Thomas Philibert;Andrea Ferrero;Angelo Iollo;Francesco Larocca
Advances in aircraft and spacecraft science
/
제10권6호
/
pp.521-543
/
2023
Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) models are extensively employed in industrial settings for the purpose of simulating intricate fluid flows. However, these models are subject to certain limitations. Notably, disparities persist in the Reynolds stresses when comparing the RANS model with high-fidelity data obtained from Direct Numerical Simulation (DNS) or experimental measurements. In this work we propose an approach to mitigate these discrepancies while retaining the favorable attributes of the Menter Shear Stress Transport (SST) model, such as its significantly lower computational expense compared to DNS simulations. This strategy entails incorporating an explicit algebraic model and employing a neural network to correct the turbulent characteristic time. The imposition of realizability constraints is investigated through the introduction of penalization terms. The assimilated Reynolds stress model demonstrates good predictive performance in both in-sample and out-of-sample flow configurations. This suggests that the model can effectively capture the turbulent characteristics of the flow and produce physically realistic predictions.
International Journal of Control, Automation, and Systems
/
제3권2호
/
pp.183-194
/
2005
In this study, we introduce an advanced architecture of genetically optimized Hybrid Fuzzy Neural Networks (gHFNN) and develop a comprehensive design methodology supporting their construction. A series of numeric experiments is included to illustrate the performance of the networks. The construction of gHFNN exploits fundamental technologies of Computational Intelligence (CI), namely fuzzy sets, neural networks, and genetic algorithms (GAs). The architecture of the gHFNNs results from a synergistic usage of the genetic optimization-driven hybrid system generated by combining Fuzzy Neural Networks (FNN) with Polynomial Neural Networks (PNN). In this tandem, a FNN supports the formation of the premise part of the rule-based structure of the gHFNN. The consequence part of the gHFNN is designed using PNNs. We distinguish between two types of the linear fuzzy inference rule-based FNN structures showing how this taxonomy depends upon the type of a fuzzy partition of input variables. As to the consequence part of the gHFNN, the development of the PNN dwells on two general optimization mechanisms: the structural optimization is realized via GAs whereas in case of the parametric optimization we proceed with a standard least square method-based learning. To evaluate the performance of the gHFNN, the models are experimented with a representative numerical example. A comparative analysis demonstrates that the proposed gHFNN come with higher accuracy as well as superb predictive capabilities when comparing with other neurofuzzy models.
Objective : There are many cases in which degenerative changes are prevalent in both the cervical and lumbar spine, and the relation between both spinal degenerative findings of MRI is controversial. The authors analyzed the prevalence of abnormal findings on MRI, and suggested a model to explain the relationship between cervical and lumbar disc in asymptomatic Korean subjects. Methods : We performed 3 T MRI sagittal scans on 102 asymptomatic subjects (50 men and 52 women) who visited our hospital between the ages of 14 and 82 years (mean age 46.3 years). Scores pertaining to herniation (HN), annular fissure (AF), and nucleus degeneration (ND) were analyzed. The total scores for the cervical and lumbar spine were analyzed using correlation coefficients and multiple linear regression with various predictive parameters, including weight, height, sex, age, smoking, occupation, and sedentary fashion. Results : The correlation coefficients of HN, AF, and ND were 0.44, 0.50, and 0.59, respectively. We made the best model for relationship by using multiple linear regression. Conclusion : The results of the current study showed that there was a close relationship between the cervical score (CS) and lumbar score (LS). In addition, the correlation between CS and LS, as well as the LS value itself, can be altered by other explanatory variables. Although not absolute, there was also a linear relationship between degenerative changes of the cervical and lumbar spine. Based on these results, it can be inferred that degenerative changes of the lumbar spine will be useful in predicting the degree of cervical spine degeneration in an actual clinical setting.
LSP (Line Spectrum Pairs) 파라미터는 음성코덱 (codec)이나 인식기에서 음성신호를 분석하여 전송형이나 저장형 파라미터로 변환되어, 주로 저전송률 음성부호화기에 사용된다. 그러나 LPC (Linear Predictive Coding) 계수를 LSP로 변환하는 방법이 복잡하여 계산시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 기존의 LSP변환 방법 중 음성 부호화기에서 주로 사용하는 실근 (real root)방법은 근을 구하기 위해 주파수 영역을 순차적으로 검색하기 때문에 계산시간이 많이 소요되는 단점을 갖는다. 본 논문에서 기존의 실근 방법과 비교 평가한 알고리즘은 첫 번째 검색 대역에 멜 스케일 (met scale)을 사용하였고, 두 번째는 LSP 파라미터의 분포 특성을 조사하여 이를 토대로 검색구간의 순서와 검색간격을 달리 하였다. 실험결과, 기존의 실근 방식에 비하여 두 가지 방식 모두가 변환시간의 47% 이상이 감소되는데 반하여 동일한 근을 찾음을 알 수가 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
제28권3호
/
pp.547-557
/
2017
건강 관련 삶의 질 자료는 정규분포를 따르지 않고 치우친 분포를 보이며, 등분산 가정을 만족하지 않는 경우가 대부분이다. 또한 건강 관련 삶의 질 자료는 범위가 정해져 있는 자료이며, 건강한 상태를 나타내는 경우 최대값을 가지는 천장효과가 있는 자료이다. 본 연구에서는 건강 관련 삶의 질 자료인 EQ-5D에 대해 선형회귀모형과 베타회귀모형, 그리고 평균과 정밀도에 대한 하위모형을 가지고 있는 확장된 베타회귀모형을 이용하여 예측모형을 개발하고 모형의 예측 정확도를 비교하였다. 선형회귀모형에 비해 확장된 베타회귀모형의 예측 정확도가 높기는 하지만 신뢰구간이 겹치고 있기 때문에 확장된 베타회귀모형의 정확도가 더 높다고 할 수는 없다. 하지만 확장된 베타회귀모형은 공변량에 따라 분산이 달라지는 부분을 설명할 수 있으며 선형회귀모형이 제한된 범위를 벗어난 값을 예측하는 부분을 개선할 수 있다. 따라서 범위가 제한되고 이분산이 있는 치우친 자료에 대해 공변량들이 평균 및 정밀도에 영향을 주는 정도를 동시에 고려하는 확장된 베타회귀모형은 건강 관련 삶의 질 자료인 EQ-5D를 분석하는 방법으로 적절하다고 할 수 있다.
Erdal, Hamit;Erdal, Mursel;Simsek, Osman;Erdal, Halil Ibrahim
Computers and Concrete
/
제21권4호
/
pp.407-417
/
2018
Concrete which is a composite material is one of the most important construction materials. Compressive strength is a commonly used parameter for the assessment of concrete quality. Accurate prediction of concrete compressive strength is an important issue. In this study, we utilized an experimental procedure for the assessment of concrete quality. Firstly, the concrete mix was prepared according to C 20 type concrete, and slump of fresh concrete was about 20 cm. After the placement of fresh concrete to formworks, compaction was achieved using a vibrating screed. After 28 day period, a total of 100 core samples having 75 mm diameter were extracted. On the core samples pulse velocity determination tests and compressive strength tests were performed. Besides, Windsor probe penetration tests and Schmidt hammer tests were also performed. After setting up the data set, twelve artificial intelligence (AI) models compared for predicting the concrete compressive strength. These models can be divided into three categories (i) Functions (i.e., Linear Regression, Simple Linear Regression, Multilayer Perceptron, Support Vector Regression), (ii) Lazy-Learning Algorithms (i.e., IBk Linear NN Search, KStar, Locally Weighted Learning) (iii) Tree-Based Learning Algorithms (i.e., Decision Stump, Model Trees Regression, Random Forest, Random Tree, Reduced Error Pruning Tree). Four evaluation processes, four validation implements (i.e., 10-fold cross validation, 5-fold cross validation, 10% split sample validation & 20% split sample validation) are used to examine the performance of predictive models. This study shows that machine learning regression techniques are promising tools for predicting compressive strength of concrete.
The experimental and numerical works were carried out on high performance fiber reinforced concrete (HPFRC) with w/cm ratios ranging from 0.25 to 0.40, fiber volume fraction (Vf)=0-1.5% and 10% silica fume replacement. Improvements in compressive and flexural strengths obtained for HPFRC are moderate and significant, respectively, Empirical equations developed for the compressive strength and flexural strength of HPFRC as a function of fiber volume fraction. A relation between flexural strength and compressive strength of HPFRC with R=0.78 was developed. Due to the complex mix proportions and non-linear relationship between the mix proportions and properties, models with reliable predictive capabilities are not developed and also research on HPFRC was empirical. In this paper due to the inadequacy of present method, a back propagation-neural network (BP-NN) was employed to estimate the 28-day compressive strength of HPFRC mixes. BP-NN model was built to implement the highly non-linear relationship between the mix proportions and their properties. This paper describes the data sets collected, training of ANNs and comparison of the experimental results obtained for various mixtures. On statistical analyses of collected data, a multiple linear regression (MLR) model with R2=0.78 was developed for the prediction of compressive strength of HPFRC mixes, and average absolute error (AAE) obtained is 6.5%. On validation of the data sets by NNs, the error range was within 2% of the actual values. ANN model has given the significant degree of accuracy and reliability compared to the MLR model. ANN approach can be effectively used to estimate the 28-day compressive strength of fibrous concrete mixes and is practical.
Background: Major intraoperative hemorrhage reportedly predicts unfavorable survival outcomes following surgical resection for esophageal carcinoma (EC). However, the factors predicting the amount of blood lost during thoracoscopic esophagectomy have yet to be sufficiently studied. We sought to identify risk factors for excessive blood loss during video-assisted thoracoscopic surgery (VATS) for EC. Methods: Using simple and multiple linear regression models, we performed retrospective analyses of the associations between clinicopathological/surgical factors and estimated hemorrhagic volume in 168 consecutive patients who underwent VATS-type esophagectomy for EC. Results: The median blood loss amount was 225 mL (interquartile range, 126-380 mL). Abdominal laparotomy (p<0.001), thoracic duct resection (p=0.014), and division of the azygos arch (p<0.001) were significantly related to high volumes of blood loss. Body mass index and operative duration, as continuous variables, were also correlated positively with blood loss volume in simple linear regression. The multiple linear regression analysis identified prolonged operative duration (p<0.001), open laparotomy approach (p=0.003), azygos arch division (p=0.005), and high body mass index (p=0.014) as independent predictors of higher hemorrhage amounts during VATS esophagectomy. Conclusion: As well as body mass index, operation-related factors such as operative duration, open laparotomy, and division of the azygos arch were independently predictive of estimated blood loss during VATS esophagectomy for EC. Laparoscopic abdominal procedures and azygos arch preservation might be minimally invasive options that would potentially reduce intraoperative hemorrhage, although oncological radicality remains an important consideration.
In recent years, an increasing number of experimental studies have shown that the practical application of mature active control systems requires consideration of robustness criteria in the design process, including the reduction of tracking errors, operational resistance to external disturbances, and measurement noise, as well as robustness and stability. Good uncertainty prediction is thus proposed to solve problems caused by poor parameter selection and to remove the effects of dynamic coupling between degrees of freedom (DOF) in nonlinear systems. To overcome the stability problem, this study develops an advanced adaptive predictive fuzzy controller, which not only solves the programming problem of determining system stability but also uses the law of linear matrix inequality (LMI) to modify the fuzzy problem. The following parameters are used to manipulate the fuzzy controller of the robotic system to improve its control performance. The simulations for system uncertainty in the controller design emphasized the use of acceleration feedback for practical reasons. The simulation results also show that the proposed H∞ controller has excellent performance and reliability, and the effectiveness of the LMI-based method is also recognized. Therefore, this dynamic control method is suitable for seismic protection of civil buildings. The objectives of this document are access to adequate, safe, and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization, implementation of sustainable disaster-resilient construction, sustainable planning, and sustainable management of human settlements. Simulation results of linear and non-linear structures demonstrate the ability of this method to identify structures and their changes due to damage. Therefore, with the continuous development of artificial intelligence and fuzzy theory, it seems that this goal will be achieved in the near future.
This study was designed to construct a model that predicts the quality of life of family caregivers with a chronically ill patient. The hypothetical model was developed based on the findings from past studies on quality of life and on the family with a chronically ill patient. Data were collected by self-reported questionnaires from 200 family caregivers in Seoul & Kyung Gi-Do, from May 1 to July 21, 1997. Data were analyzed using descriptive statistics and correlation analysis. The Linear Structural Relationship(LISREL) modeling process was used to find the best fit model which predicts causal relationships among variables. The results are as follows : 1. The overall fit of the hypothetical model to the data was moderate [X$^2$=31.54(df=23, p=.11), GFI=.96, AGFI=.91, RMR=.04]. 2. Paths of the model were modified by considering both its theoretical implication and the statistical significance of the parameter estimates. Compared to the hypothetical model, the revised model has become parsimonious and had a better fit to the data expect chi-square value(GFI=.95, AGFI=.91, RMR=.04). 3. Some of predictive factors, especially economic status, physical ability to perform daily-life activity, period after disease-onset, social support and fatigue revealed indirect effects on the quality of life of family caregivers with a chronically ill patient. 4. The factors, burden and role satisfaction revealed significant direct effects on the quality of life of family caregivers with a chronically ill patient. 5. All predictive variables of quality of life of family caregivers with a chronically ill patient, especially economic status, physical ability to perform daily-life activity, period after disease-onset, social support, fatigue, burden and role satisfaction explained 38.0% of the total variance in the model. In conclusion, the derived model in this study is considered appropriate in explaining and predicting quality of life of family caregivers with a chronically ill patient. Therefore it can effectively be used as a reference model for further studies and suggests direction in nursing practice.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.