최근 자동차 산업은 IT 기술을 접목하여 운전자에게 편의를 제공하기 위한 운전자 보조 시스템에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 차선 이탈 방지 및 자율 주행에 적용 가능한 도로상태 변화에 강인한 차선 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 Otsu 임계값 결정 방법과 가우시안 필터와 에지를 통한 후보 영역 검출 방법을 이용한다. 또한, 허프 변환을 통한 차선의 기울기와 폭 정보를 이용하여 차선을 검출한다. 실선뿐만 아니라 점선 차선 검출을 위해 기존에 검출된 차선 정보를 이용하여 다음 프레임에서 차선이 위치할 경로를 계산해 가상의 차선을 그려주는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 실선과 점선상황에서 차선 검출이 모두 가능했고 오픈소스 하드웨어인 라즈베리 파이 2에 적용할 경우 실시간 처리가 가능함을 확인했다.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제14권2호
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pp.78-81
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2013
$0.95(Na_{0.5}K_{0.5})NbO_3-0.05BaTiO_3+0.2wt%\;Ag_2O$ (hereafter, No excess NKN) ceramics and $0.95(Na_{0.5}K_{0.5})NbO_3-0.05BaTiO_3+0.2wt%\;Ag_2O$ with excess $(Na_{0.5}K_{0.5})NbO_3$ (hereafter, Excess NKN) were fabricated by the conventional solid state sintering method, and their phase transition properties and dielectric properties were investigated. The crystalline structure of No excess NKN ceramics and Excess NKN ceramics were shown characteristics of polymorphic phase transition (hereafter, PPT), especially shift from the orthorhombic to tetragonal phase by increasing sintering temperature range from $1,100^{\circ}C$ to $1,200^{\circ}C$. Also, the temperature coefficient of capacitance (hereafter, TCC) of No excess NKN ceramics and Excess NKN ceramics from $-40^{\circ}C$ to $100^{\circ}C$ was measured to evaluate temperature stability for applications in cold regions. The TCC of No excess NKN and Excess NKN ceramics showed positive TCC characteristics at a temperature range from $-40^{\circ}C$ to $100^{\circ}C$. Especially, Excess NKN showed a smaller TCC gradient than those of Excess NKN ceramics in range from $-40^{\circ}C$ to $100^{\circ}C$. Therefore, NKN piezoelectric ceramics combined with temperature compensated capacitor having negative temperature characteristics is desired for usage in cold regions.
동전기 정화기술을 이용한 오염토양 정화시에 단점으로 지적되는 $10^{+}$에 의한 전기삼투 흐름의 유속 저하와 $OH^{-}$에 의한 중금속의 침전 현상을 감소시키기 위하여 새로운 방법이 제시되었다. 이는 양극과 음극의 전해질을 직접 순환시킴으로서 양극과 음극의 전해질 pH를 조절하여 동전기 정화기술을 적용한 토양 정화시에 오염토양 복원을 위한 조업기간의 연장, 전기경사 증가율의 감소, 그리고 대상 중금속인 납 제거율을 향상시킬 수가 있었다. 이는 전해질의 pH 조절을 통하여 토양 pH를 조절함으로써 가능하였다. 또한 전해질 순환공정을 적용할 경우 유출수가 발생하지 않아 일반적으로 동전기 정화기술의 적용시의 단점으로 지적되는 유출수의 2차 처리에 대한 문제점을 해결하였으며, 유출수의 발생이 제거됨에 따라 조업시에 사용되는 전해질의 사용량 또한 획기적으로 감소시킬 수가 있었다.
Yijung-tang (YJT) is a traditional herbal formula comprising 4 medicinal herbs. In the present study, we performed the simultaneous analysis for three compounds of YJT and examined anti-allergic effects in vitro. The column for separation of three compounds was used Gemini C18 column and maintained at 40$^{\circ}C$. The mobile phase for gradient elution consisted of two solvent systems. To evaluate Th2 chemokines, YJT was treated into tumor necrosis factor (TNF)-${\alpha}$ and interferon (IFN)-${\gamma}$-stimulated HaCaT cells, and performed ELISA for thymus and activation regulated chemokine (TARC) and regulated on activation, normal T-cell expressed and secreted (RANTES). To measure Th2 cytokines, YJT was added into primary mouse splenocytes, and performed ELISA for interleukin (IL)-4, 5, 13. Calibration curves were acquired with r2 >0.9999. The contents of liquiritin, glycyrrhizin, and 6-gingerol in YJT were 4.50 mg/g, 11.10 mg/g, and 1.33 mg/g, respectively. YJT inhibited production of TARC and RANTES in TNF-${\alpha}$ and IFN-${\gamma}$-treated HaCaT cells. YJT also reduced production of IL-4, 5, and 13 in primary mouse splenocytes. In conclusion, our data will be a valuable information to improve quality control and anti-allergic effects of YJT.
Turbidity has various effects on the water quality and ecosystem of a river. High turbidity during floods increases the operation cost of a drinking water supply system. Thus, the management of turbidity is essential for providing safe water to the public. There have been various efforts to estimate turbidity in river systems for proper management and early warning of high turbidity in the water supply process. Advanced data analysis technology using machine learning has been increasingly used in water quality management processes. Artificial neural networks(ANNs) is one of the first algorithms applied, where the overfitting of a model to observed data and vanishing gradient in the backpropagation process limit the wide application of ANNs in practice. In recent years, deep learning, which overcomes the limitations of ANNs, has been applied in water quality management. LSTM(Long-Short Term Memory) is one of novel deep learning algorithms that is widely used in the analysis of time series data. In this study, LSTM is used for the prediction of high turbidity(>30 NTU) in a river from the relationship of turbidity to discharge, which enables early warning of high turbidity in a drinking water supply system. The model showed 0.98, 0.99, 0.98 and 0.99 for precision, recall, F1-score and accuracy respectively, for the prediction of high turbidity in a river with 2 hour frequency data. The sensitivity of the model to the observation intervals of data is also compared with time periods of 2 hour, 8 hour, 1 day and 2 days. The model shows higher precision with shorter observation intervals, which underscores the importance of collecting high frequency data for better management of water resources in the future.
최근 빅데이터를 수용하기 위한 대용량 저장 장치가 필요한 엔터프라이즈 저장 시스템에서는 비용과 크기 대비 직접도가 높은 대용량의 플래시 메모리 기반 저장 장치를 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 대용량 저장 장치의 신뢰도와 이용성에 직접적인 영향을 주는 플래시 메모리 미디어의 수명을 극대화 하기 위해 경사하강법을 적용한 고효율 수명 예측 방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 불량 발생 빈도를 학습하기 위한 메타 데이터를 저장하는 매트릭스의 구조를 제안하고 메타데이터를 이용한 비용 모델을 제안한다. 또한 학습된 범위를 벗어난 불량이 발생 했을 때 예외 상황에서의 수명 예측 정책을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 이전까지 플래시 메모리의 수명 예측을 위해 사용되어 온 고정 횟수 기반 수명 예측 방법과 예비 블록의 남은 비율을 기반으로 하는 수명 예측 방법 대비 수명을 극대화 할 수 있음을 증명하여 우수성을 확인했다.
This paper presents a hybrid numerical approach, which combines a two-phase Navier-Stokes model (NS) and the fully nonlinear potential theory (FNPT), for modelling wave-structure interaction. The former governs the computational domain near the structure, where the viscous and turbulent effects are significant, and is solved by OpenFOAM/InterDyMFoam which utilising the finite volume method (FVM) with a Volume of Fluid (VOF) for the phase identification. The latter covers the rest of the domain, where the fluid may be considered as incompressible, inviscid and irrotational, and solved by using the Quasi Arbitrary Lagrangian-Eulerian finite element method (QALE-FEM). These two models are weakly coupled using a zonal (spatially hierarchical) approach. Considering the inconsistence of the solutions at the boundaries between two different sub-domains governed by two fundamentally different models, a relaxation (transitional) zone is introduced, where the velocity, pressure and surface elevations are taken as the weighted summation of the solutions by two models. In order to tackle the challenges associated and maximise the computational efficiency, further developments of the QALE-FEM have been made. These include the derivation of an arbitrary Lagrangian-Eulerian FNPT and application of a robust gradient calculation scheme for estimating the velocity. The present hybrid model is applied to the numerical simulation of a fixed horizontal cylinder subjected to a unidirectional wave with or without following current. The convergence property, the optimisation of the relaxation zone, the accuracy and the computational efficiency are discussed. Although the idea of the weakly coupling using the zonal approach is not new, the present hybrid model is the first one to couple the QALE-FEM with OpenFOAM solver and/or to be applied to numerical simulate the wave-structure interaction with presence of current.
Arani, Ali Ghorbanpour;Pourjamshidian, Mahmoud;Arefi, Mohammad;Arani, M.R. Ghorbanpour
Smart Structures and Systems
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제23권2호
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pp.141-153
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2019
This research deals with wave propagation of the functionally graded (FG) nano-beams based on the nonlocal elasticity theory considering surface and flexoelectric effects. The FG nano-beam is resting in Winkler-Pasternak foundation. It is assumed that the material properties of the nano-beam changes continuously along the thickness direction according to simple power-law form. In order to include coupling of strain gradients and electrical polarizations in governing equations of motion, the nonlocal non-classical nano-beam model containg flexoelectric effect is used. Also, the effects of surface elasticity, dielectricity and piezoelectricity as well as bulk flexoelectricity are all taken into consideration. The governing equations of motion are derived using Hamilton principle based on first shear deformation beam theory (FSDBT) and also considering residual surface stresses. The analytical method is used to calculate phase velocity of wave propagation in FG nano-beam as well as cut-off frequency. After verification with validated reference, comprehensive numerical results are presented to investigate the influence of important parameters such as flexoelectric coefficients of the surface, bulk and residual surface stresses, Winkler and shear coefficients of foundation, power gradient index of FG material, and geometric dimensions on the wave propagation characteristics of FG nano-beam. The numerical results indicate that considering surface effects/flexoelectric property caused phase velocity increases/decreases in low wave number range, respectively. The influences of aforementioned parameters on the occurrence cut-off frequency point are very small.
본 논문에서는 유명한 산에 대한 가상현실을 제공하고, 등산하고자 하는 산에 대한 기온, 공기, 음향, 메아리 등의 실제 산 환경요인을 제공하여 실제 등산할 때 느끼는 오감과 실감을 지원할 수 있는 VR기반의 사이버 등산 시스템을 설계하였다. 실시간 현장상황을 반영하는 VR기반의 사이버 등산 시스템은 크게 실시간 현장의 데이터를 수집하는 데이터 수집모듈, 현장의 데이터를 이용하여 사용자에게 오감을 느끼게 하는 다수개의 구동모듈 그리고 구동모듈에서 제공되는 자극과 사용자의 신체변화추이를 감지하기 위한 센서모듈로 설계하였다. 제안된 사이버 등산시스템은 기존의 VR기반 등산시스템과 달리, 등산하고자 하는 산에 대한 단순한 가상현실뿐만이 아니고 실제 산의 자연조건들을 제공할 수 있고 등산로의 오르막 내리막까지 구현이 가능할 것이다. 특히, 실제 등산에서 발생할 수 있는 불필요한 조건과 위험요소는 배제하고 오히려 실제 등산로에 다람쥐와 같은 증강현실을 지원하여 사용자에게 재미와 게임적 요소를 제공하는 효과가 있다. 또한, 등산 전후 신체의 변화를 사용자에게 제공함으로써, 등산높이, 경사도, 등산속도 등의 다양한 피드백을 제공할 수 있는 효과가 있을 것으로 기대된다.
Jang, Beom-Seon;Kim, Jae Dong;Park, Tae-Yoon;Jeon, Sang Bae
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제11권1호
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pp.82-96
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2019
A semi-submersible structure has been widely used for offshore drilling and production of oil and gas. The small water plane area makes the structure very sensitive to weight increase in terms of payload and stability. Therefore, it is necessary to lighten the substructure from the early design stage. This study aims at an optimization of hull structure based on a sophisticated yield and buckling strength in accordance with classification rules. An in-house strength assessment system is developed to automate the procedure such as a generation of buckling panels, a collection of required panel information, automatic buckling and yield check and so on. The developed system enables an automatic yield and buckling strength check of all panels composing the hull structure at each iteration of the optimization. Design variables are plate thickness and stiffener section profiles. In order to overcome the difficulty of large number of design variables and the computational burden of FE analysis, various methods are proposed. The steepest descent method is selected as the optimization algorithm for an efficient search. For a reduction of the number of design variables and a direct application to practical design, the stiffener section variable is determined by selecting one from a pre-defined standard library. Plate thickness is also discretized at 0.5t interval. The number of FE analysis is reduced by using equations to analytically estimating the stress changes in gradient calculation and line search steps. As an endeavor to robust optimization, the number of design variables to be simultaneously optimized is divided by grouping the scantling variables by the plane. A sequential optimization is performed group by group. As a verification example, a central column of a semi-submersible structure is optimized and compared with a conventional optimization of all design variables at once.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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