• Advances in nano research
• /
• 제15권4호
• /
• pp.315-328
• /
• 2023

The main goal of the present study was to assess the effects of eggshell powder (ESP) and halloysite nanotubes (HNTs) on the mechanical properties of abaca fiber (AF)-reinforced natural composites. For this purpose, a limited number of indentation tests were first performed on the AF/polypropylene (PP) composites for different HNT and ESP loadings (0 wt.% ~ 6 wt.%), load amplitudes (150, 200, and 250 N), and two types of indenters (Vickers or conical). The Young's modulus, hardness and plasticity index of each specimen were calculated using the indentation test results and Oliver-Pharr method. The accuracy of the experimental results was confirmed by comparing the values of the Young's modulus obtained from the indentation test with the results of the conventional tensile test. Then, a feed-forward shallow artificial neural network (ANN) with high efficiency was trained based on the obtained experimental data. The trained ANN could properly predict the variations of the mentioned mechanical properties of AF/PP composites incorporated with different HNT and ESP loadings. Furthermore, the trained ANN demonstrated that HNTs increase the elastic modulus and hardness of the composite, while the incorporation of ESP reduces these properties. For instance, the Young's modulus of composites incorporated with 3 wt.% of ESP decreased by 30.7% compared with the pure composite, while increasing the weight fraction of ESP up to 6% decreased the Young's modulus by 34.8%. Moreover, the trained ANN indicated that HNTs have a more significant effect on reducing the plasticity index than ESP.

• Animal Bioscience
• /
• 제37권2_spc호
• /
• pp.370-384
• /
• 2024

Rumen microbiota play a central role in the digestive process of ruminants. Their remarkable ability to break down complex plant fibers and proteins, converting them into essential organic compounds that provide animals with energy and nutrition. Research on rumen microbiota not only contributes to improving animal production performance and enhancing feed utilization efficiency but also holds the potential to reduce methane emissions and environmental impact. Nevertheless, studies on rumen microbiota face numerous challenges, including complexity, difficulties in cultivation, and obstacles in functional analysis. This review provides an overview of microbial species involved in the degradation of macromolecules, the fermentation processes, and methane production in the rumen, all based on cultivation methods. Additionally, the review introduces the applications, advantages, and limitations of emerging omics technologies such as metagenomics, meta-transcriptomics, metaproteomics, and metabolomics, in investigating the functionality of rumen microbiota. Finally, the article offers a forward-looking perspective on the new horizons and technologies in the field of rumen microbiota functional research. These emerging technologies, with continuous refinement and mutual complementation, have deepened our understanding of rumen microbiota functionality, thereby enabling effective manipulation of the rumen microbial community.

• Geomechanics and Engineering
• /
• 제36권5호
• /
• pp.489-509
• /
• 2024

Slope stability analysis and prediction are of critical importance to geotechnical engineers, given the severe consequences associated with slope failure. This research endeavors to forecast the factor of safety (FOS) for slopes through the implementation of six distinct ML techniques, including back propagation neural networks (BPNN), feed-forward neural networks (FFNN), Takagi-Sugeno fuzzy system (TSF), gene expression programming (GEP), and least-square support vector machine (Ls-SVM). 344 slope cases were analyzed, incorporating a variety of geometric and shear strength parameters measured through the PLAXIS software alongside several loss functions to assess the models' performance. The findings demonstrated that all models produced satisfactory results, with BPNN and GEP models proving to be the most precise, achieving an R² of 0.86 each and MAE and MAPE rates of 0.00012 and 0.00002 and 0.005 and 0.004, respectively. A Pearson correlation and residuals statistical analysis were carried out to examine the importance of each factor in the prediction, revealing that all considered geomechanical features are significantly relevant to slope stability. However, the parameters of friction angle and slope height were found to be the most and least significant, respectively. In addition, to aid in the FOS computation for engineering challenges, a graphical user interface (GUI) for the ML-based techniques was created.

• Geomechanics and Engineering
• /
• 제37권4호
• /
• pp.307-321
• /
• 2024

This paper delves into the critical assessment of predicting sidewall displacement in underground caverns through the application of nine distinct machine learning techniques. The accurate prediction of sidewall displacement is essential for ensuring the structural safety and stability of underground caverns, which are prone to various geological challenges. The dataset utilized in this study comprises a total of 310 data points, each containing 13 relevant parameters extracted from 10 underground cavern projects located in Iran and other regions. To facilitate a comprehensive evaluation, the dataset is evenly divided into training and testing subset. The study employs a diverse array of machine learning models, including recurrent neural network, back-propagation neural network, K-nearest neighbors, normalized and ordinary radial basis function, support vector machine, weight estimation, feed-forward stepwise regression, and fuzzy inference system. These models are leveraged to develop predictive models that can accurately forecast sidewall displacement in underground caverns. The training phase involves utilizing 80% of the dataset (248 data points) to train the models, while the remaining 20% (62 data points) are used for testing and validation purposes. The findings of the study highlight the back-propagation neural network (BPNN) model as the most effective in providing accurate predictions. The BPNN model demonstrates a remarkably high correlation coefficient (R2 = 0.99) and a low error rate (RMSE = 4.27E-05), indicating its superior performance in predicting sidewall displacement in underground caverns. This research contributes valuable insights into the application of machine learning techniques for enhancing the safety and stability of underground structures.

• 지능정보연구
• /
• 제28권2호
• /
• pp.147-170
• /
• 2022

특허의 사적 가치(private value)를 나타내는 특허수명 추정은 오래전부터 연구되었으나 추정과정에서 선형모델에 의존하는 경우가 대부분이었고, 기계학습 방법을 사용하더라도 변수 간 관계에 대한 해석이나 설명이 부족하였다. 본 연구에서는 특허의 생존 기간이 특허의 가치를 대리한다는 기존 연구결과를 바탕으로 특허 등록 이후의 생존 기간(연장횟수) 예측을 통해 특허의 가치를 추정한다. 이를 위해 1996~2017년까지 미국 특허청(USPTO)에 출원하여 등록된 특허 4,033,414개를 수집하였다. 특허수명을 예측하기 위해 기존 연구에서 특허수명에 영향을 미친다고 밝혀진 특허의 특성, 특허의 소유자 특성, 특허의 발명가 특성을 반영할 수 있는 다양한 변수가 사용되었다. 서로 다른 4개의 모델(Ridge Regression, Random Forest, Feed-forward Neural Network, Gradient Boosting Models)을 생성하고, 모델 학습 과정에서는 5-fold Cross Validation으로 초매개변수 조정이 이루어졌다. 이후 생성된 모델의 성능을 평가하고 특허수명을 추정할 수 있는 예측변수의 상대적 중요도를 제시하였다. 또한, 성능이 우수했던 Gradient Boosting Model을 기반으로 Accumulated Local Effects Plot을 제시하여 예측변수와 특허수명 간 관계를 시각적으로 나타내었다. 마지막으로 모델에 의해서 평가된 개별 특허의 평가 근거를 제시하기 위하여 Kernal SHAP(SHapley Additive exPlanations)을 적용하고 특허평가 시스템에의 적용 가능성을 제시한다. 본 연구는 기존에 특허수명을 추정하는 연구에 누적적으로 기여한다는 점 그리고 선형성을 바탕으로 진행된 기존 특허수명 추정 연구들의 한계를 보완하고 복잡한 비선형 관계를 설명가능한 방식으로 제시하였다는 점에서 학문적 의의가 있다. 또한, 개별 특허의 평가 근거를 도출하는 방법을 소개하고 특허평가 시스템에의 적용 가능성을 제시하였다는 점에서 실무적 의의가 있다.

• 한국결정성장학회지
• /
• 제28권5호
• /
• pp.179-184
• /
• 2018

고효율 태양전지용 단결정 실리콘 웨이퍼는 쵸크랄스키 성장법으로 석영도가니 속의 실리콘 액체에서 단결정 잉곳을 성장시켜 제조된다. 석영도가니 성분 중의 하나는 산소는 실리콘 잉곳으로 유입되고, 태양전지의 전력변환 효율 저하 문제를 발생시킨다. 이러한 산소 유입을 줄이는 다양한 방법 중 하나는 히터의 모양과 구조를 변경하는 방법이 있다. 그러나 히터 구조 변경 시 단결정 실리콘 잉곳 바디 성장에 필요한 온도 분포경향에 큰 변화를 일으킨다. 따라서 본 연구에서는 쵸크랄스키 실리콘 성장에서 다양한 히터의 구조와, 히터와 석영도가니의 상대적 위치가 단결정 실리콘 잉곳 Body 성장 시의 ATC 온도와 Power 분포경향에 미치는 영향에 대하여 연구하였다. 삼중점과 히터 중심과의 위치가 가장 먼 SSH-Low가 가장 높은 ATC 온도 분포경향을 보여주었다. 또한 길이가 짧은 Short Side Heater(SSH-Up, SSH-Low)보다는 실리콘 액체를 담고 있는 석영도가니 측면의 많은 영역을 커버할 수 있는 일반 Side Heater(SH)가 가장 Power 소모 측면에서 유리하였다. 특히 본 연구 결과를 통해 고효율 태양전지용 단결정 실리콘 잉곳 성장 시 필요한 효율적인 ATC 온도를 예측할 수 있음을 확인하였다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.129-137
• /
• 2016

본 연구의 목적은 가까운 미래의 선박운동정보를 이용하는 피드포워드 제어알고리즘과 FPSO 운동 수치 시뮬레이션 모델을 개발하고 시뮬레이션을 통하여 제어알고리즘의 성능을 검증하는 것이다. 본 논문에서는 조류, 바람, 파력 등의 환경하중에 의하여 발생한 선체운동의 미래 예측치를 활용한 피드포워드 제어력을 추가적으로 가지는 Dynamic Positioning System에 대하여 연구한다. 먼저, 조류력, 풍력 및 파력에 대한 수학모델을 선정하여 환경하중에서의 선체운동을 계산하고, 현재의 선체운동 값과 Brown 지수평활 예측모형을 활용하여 미래 선체운동 값을 예측하였다. 또한 위치 유지와 Heading angle 제어를 위한 제어력을 PID(Proportional-Integral-Derivative)이론을 이용하여 결정한 피드백 제어기와 미래 선체운동 값을 이용하여 결정한 피드포워드 제어기로 구성하였다. 그리고 각 Thruster에 요구되는 추력은 라그랑지승수법을 활용하여 분배하였다. 마지막으로 FPSO(Floating Production Storage and Offloading)의 운동과 Dynamic Positioning System에 대한 시뮬레이션 모델을 구축하여 선박의 위치 및 Heading angle 제어에 관한 시뮬레이션을 수행하여 제안하는 피드백 제어기와 피드포워드 제어기를 동시에 가지는 제어시스템의 성능을 평가하였다. 본 연구의 결과, 피드백 및 피드 포워드 제어기가 적용된 DPS 제어시스템이 기존의 피드백 제어기보다 위치유지 및 헤딩각 유지 능력에서 개선되었고 각 Thruster에 요구되는 평균 제어력 및 최대 제어력의 크기도 감소함을 보였다. 이에 따라 DPS에 요구되는 동력 감축과 Azimuth Thruster 용량의 감소로 인하여 비용 절감의 효과를 기대할 수 있다.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제44권5호
• /
• pp.62-70
• /
• 2007

본 논문에서는 일정 토크영역에서 승압형 PFC 컨버터와 직접토크제어(DTC) 방법을 사용하여 BLDC 모터의 구동 시스템을 DSP(TMS320F2812)로 구현하였다. 기존의 6단계 PWM 전류제어와 달리 미리 정한 샘플시간 마다 간단한 look-up 표로부터 2상 도통 모드에 대한 인버터의 전압 상태 벡터를 설정함으로써 원하는 전류파형을 만들었으며 이로부터 기존의 전류제어기보다 훨씬 빠른 토크 응답특성을 얻을 수 있었다. 또한 BLDC 모터의 비 이상적인 사다리형 역기전력에 의해 발생되는 저주파 토크변동을 저감하기 위하여 위치 loop-up 표를 사용하였다. 아울러 역률을 보정하기 위해 승압형 PFC 컨버터를 구성하였고 이 때 전파 정류된 입력전압과 출력전압, 인덕터의 전류에 의해 평균전류모드 제어 방식으로 80 kHz마다 PWM 듀티(duty)가 조절 되도록 하였다. 이와 같이 복잡한 제어 알고리즘은 초고속 DSP의 출현으로 PFC와 DTC 알고리즘이 동시에 제어가 가능하며, 본 논문에서는 DTC 알고리즘을 구현할 때 DSP의 일반 범용의 출력포트를 사용하여 구현하였고 단지 PFC에서만 1개의 PWM을 사용하여 디지털 제어기를 구현하였다. 실험을 통해 DTC 알고리즘과 PFC 컨버터를 이용한 BLDC 모터 구동 시스템의 타당성과 효용성을 보였고, 실험결과로부터 PFC 컨버터를 사용하지 않았을 때는 역률이 약 0.77이었으나 PFC 컨버터를 사용하였을 때는 부하변동에 관계없이 약 0.9997로 크게 향상됨을 확인하였다.

• 대한교통학회지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.51-61
• /
• 2002

본 연구에서는 운전자 입장에서 원하는 고속도로 다구간의 통행시간을 예측하는 모형을 구축하였다. 현재 지점검지기를 통해 생성되는 예상통행시간 정보는 장거리 통행시 발생되는 시간처짐현상을 반영하지 못하고 있다. 이로 인하여 도로이용자들의 신뢰가 떨어져. 전체적인 ATIS의 효과를 거두지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 시간처짐 현상과 영업소 지체를 반영한 고속도로 다구간의 통행시간예측을 위하여, 한국도로공사에서 운영중인 검지기의 교통량 자료와 TCS자료를 사용하였다. 또한 실제 시스템에의 적용을 위해 이상치가 섞여 있는 자료를 유지하였다. 예측에 사용된 모형은 3개의 입력유니트와 2개의 출력유니트를 가지는 선행신경망의 형태로 구성하였으며, 학습방법은 역전파법을 이용하였다. 또한 학습속도와 예측력에 영향을 주는 학습계수, 은닉층의 유니트수, 반복 횟수에 따라 12개의 대안을 구성하여 예측결과를 토대로 최적대안을 모형으로 채택하였다. 이러한 본 연구의 자료특성에 의해 원하는 구간까지의 통행시간을 구할 수가 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.469-476
• /
• 1998

초음파, 내시경 등의 NTSC 영상을 PC를 통해 획득하고, 고해상도의 YGA 모니터에 표시할 경우 주사변환 과정을 거치면서 치명적인 영상의 왜곡(tear-drop)이 나타난다. 본 연구에서는 이러한 왜곡을 해소하는 여러 가찌 방법을 살펴보고 실시간으로 왜곡을 보정할 수 있는 하드웨어를 PC상에서 구현하였다. 하드웨어 시스템은 De-Interlace 전용의 소자와 PCI bridge 등을 이용함으로써 고화질의 영상표현과 실시간의 영상전송이 가능하다 구현된 시스템에서 영상의 질은 눈에 띄게 향상되었으며, PC 기반의 시스템으로 구성함으로써 영상의 저장, 전송 및 텍스트의 기록 등 다양한 기능을 쉽게 구현할 수 있었다.