Monitoring of impact loads is a very important technique in the field of structural health monitoring (SHM). However, in most cases it is not possible to measure impact events directly, so they need to be reconstructed. Impact load reconstruction refers to the problem of estimating an input to a dynamic system when the system output and the impulse response function are usually known. Generally this leads to a so called ill-posed inverse problem. It is reasonable to use prior knowledge of the force in order to develop more suitable reconstruction strategies and to increase accuracy. An impact event is characterized by a short time duration and a spatial concentration. Moreover the force time history of an impact has a specific shape, which also can be taken into account. In this contribution these properties of the external force are employed to create a sample-force-dictionary and thus to transform the ill-posed problem into a sparse recovery task. The sparse solution is acquired by solving a minimization problem known as basis pursuit denoising (BPDN). The reconstruction approach shown here is capable to estimate simultaneously the magnitude of the impact and the impact location, with a minimum number of accelerometers. The possibility of reconstructing the impact based on a noisy output signal is first demonstrated with simulated measurements of a simple beam structure. Then an experimental investigation of a real beam is performed.
자재 관리는 건설프로젝트에서 소요되는 전체 비용의 50%이상에 해당하는 가장 중요한 현장 관리 중 하나이다. 건설 분야의 자재 관리 방법 증 하나로 무선 주파수 인식(Radio Frequency Identification)을 사용한 관리가 시도되고 있다. 하지만 현재 RFID의 트랜스폰더(Transponder)를 어떻게 그리고 어디에 설치하여야 효율적인 자재 관리가 이루어지는 지에 대한 연구가 미비한 실정이고 어떠한 방법으로 최적화를 하여야 효율적인 설치가 될 것인지에 대한 연구도 이루어 지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 RFID 트랜스폰더를 공사 현장에서 어떻게 그리고 어디에 설치하여야 효율적인 위치 설정이 될 수 있는지 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 방법에 대하여 알아본다.
영재의 판별은 명확한 조작적 정의를 바탕으로 하되 분명한 목적을 가진 영재교육프로그램에의 참가 대상자를 선발하는 기능으로 그 역할이 바뀌어야 한다. 수학 영재성의 발현시기와 수학 교과 내에서의 관심 분야에도 개인차가 있으므로 선발에는 시차를 두고 수 차례의 기회를 제공하여야 한다. 또한 프로그램 대상자로 기선발된 아동 중에 부적응 현상을 보이는 경우가 있으므로 재선발을 실시하는 것도 필요하다. 선발은 수학 문제해결력 검사에서 일정 비율의 범위에 들어가는 학생들을 우선 대상으로 하되, 창의력이 우수한 학생을 위주로 선발해야 한다. 특히 가능성의 발현과 교육의 기회라는 측면에서 볼 때 선발 위원회에서는 모든 요인의 합계 점수보다는 프로그램을 운영하고자 하는 방향이나 제공하고자 하는 교육수준과 일치하는 특정한 요인에 대한 점수만을 우선적으로 고려하는 것도 필요하다.
This paper proposes an efficient method of object identification and localization for image recognition. The new proposed algorithm utilizes correlogram back-projection in the YCbCr chromaticity components to handle the problem of sub-region querying. Utilizing similar spatial color information enables users to detect and locate primary location and candidate regions accurately, without the need for additional information about the number of objects. Comparing this proposed algorithm to existing methods, experimental results show that improvement of 21% was observed. These results reveal that color correlogram is markedly more effective than color histogram for this task. Main contribution of this paper is that a different way of treating color spaces and a histogram measure, which involves information on spatial color, are applied in object localization. This approach opens up new opportunities for object detection for the use in the area of interactive image and 2-D based augmented reality.
Fanos, Ali Mutar;Pradhan, Biswajeet;Mansor, Shattri;Yusoff, Zainuddin Md;Abdullah, Ahmad Fikri bin;Jung, Hyung-Sup
대한원격탐사학회지
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제35권1호
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pp.93-115
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2019
The availability of high-resolution laser scanning data and advanced machine learning algorithms has enabled an accurate potential rockfall source identification. However, the presence of other mass movements, such as landslides within the same region of interest, poses additional challenges to this task. Thus, this research presents a method based on an integration of Gaussian mixture model (GMM) and ensemble artificial neural network (bagging ANN [BANN]) for automatic detection of potential rockfall sources at Kinta Valley area, Malaysia. The GMM was utilised to determine slope angle thresholds of various geomorphological units. Different algorithms(ANN, support vector machine [SVM] and k nearest neighbour [kNN]) were individually tested with various ensemble models (bagging, voting and boosting). Grid search method was adopted to optimise the hyperparameters of the investigated base models. The proposed model achieves excellent results with success and prediction accuracies at 95% and 94%, respectively. In addition, this technique has achieved excellent accuracies (ROC = 95%) over other methods used. Moreover, the proposed model has achieved the optimal prediction accuracies (92%) on the basis of testing data, thereby indicating that the model can be generalised and replicated in different regions, and the proposed method can be applied to various landslide studies.
Gerardin, Delphine;Uggenti, Anna Chiara;Beils, Stephane;Carpignano, Andrea;Dulla, Sandra;Merle, Elsa;Heuer, Daniel;Laureau, Axel;Allibert, Michel
Nuclear Engineering and Technology
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제51권4호
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pp.1024-1031
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2019
The Molten Salt Fast Reactor (MSFR) with its liquid circulating fuel and its fast neutron spectrum calls for a new safety approach including technological neutral methodologies and analysis tools adapted to early design phases. In the frame of the Horizon2020 program SAMOFAR (Safety Assessment of the Molten Salt Fast Reactor) a safety approach suitable for Molten Salt Reactors is being developed and applied to the MSFR. After a description of the MSFR reference design, this paper focuses on the identification of the Postulated Initiating Events (PIEs), which is a core part of the global assessment methodology. To fulfil this task, the Functional Failure Mode and Effect Analysis (FFMEA) and the Master Logic Diagram (MLD) are selected and employed separately in order to be as exhaustive as possible in the identification of the initiating events of the system. Finally, an extract of the list of PIEs, selected as the most representative events resulting from the implementation of both methods, is presented to illustrate the methodology and some of the outcomes of the methods are compared in order to highlight symbioses and differences between the MLD and the FFMEA.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권10호
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pp.271-281
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2022
Manual seed classification challenges can be overcome using a reliable and autonomous seed purity identification and classification technique. It is a highly practical and commercially important requirement of the agricultural industry. Researchers can create a new data mining method with improved accuracy using current machine learning and artificial intelligence approaches. Seed classification can help with quality making, seed quality controller, and impurity identification. Seeds have traditionally been classified based on characteristics such as colour, shape, and texture. Generally, this is done by experts by visually examining each model, which is a very time-consuming and tedious task. This approach is simple to automate, making seed sorting far more efficient than manually inspecting them. Computer vision technologies based on machine learning (ML), symmetry, and, more specifically, convolutional neural networks (CNNs) have been widely used in related fields, resulting in greater labour efficiency in many cases. To sort a sample of 3000 seeds, KNN, SVM, CNN and CNN-SVM hybrid classification algorithms were used. A model that uses advanced deep learning techniques to categorise some well-known seeds is included in the proposed hybrid system. In most cases, the CNN-SVM model outperformed the comparable SVM and CNN models, demonstrating the effectiveness of utilising CNN-SVM to evaluate data. The findings of this research revealed that CNN-SVM could be used to analyse data with promising results. Future study should look into more seed kinds to expand the use of CNN-SVMs in data processing.
Purpose - The purpose of this study is to identify team commitment affecting employees' innovative activities and factors affecting team commitment including empowerment by leaders and job enrichment factors. In other words, so as to explain outcome variables of innovative activities, this study aims to emphasize employees' attachment roles towards their groups within nomological network, and identify the motives encouraging employees' innovative activities. The research purpose is significant due to the realistic situation of hotel industry. The reason why innovative activities are important can be found in recent changes of business environment. Also, unlike other various studies on precedence factors encouraging employees' innovative activities, this study classified those precedence factors into job and leader characteristics, and it emphasized the importance of team commitment as the process that job and leader characteristics are connected to innovative activities. Research design, data and methodology - The survey for this study was conducted during October 6th ~ November 10th in 2014 to the employees who are working in 5-star hotels in Korea. As for the selection of hotels and sampling method, convenience sampling method was used to the employees in 5-star hotels. Self-report method was used in the survey, judging that the employees' characteristics would be relatively homogeneous. 311 questionnaires were distributed in total, and 275 reponses were collected. After excluding the missing and unreliable responses, 245 questionnaires were used in the research. SPSS and AMOS programs were used for the analysis. Results - First, empowering leadership had positive effects on hotel employees' team commitment. It indicates that hotel employees are more committed to their team when their leaders set examples, provide information, and involve employees in decision-making process. Second, as a result of the relationship analysis in task diversity, task significance, task identity and team commitment, task diversity and task significance had significant effect on team commitment, while task identity had no significant effect on team commitment. It indicates that team commitment is enhanced when the employees can conduct diverse types of jobs and get more opportunities to talk with the guests. Also, the repetition for the same jobs in hotel rooms and the space for preparing food and beverage do not lead to team commitment, even though the employees fulfill their duties to the end. Third, hotel employees' team commitment has positive effect on their innovative activities. It indicates that employees voluntarily conduct innovative activities when they are attached to their team and identifies themselves with the team. Conclusions - There are theoretical and practical implications in this study. First, in terms of the theoretical perspective, this study proposes structural framework in team commitment, and it identifies the psychological mechanism in team commitment from the aspect of social exchange, which resulted in identification of precedence factors related to team commitment. In addition, this study presents new possibilities for relevant studies about team commitment by examining the effect on team commitment when the importance of innovative activities is emphasized in recent business environment.
본 논문에서는 초등정보과학영재의 판별 방안을 제안하기 위하여 수행한 연구는 아래와 같다. 첫째, 초등 정보과학영재의 정의와 판별을 위해 영재에 대한 이론적 연구를 시행하고, 여러 학자들의 이론과 수학 과학영재의 판별원칙 요소 절차를 바탕으로 하여 초등 정보과학영재의 판별원칙 요소 절차를 재구성하여 새로운 초등 정보과학영재의 판별방법을 제안한다. 둘째, 초등 정보과학영재의 판별절차와 그에 따른 내용을 정의하고, 6학년들을 대상으로 3단계에 걸친 관찰 및 평가를 통해 영재판별을 실시한다. 셋째, 판별절차에 의해 정해진 영재집단과 타 초등학교의 수학 과학 학업우수자인 일반집단과의 과제 성취를 비교, 분석하여 타당도를 분석한다.
Drug identification service and other drug-related query service are becoming increasingly important in hospital pharmacy. The goal of this research was to investigate current situation of the service in hospital pharmacy, which recently implemented the services as part of provision of advanced hospital pharmacy service in order to assure national health improvement. We investigated the report performed from November 2006 through April 2007 in a university hospital located in Daegu, Korea. Number of drug identification service performed was 81 cases during the first three months period (period I), but it increased to 222 cases during the second three months period (period II), which suggested that the service was welcomed by medical staff in the hospital. Time to process each case was about 30 minutes in the period I while it was only 16 minutes in the period II. Proportion of the unidentifiable cases remained at about 25% during the entire period, which suggests that the system for the identification task appears to have some limitations such as unsatisfactory support from the Korea Pharmaceutical Association, laws, and regulations. A vast majority of drug-related queries were mostly from physicians (60.5%) followed by nurses and pharmacists. Time to process each drug-related query was 10.6 minutes in the period I while it was 6.9 minutes in the period II. Queries answered immediately were about 70% of all queries in the period I, but increased to about 85% in the period II.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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