Recently, community computing has been proposed for group formation and group decision-making. However, legacy community computing systems do not support group need identification for ad hoc group formation, which would be one of key features of ubiquitous decision support systems and services. Hence, this paper aims to provide a multi-agent based methodology to enable nomadic community computing which supports ad hoc need identification and group formation. Focusing on supporting group decision-making of relatively small sized multiple individual in a community, the methodology copes with the following three characteristics: (1) ad hoc group formation, (2) context-aware group need identification, and (3) using mobile devices working in- and out-doors. NAMA-US, an RFID-based prototype system, has been developed to show the feasibility of the idea proposed in this paper.
The glycation of BSA leads to protein/peptide modifications that result in the formation of AGEs. AGEs react with the amino groups of N-terminal amino acid residues, particularly arginine and lysine residues. Enhanced AGE formation exists in the blood and tissues of diabetics, as well as in aging and other disorders. The Identification of AGEs is of great importance. Mass spectrometry has been applied to identify and structurally elucidate AGEs. Here, we report on the identification of AGE-peptides and AGE precursors based on relative mass changes as a result of specific AGE formation. HPLC-ESIMS, ESI-MS/MS, and the Mascot database were used. The relative mass changes due to the specific type of AGE formation were added to the identified peptides followed by a manual search of the glycated samples, which resulted in the identification of seven peptides for the formation of five AGEs, namely CML, pyrraline, imidazolone A, imidazolone B, and AFGP. Four glycated peptides (FPK, ECCDKPLLEK, IETMR, and HLVDEPQNLIK) were identified in the formation of AGE-precursors.
최근에 커뮤니티 컴퓨팅에서 그룹형성과 그룹 의사결정에 관한 이슈가 제기되고 있다. 그러나 기존의 커뮤니티 컴퓨팅 시스템에서는 그룹의 욕구를 인지함에 있어서 임시적인 방법으로 그룹을 형성하지 못하고 있다. 임시적인 방법의 그룹형성은 유비쿼터스 컴퓨팅의 의사결정지원 시스템과 서비스에서 중요한 특성 가운데 하나이다. 따라서 본 연구에서는 유목 커뮤니티 컴퓨팅에서 임시적으로 욕구를 인지하고 그룹을 형성할 수 있는 NAMA-US 에이전트 중심의 다중 에이전트 방법론을 제시하고자 한다. 이 방법론은 어떤 커뮤니티에서 상대적으로 작은 그룹의 복수의 개별 사용자의 그룹의사결정을 지원할 때 다음과 같은 세 가지 특성을 만족하고자 한다. 첫째 임시적인 그룹형성과, 둘째 상황인지 그룹 욕구인지, 그리고 셋째 실내. 외에서 동작 가능한 모바일 장비의 활용이다. RFID 기반의 프로토타입 시스템인 NAMA-US는 본 연구에서 제시하는 이런 개념을 실현시키기 위해 구축되었다.
Monostatic/Bistatic inverse synthetic aperture radar (ISAR) images are two-dimensional radar cross section (RCS) distributions of a target. When there are many targets in a single radar beam, ISAR images are generated with targets overlapped, so it is difficult to perform the targets identification using the trained database. In addition, it is inefficient to perform target identification using only single monostatic and bistatic ISAR images separately because each method has its own advantages and weaknesses. Therefore, this paper analyzes multiple targets identification performances using monostatic/bistatic ISAR images and proposes a method of identification through fusion of two ISAR images. To identify multiple targets, we use image combination technique using trained single target images. Simulation results show effectiveness of proposed method.
There has been much interest in the Bluetooth technology since it could enable users to connect to a wide range of computing and telecommunication devices without the need to carry or connect cables. It delivers opportunities for rapid, ad-hoc connections, and in the future, could possibly enable automatic, unconscious, connections between devices. In this paper, we discussed a scatternet formation protocol for Bluetooth-based ad hoc networks and proposed the identification system of an object using Bluetooth Scatternets. Over the past few years, several studies have been made on the identification of an object by several RF(Radio Frequency) systems. But there are still some problems, the interference of signals as an example, for the identification of an object. The critical question is how to identify an object precisely without the interference of signals. This paper is an investigation of the Scatternet formation protocol for Bluetooth-based ad hoc networks and the identification system of an object using Bluetooth Scatternets composed of multiple Piconets.
지하 지층의 확인은 지표면 지질조사, 시추코어 분석, 시추코어 관찰, 물리검층 자료 분석 등의 다양한 방법을 이용한다. 이 가운데 물리검층 자료는 원위치에서 연속적으로 물성을 제공하므로 시추코어 분석 자료와 더불어 지층의 확인에 활용되고 있다. 본 연구에서는 완전파형 음파검층과 밀도검층 자료에서 이방성 변수를 구하고 이를 이용하여 지층의 구분에 적용하고자 하였다. 톰슨 이방성 변수(${\varepsilon},\;{\delta},\;{\eta}$)는 바쿠스(Backus) 평균법을 P파와 S파 속도, 밀도검층 자료에 적용하여 계산하였다. 이와 같은 방법을 캐나다 블랙풋의 물리검층 자료에 적용한 결과, 12개 구간으로 지층을 구분 할 수 있 수 있었다. 즉, 탄성파 속도 이방성을 반영하는 톰슨 이방성 값의 변화에서 지층의 구분이 가능하였고 지층 구분에 많이 이용하는 자연감마선검층 자료가 없는 경우에도 톰슨 이방성 변수를 이용하여 지층 구분이 가능함을 알 수 있었다.
한국윤활학회 2002년도 proceedings of the second asia international conference on tribology
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pp.319-320
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2002
Numerical simulation of chip formation during high speed machining requires knowing the friction at tool/chip interface. This parameter is hardly identified and generally the loadings (temperature, force) during the identification are not similar to those encountered during machining. Thus, Coulomb friction identified with pin-on-disc device is often used to conduct numerical simulation. The used of this technique cannot leads to good numerical results of chip formation compared to the experimental tests especially in the case of low uncut chip thickness. In this contribution, we propose a new method to evaluate the friction at tool/chip interface. In fact several Coulomb friction parameters are identified corresponding to several parts of the cutting tool. Experimental tests have been conducted allowed us to determinate both the level and the distribution of the Coulomb friction. Experimental results are also compared to the results of orthogonal cutting simulation. We show that this technique allows predicting accuracy results of chip formation.
A burr has been defined as undesirable projection of material formed as a result of plastic flow from a cutting or shearing operation. It is unavoidable in all kinds of machining operation. As a result, burr makes troubles on manufacturing process due to deburring cost, quality of products and productivity. In this study, the primary interest is about exit burr. The burr formation mechanism in each type of burr is classified. Data bases are developed to predict burr formation result. In the milling operation, we develop an algorithm to analyze the burr formation mechanism by the geometrical analysis on the multi featured workpiece with multi cutting path. The algorithm includes three steps, i. e., the feature identification, the cutting condition identification, and the analysis on exit burr formation. We can predict which portion of workpiece would have the exit burr in advance so that we can manage to find a way to minimize the exit burr formation in an actual cutting. Also, this algorithm can be implemented in a commercial CAM package so that we can simulate the NC code to review the burr formation in advance.
본 연구에서는 오존 예측 시스템의 개발에 있어서 쌍일차 모델의 성능 및 효용성을 확인하기 위하여 쌍일차 모델 및 선형 모델을 이용한 오존 형성의 모델인식 모사실험을 하였으며 또한 쌍일차 모델을 이용한 오존 형성의 예측결과를 서울시의 측정자료 및 선형모델의 예측결과와 비교하였다. 모델인식에 있어서는 ARMA 모델을 사용하였으며 모델의 파라미터를 평가하기 위하여 방정식 오차법에 근거한 연속 파라미터 평가 알고리즘을 적용하였다. 모델인식 실험결과로부터 쌍일차 모델을 이용한 오존 형성량과 모사기로부터 얻은 오존 형성량이 거의 일치함을 알 수 있었으며 또한 예측결과와 서울시 측정자료와의 비교로부터 오존예보시스템을 위한 실시간 및 단시간 오존 형성량의 예측방법 개발에 있어서 본 연구에서 제안한 방법의 타당성을 확인할 수 있었다.
The machining process on be considered as a planned interaction of the workpiece, the tool and the machine tool. In an unmanned situation, the results of this interaction are to be continuously monitored so that any changes in the machining environment on be sensed to corrective actions. In order to design the process monitoring system for unmanned manufacturing, the identification of chip formation is proposed. The system proposes the method of using acoustic emission(AE) signal analysis to identify the chip formation during cutting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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