The effects of actively stimulating devices (ASD) on juvenile flatfish escape were studied to increase escape rates from the cod end by encouraging fish to approach the net wall. Two kinds of ASD were designed: a fluttering net panel, i.e., a free-end flag-like net panel, and a double conical rope array. Escape responses of juvenile bastard halibut were observed in a circulating water channel using two model cod ends, one made with diamond-shaped 43-mm-mesh-size polyethylene (PE) as a high-contrast cod end and the other with polyamid (PA) mono-ply as a low-contrast cod end. Retention rate was significantly lower with the double conical rope-array ASD in the PE cod end than with conventional PE cod ends only or the fluttering net-panel ASD inside the PE cod end. Mean retention rate with the low-contrast PA cod end was also significantly lower than that with the high-contrast PE conventional cod end. Therefore, active fluttering devices using a double conical rope array together with less visible low-contrast netting in the cod end could help to reduce the bycatch of juvenile flatfish by weakening their optomotor response and actively driving fish to the side net panel.
Micro-alloyed steel or heat-treatment-free used in clean technology have been replacing for conventional quenched-and-tempered structural steels since the micro-alloyed forging steel was developed in early 1970s in Germany for saving money of heat treatment, simplified process, short delivery and good productivity. In this paper, ball stud assembled in steering system for automobile was selected to compare conventional process making heat treatment with new process using high strength micro-alloyed steel without heat treatment. The conventional process for ball stud was composed of a total of 6 steps including upsetting, forward extrusion, machining, burnishing and tread rolling with heat treatment and shot blasting. As opposed to conventional process, newly proposed process for ball stud using the clean technology without heat treatment is simplified such as forward extrusion, heading, upsetting, forming having a flange shape and tread rolling. Also net shape forming process to achieve specified process not to include machined step fur manufacturing the ball stud was applied to newly simplified process since micro-alloyed steel is difficult to be formed.
Although deep neural network-based acoustic models have greatly improved the performance of automatic speech recognition (ASR), reverberation still degrades the performance of distant speech recognition in indoor environments. In this paper, we adopt the DenseNet, which has shown great performance results in image classification tasks, to improve the performance of reverberant speech recognition. The DenseNet enables the deep convolutional neural network (CNN) to be effectively trained by concatenating feature maps in each convolutional layer. In addition, we extend the concept of multi-resolution CNN to multi-resolution DenseNet for robust speech recognition in reverberant environments. We evaluate the performance of reverberant speech recognition on the single-channel ASR task in reverberant voice enhancement and recognition benchmark (REVERB) challenge 2014. According to the experimental results, the DenseNet-based acoustic models show better performance than do the conventional CNN-based ones, and the multi-resolution DenseNet provides additional performance improvement.
현재 보편적으로 사용하고 있는 안강망어패의 흠함을 보완하기 위하여 새로 설계된 어구의 모형실험을 실시하고, 그 결과를 토대로 하여 실물 크기의 시험어구를 제작하여, 그 전개성능에 관한 해상시험을 실시함과 아울러 선미식 조업방법의 가능성과 문제점에 관해서도 검토하였다. 1. 어구의 전개성능 시험어구가 현용 어구와 다른 점은 그물의 등판.밑판의 아궁이 쪽을 만곡되게 사단하여 성형율이 25%정도 되게 뜸줄과 발줄을 붙이고, 양옆판의 아궁이쪽의 뻗힌 폭을 20%정도 줄이는 대신에 옆구리의 폭을 10%정도 크게한 점, 전개장치의 높이를 현용어구보다 17%정도 작게 한 점, 전개장치의 상단에 붙이는 부력을 16%정도 크게 한 점, 또 각판의 그물감을 서로 잇대는 네모서리에는 적당한 성형율을 주면서 힘줄을 붙인 점, 네갈랫줄의 길이를 맨 아랫것부터 차례로 75m, 77m, 80m, 78m로 다르게 한 점등이다. 어구의 전개성능은 어군탐지기를 써서 측정하였는데, 그 결과, 망구의 전개높이는 시험어구가 유속이 비교적 느릴 때는 현용어구보다 3m 정도 낮으나, 다소 빠를 때는 오히려 1m 정도 더 높고, 망구의 전개간격은 시험어구가 현용어구의 1.4배 정도이며, 망구의 전개면적은 1.3~1.6배여서 시험용어구가 현용어구에 비하여 어획성능이 상당히 클 것으로 기대된다. 2. 선미식 조업방법 선미식조업은 시험선의 선수를 조류에 향하게 해 놓고, 그물은 선미 슬립웨이에서 투양망하며, 전개장치는 선미갤로우스의 양현쪽에 있는 톱로울러를 통한 돋움줄에 의하여 오르내리게 하였다. 이와 같이 선미식 조업방법으로 개량하면 기계화로 성역화의 효과를 기대할 수 있으나, 조류와 바람의 방향이 일치하지 않을 때는 전개장치와 그물이 서로 얽힐 우려가 있으므로 이 점을 충분히 검토할 필요가 있다.
A new method which uses distance fields scheme and marching cube algorithm is proposed in order to get an accurate offset model of arbitrary shapes composed of triangular net. In the method, the space bounding the triangular net is divided into smaller cells. For the efficient calculation of distance fields, valid cells which will generate a portion of offset model are selected previously by the suggested detection algorithm. These valid cells are divided again into much smaller voxels which assure required accuracy. At each voxel distance fields are created by calculating the minimum distances between corner points of voxels and triangular net. After generating the whole distance fields, the offset surface were constructed by using the conventional marching cube algorithm together with mesh smoothing scheme. The effectiveness and validity of this new offset method was demonstrated by performing numerical experiments for the various types of triangular net.
Given the limited availability of data in South Korea, this study proposes a method by which to estimate regional capital stock by modifying the benchmark year method (BYM) and applies it to estimate regional net capital stock by sector in transport infrastructure. First, it estimates time-varying sectoral depreciation rates using the sectoral net capital stock and the investment amount for each period. Second, it estimates the net capital stock of each period using the net capital stock in the base year and the investment in each period. Third, in order to ensure that the sum of net capital stocks by region is equal to the nationwide estimate, the national estimates are allocated to each region according to the proportion of the values derived from the previous stage. The proposed method can alleviate well-known problems associated with conventional BYMs, specifically the upward bias and arbitrary choice of the depreciation rate.
In the last few years, convolutional neural networks (CNNs) have demonstrated good performance while solving various computer vision problems. However, since CNNs exhibit high computational complexity, signal processing is performed on the server side. To reduce the computational complexity of CNNs for edge computing, a lightweight algorithm, such as a MobileNet, is proposed. Although MobileNet is lighter than other CNN models, it commonly achieves lower classification accuracy. Hence, to find a balance between complexity and accuracy, additional hyperparameters for adjusting the size of the model have recently been proposed. However, significantly increasing the number of parameters makes models dense and unsuitable for devices with limited computational resources. In this study, we propose a novel MobileNet architecture, in which the number of parameters is adaptively increased according to the importance of feature maps. We show that our proposed network achieves better classification accuracy with fewer parameters than the conventional MobileNet.
This paper concerns with the problem of mixed model assembly sequencing using neural net. In recent years, because of two characteristics of it, massive parallelism and learning capability, neural nets have emerged to solve the problems for which more conventional computational approaches have proven ineffective. This paper proposes a method using neural net that can consider line balancing and grouping problems simultaneously. In order to solve the mixed model assembly sequencing of the motor industry, this paper uses the modified ART1 algorithm.
본연구에서는 전개장치를 띠모양의 소형 범포들로 구성하는 띠전개범식 안강망어구를 고안하여 재래의 그들을 이용한 1/3 모형어구 및 그물을 개량한 실물어구를 각각 제작하여 실험하였던 바, 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 재래의 안강망어구의 축척비 1/3인 모형어구의 총저항 R(kg)을 실물로 환산하면 $R=5.6{\times}10^{3}V^{l.5}$ 또는 $R=3.5\frac{d}{l}{\lambda}_b{\lambda}_l\;V^{1.5}$로 주어진다. 단, V 유속(m/sec), d는 그물실의 직경, l은 그물코 다리 한개의 길이, ${\lambda}_b$는 그물아궁이의 뻗친 둘레(m), ${\lambda}_l$은 그물의 뻗친 길이(m)이다. 2. 모형실험에서 망고는 유속에 따라 거의 일정하며 옆줄 길이의 $83\%$ 정도로 유지하였다. 3. 망폭은 유속의 증가에 따라 서서히 감소하여 유속 1m/sec 일 때 모형실험에서는 뜸줄길이의 $90\%$정도, 실물실험에서는 $95\%$정도 유지하였다. 4. 어구조작은 선미식 트롤어선으로 행한 결과 전개장치의 선미경사로 통과가 여의치 않았고 장망시 선미경사로상에서 뜸줄, 발줄 및 옆줄이 뒤로 쳐져 엉키는 현상이 일어났다.
본 논문에서는 근전도 패턴인식을 수행하기 위한 혼합 LVQ 학습 알고리즘을 설계하였다. 제안된 혼합 LVQ 학습 알고리즘은 초기 참조벡터의 학습을 위해 SOM을 이용하고, LVQ 출력뉴런의 부류지정을 위하여 out-star학습법을 사용하는 변형된 C.p Net.이다. 제안된 C.p. Net.의 입력 층과 종속 클래스 층 사이의 연결강도는 SOM과 LVQ 알고리즘을 이용하여 초기 참조벡터의 설정 및 학습이 가능하게 하였고, 패턴벡터를 종속 클래스 층의 뉴런에 의해 종속 클래스로 분류하고, C.p. Net.의 종속 클래스 층과 클래스 층 사이의 연결강도는 분류된 종속 글래스를 클래스로 지정하는 학습을 하게 된다 근전도 패턴 분류를 위하여 제안된 학습알고리즘을 이용하여 시뮬레이션 되었고 기존의 LVQ 학습방식 보다 우수한 분류성공률을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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