모바일 클라우드 컴퓨팅은 모바일 기기의 자원제약적인 한계를 극복하기 위해 클라우드 서비스를 활용하는 기술로 모바일 기기에서 실행해야 할 일부 작업을 클라우드에서 수행하게 하는 컴퓨테이션 오프로딩 기법이 사용된다. 오프로딩에 필요한 통신 비용보다 모바일 기기 내에서의 연산 비용이 클 경우 모바일 기기는 클라우드에게 작업 수행을 위탁한다. 모바일 기기에서 수행할 작업과 클라우드에서 수행할 작업을 분할하기 위한 기존의 비용 분석 모델은 함수 호출에 필요한 데이터 전송과 응답 시간만을 오프로딩 비용으로 산정하였다. 본 논문에서는 컴퓨테이션 오프로딩 비용 산출 시 함수의 호출 및 응용 프로그램의 동기화 빈도를 고려한 작업 분할 기법을 제안하였고 실험을 통해 기존의 기법들에 비해 에너지 효율성을 높일 수 있음을 확인하였다.
Objectives : Allergic children have known to have multiple behavior problems. Among them, attentional ability disorder is one of the most common problems. This study is to examine relationship between learning ability and allergic rhinitis by analyzing EEG status of children. Methods : We analyzed cognitive functions of two different children groups; 21 children with allergic rhinitis and 19 normal children with CANS 3000(Central & Autonomic Nervous System, LAXTHA Inc., Korea), cognitive functions assessment program by EEG. Results : 1. According to mean active EEG rhythm of Theta, Alpha, SMR, M-beta, there were no significant difference between allergic rhinitis and the normal group. 2. According to mean active EEG rhythm of right H-beta, Gamma wave allergic rhinitis group's value was significantly higher than that of the normal group. 3. According to mean cognitive strength, response, concentration, left / right brain activity and learning ability score, there were no significant difference between allergic rhinitis and the normal group. 4. According to mean workload score, allergic rhinitis group's value was significantly higher than that of the normal group. Conclusions : It is likely that allergic rhinitis group, which showed relatively high frequency EEG rhythm, is more fragile to stress and less active on mental processing. Along side with physical examination, psychological assessment should also be conjugated on treating children with allergic rhinitis.
Monitoring technology of machining has a long history since unmanned machining was introduced. Despite the long history, many researchers have presented new approaches continuously in this area. Sound based machine fault diagnosis is the process consisting of detecting automatically the damages that affect the machines by analyzing the sounds they produce during their operating time. The collected sound is corrupted by the surrounding work environment. Therefore, the most important part of the diagnosis is to find hidden elements inside the data that can represent the error pattern. This paper presents a feature extraction methodology that combines various digital signal processing and pattern recognition methods for the analysis of the sounds produced by tools. The magnitude spectrum of the sound is extracted using the Fourier analysis and the band-pass filter is applied to further characterize the data. Statistical functions are also used as input to the nonlinear classifier for the final response. The results prove that the proposed feature extraction method accurately captures the hidden patterns of the sound generated by the tool, unlike the conventional features. Therefore, it is shown that the proposed method can be applied to a sound based automatic diagnosis system.
본 논문에서는 표면이 닫혀진 삼차원 도체 구조의 전자파 지연 산란 응답을 얻기 위하여 임의 구조의 모델링에 적합한 삼각형 전개함수를 이용하여 시간영역 자장 적분방정식(Time-Domain Magnetic Field Integral Equation, TD-MFIE)의 해석 과정을 제안하였다. 이를 통하여 산란 도체로부터 정확하구 시간영역 전장 적분방정식(Time-Domain Electric Field Integral Equation, TD-EFIE)과 비교하여 상대적으로 안정된 지연 응답의 해를 구할 수 있었다. 자세한 공식화의 전개 과정과 육면체 및 구와 원통형 도체에 대한 수치 예를 보였으며, TD-EFIE로부터 계산된 해 및 주파수 영역에서 동일한 전개함수를 이용하여 EFIE 및 MFIE로부터 얻어진 결과를 시간영역으로 변환한 해와도 비교하였다.
Bridge vibration displacements have been directly measured by LVDTs (Linear Variable Differential Transformers) or laser equipment and have also been indirectly estimated by an algorithm of integrating measured acceleration. However, LVDT measurement cannot be applied for a bridge crossing over a river or channel and the laser technique cannot be applied when the weather condition is poor. Also, double integration of accelerations may cause serious numerical deviation if the initial condition or a regression process is not carefully controlled. This paper presents an algorithm of estimating bridge vibration displacements using vibration strains measured by FBG (Fiber Bragg Grating) sensors and theoretical mode shapes of a simply supported beam. Since theoretically defined mode shapes are applied, even high modes can be used regardless of the quality of the measured data. In the proposed algorithm, the number of theoretical modes is limited by the number of sensors used for a field test to prevent a mathematical rank deficiency from occurring in computing vibration displacements.89The proposed algorithm has been applied to various types of bridges and its efficacy has been verified. The closeness of the estimated vibration displacements to measured ones has been evaluated by computing the correlation coefficient and by comparing FRFs (Frequency Response Functions) and the maximum displacements.
Finite element method(FEM) was used to obtain an approximate solution, since the mathematical formulations for the problem are complex and cannot be solved analytically. In this study, the fruit as well as the aluminum support on vibrator are discretized into small elements, and the approximate functions are used to describe the displacements in each element in terms of nodal values, and because of the complexity of the problem of viscoelastic materials such as the fruit and vegetables, it was necessary to validate the modeling approach before pear simulations were performed, and the finite element modeling approach was first validated by comparing the results obtained from simulation and experiment for the pear in the frequency range 3 to 150 Hz and acceleration level of 0.25 G-rms. Based on the relatively good agreement between simulated and measured frequencies for the pear, finite element models of tomato and oriental melon were created to study the vibration characteristics of the fruit and vegetables. The resonance frequencies of the pear, tomato and oriental melon using FEM were 62.50, 39.45 and 62.73 Hz and the peak accelerations of them using FEM were 2.21, 1.38 and 1.98 G-rms.
Optimization technique to find a path of an inner reinforcement of an automobile hood is proposed by using design sensitivity informations. The strength and modal characteristics of the automobile hood are analyzed and their design sensitivity analyses with respect to the thickness are carried out using MSC/NASTRAN. Based on the design sensitivity analysis, determination of design variables and response functions is discussed. Techniques improving design from design sensitivity informations are suggested and the double-layer method is newly proposed to optimize the path of stiffener for a shell structure, Using the suggested method, we redesign a new inner reinforcement of an automobile hood and compare the responses with the original design. It is confirmed that new design improved in the frequency responses without the weight increasement.
In precision positioning applications, such as scanning tunneling microscopy and diamond turning machines [1], it is often required that actuators have nanometer resolution in displacement, high stiffness, and fast frequency response. These requirements are met by the use of piezoceramic actuators. A major limitation of piezoceramic actuators, however, is their lack of accuracy due to hysteresis nonlinearity and drift. The maximum error due to hysteresis can be as much as 10-15% of the path covered if the actuators are run in an open-loop fashion. Hence, the accurate control of piezoceramic actuators requires a control strategy that incorporates some form of compensation for the hysteresis. One approach is to develop an accurate model of the hysteresis and the use the inverse as a compensator. The Preisach model has frequently been employed as a nonlinear model for representing the hysteresis, because it encompasses the basic features of the hysteresis phenomena in a conceptually simple and mathematically elegant way. In this paper, a new numerical inversion scheme of the Preisach model is developed with an aim of compensating hysteresis in piezoceramic actuators. The inversion scheme is implemented using the first-order reversal functions and is presented in a recursive form. The inverted model is then incorporated in an open-loop control strategy that regulates the piezoceramic actuator and compensates for hysteretic effects. Experimental results demonstrate satisfactory regulation of the position of the piezoceramic actuator to the desired trajectories.
An eigenspace projection clustering method is proposed for structural damage detection by combining projection algorithm and fuzzy clustering technique. The integrated procedure includes data selection, data normalization, projection, damage feature extraction, and clustering algorithm to structural damage assessment. The frequency response functions (FRFs) of the healthy and the damaged structure are used as initial data, median values of the projections are considered as damage features, and the fuzzy c-means (FCM) algorithm are used to categorize these features. The performance of the proposed method has been validated using a three-story frame structure built and tested by Los Alamos National Laboratory, USA. Two projection algorithms, namely principal component analysis (PCA) and kernel principal component analysis (KPCA), are compared for better extraction of damage features, further six kinds of distances adopted in FCM process are studied and discussed. The illustrated results reveal that the distance selection depends on the distribution of features. For the optimal choice of projections, it is recommended that the Cosine distance is used for the PCA while the Seuclidean distance and the Cityblock distance suitably used for the KPCA. The PCA method is recommended when a large amount of data need to be processed due to its higher correct decisions and less computational costs.
Usually, a risk can be expressed as a product of likelihood and consequence of a hazard factor. Therefore, conventional risk assessment is carried out by frequency analysis and severity analysis, in turns. However, it is well known that intuitive thinking is another excellent way of thinking of human beings. This study aimed to confirm whether there exist any difference in risk assessment results derived by two different procedures - intuitive and analytical. Thus, the present study showed 10 different illustrations to 30 undergraduate students. Their responses were organized as fuzzy membership functions, and summarized as risk assessments, and compared. The results were also verified with the help of statistical hypothesis testing, which showed no significant difference. On the contrary, however, similarity measure used in fuzzy set theory was not credible as anticipated. Many cases failed to satisfy statistical hypothesis even with similarity measure higher than 0.60 so that only a trend could be accepted. In addition, a subject showed a somewhat consistent logical discrepancy in his response, which implied the necessity of sincere analysis in fuzzy formulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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