomic relationship for best model fit with Akaike information criterion (AIC). Results: The genetic variances and total heritability estimates ($T^2$) were mostly higher with ssGBLUP than in the pedigree-based analysis. The model AIC value increased with any level of ${\omega}$ other than 0.6 and 0.5 in LR and YS, respectively, indicating the worse fit of those models. The theoretical accuracies of direct and social breeding value were increased by decreasing ${\omega}$ in both breeds, indicating the better accuracy of ${\omega}_{0.1}$ models. Therefore, the optimal values of ${\omega}$ to minimize AIC and to increase theoretical accuracy were 0.6 in LR and 0.5 in YS. Conclusion: In conclusion, single-step ssGBLUP model fitting SGE showed significant improvement in accuracy compared with the pedigree-based analysis method; therefore, it could be implemented in a pig population for genomic selection based on SGE, especially in South Korean populations, with appropriate further adjustment of tuning parameters for relationship matrices.
최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.
Purpose: The purpose of this study was to design and build an optimized birdcage resonator configuration with a low pass filter, which would facilitate the acquisition of high-resolution 3D-image of small animals at 3T MRI system. Methods and Materials: The birdcage resonator with 12-element structures was built, in order to ensure B1 homogeneity over the image volume and maximum filling factor, and hence to maximize the signal to noise ratio (SNR) and resolution of the 3-dimensional images. The diameter and length of each element of a birdcage resonator were as follows: (1) diameter 13 cm, length 22 cm, (2) diameter 15 cm, length 22 cm, (3) diameter 17 cm, length 25 cm. Spin echo pulse sequence and fast spin echo pulse sequence were employed in obtaining MR images. The quality of the manufactured birdcage resonators wes evaluated on the basis of the return loss following matching and tuning process. Results: The experimental MR image of phantoms by the various manufactured birdcage resonators were obtained to compare the SNR in accordance with the size of objects. The size of an object to that of coil was identified by parameters that were estimated from the image of a phantom. First, the diameter of the birdcage resonator was 15cm, and the ratio of the tangerine to the birdcage resonator accounted for approximately 27%. The Q factor was 53.2 and the SNR was 150.7. Second, at the same birdcage resonator, the ratio of the orange was approximately 53%. The SNR and the Q parameter was 212.8 and 91.2, respectively. Conclusion: The present study demonstrated that if birdcage resonators have the same forms, SNR could be different depending on the size of an object, especially when the size of an object to that of coil is approximately 40~80%, the former is bigger than the latter. Therefore, when the size of an object to be observed is smaller than that of coil, the coil should be manufactured in accordance with the size of an object in order to obtain much more excellent images.
나선형 인덕터를 이용한 VCO를 MOSIS의 HP 0.5㎛ CMOS 공정으로 최적 설계하고 제작하였다. 나선형 인덕터의 SPICE 모델을 이용하여, Q지수(qualify factor)를 동작 주파수에서 최대화하기 위하여 레이아웃 변수인 금속선 폭, 회전수, 내경, 간격 등을 최적화하였다. 만약 동작주파수가 2㎓, 인덕턴스가 약 3nH이고, 금속선 두께 0.8㎛, 절연 산화막 두께 3㎛를 사용하는 MOSIS HP 0.5㎛ CMOS 공정의 경우 금속선 폭은 20 정도로 하는 것이 Q지수를 최대로 함을 확인하였다. 이렇게 최적화된 나선형 인덕터를 LC 공진 탱크에 사용하여 VCO를 설계, 제작 및 측정을 하였다. 측정은 온웨이퍼(on-wafer)상에서 HP8593E 스펙트럼 에널라이저를 이용하였다. 발진신호의 주파수는 약 1.61㎓이고, 컨트롤전압이 0V -2V변화할 때 발진주파수는 약 250㎒(15%) 변화하였으며, 출력 스펙트럼으로부터 중심주파수 1.61㎓에서 offset 주파수가 600㎑ 때의 위상잡음이 -108.4㏈c/㎐ 였다.
본 연구는 자연어처리의 분석목적과 추론데이터 성격에 적합한 한국어 사전훈련 언어모델의 특성을 실증분석했다. 이를 위해 자연어생성이 가능한 대표적 사전훈련 언어모델인 BART와 GPT 모델을 실험에 사용했다. 구체적으로 한국어 텍스트를 BART와 GPT 모델에 학습한 사전훈련 언어모델을 사용해 문서요약 생성 성능을 비교했다. 다음으로 추론데이터의 특성에 따라 언어모델의 성능이 어떻게 달라지는지 확인하기 위해 6가지 정보전달성과 4가지 창작물 유형의 한국어 텍스트 문서에 적용했다. 그 결과, 모든 문서유형에서 인코더와 디코더가 모두 있는 BART의 구조가 디코더만 있는 GPT 모델보다 더 높은 성능을 보였다. 추론데이터의 특성이 사전훈련 언어모델의 성능에 미치는 영향을 살펴본 결과, KoGPT는 데이터의 길이에 성능이 비례한 것으로 나타났다. 그러나 길이가 가장 긴 문서에 대해서도 KoGPT보다 KoBART의 성능이 높아 다운스트림 태스크 목적에 맞는 사전훈련 모델의 구조가 자연어생성 성능에 가장 크게 영향을 미치는 요소인 것으로 나타났다. 추가적으로 본 연구에서는 정보전달성과 창작물로 문서의 특징을 구분한 것 외에 품사의 비중으로 문서의 특징을 파악해 사전훈련 언어모델의 성능을 비교했다. 그 결과, KoBART는 어미와 형용사/부사, 동사의 비중이 높을수록 성능이 떨어진 반면 명사의 비중이 클수록 성능이 좋았다. 반면 KoGPT는 KoBART에 비해 품사의 비중과 상관도가 낮았다. 이는 동일한 사전훈련 언어모델이라도 추론데이터의 특성에 따라 자연어생성 성능이 달라지기 때문에 다운스트림 태스크에 사전훈련 언어모델 적용 시 미세조정 외에 추론데이터의 특성에 대한 고려가 중요함을 의미한다. 향후 어순 등 분석을 통해 추론데이터의 특성을 파악하고, 이것이 한국어 생성에 미치는 영향을 분석한다면 한국어 특성에 적합한 언어모델이나 자연어생성 성능 지표 개발이 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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