In the current research paper, a quasi-3D beam theory is developed for free vibration analysis of functionally graded microbeams. The volume fractions of metal and ceramic are assumed to be distributed through a beam thickness by three functions, power function, symmetric power function and sigmoid law distribution. The modified coupled stress theory is used to incorporate size dependency of micobeam. The equation of motion is derived by using Hamilton's principle, however, Navier type solution method is used to obtain frequencies. Numerical results show the effects of the function distribution, power index and material scale parameter on fundamental frequencies of microbeams. This model provides designers with guidance to select the proper distributions and functions.
As the population and income levels rise, meat consumption steadily increases annually. However, the number of farms and farmers producing meat decrease during the same period, reducing meat sufficiency. Information and Communications Technology (ICT) has begun to be applied to reduce labor and production costs of livestock farms and improve productivity. This technology can be used for rapid pregnancy diagnosis of sows; the location and size of the gestation sacs of sows are directly related to the productivity of the farm. In this study, a system proposes to determine the number of gestation sacs of sows from ultrasound images. The system used the YOLOv7-E6E model, changing the activation function from sigmoid-weighted linear unit (SiLU) to a multi-activation function (SiLU + Mish). Also, the upsampling method was modified from nearest to bicubic to improve performance. The model trained with the original model using the original data achieved mean average precision of 86.3%. When the proposed multi-activation function, upsampling, and AutoAugment were applied, the performance improved by 0.3%, 0.9%, and 0.9%, respectively. When all three proposed methods were simultaneously applied, a significant performance improvement of 3.5% to 89.8% was achieved.
In this paper, the convergence and the learning accuracy of the back-propagation (BP) method in neural network are investigated by 1) analyzing the reason for decelerating the convergence of BP method and examining the rapid deceleration of the convergence when the learning is executed on the part of sigmoid activation function with the very small first derivative and 2) proposing the modified logistic activation function by defining, the convergence factor based on the analysis. Learning on the output patterns of binary as well as analog forms are tested by the proposed method. In binary output patter, the test results show that the convergence is accelerated and the learning accuracy is improved, and the weights and thresholds are converged so that the stability of neural network can be enhanced. In analog output patter, the results show that with extensive initial transient phenomena the learning error is decreased according to the convergence factor, subsequently the learning accuracy is enhanced.
공급사슬과 같은 제조협업을 성공적으로 관리하기 위해서는 효과적인 협업 성과 측정 방법이 필요하다. 기존에 개발된 성과지표들은 주로 기업 내부 업무 또는 아웃소싱의 성과를 측정하기 위하여 개발되었기 때문에, 공동으로 참여하는 제조협업의 성과를 측정하는데 적합하지 않다. 또한, 비용과 같은 일부 성과지표들은 참여기업 간에 이해가 상충되기 때문에 합의 가능한 협업 성과지표의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 공급사슬 표준인 SCOR 모형에 기반하여 제조협업에서 양자가 합의할 수 있는 협력적 성과지표(cKPI : collaborative Key Performance Indicators)를 도출하는 방법을 제안하고, 이를 바탕으로 제조협업에 대한 종합적인 성과 만족도를 측정하는 방법을 제시한다. 특히, 기업간에 체결되는 서비스 수준 계약(SLA : Service Level Agreements)의 특성을 반영하기 위하여, Sigmoid 함수를 이용한 성과 만족도 함수를 도입하였다. 본 연구에서 제시된 협력적 성과 측정 및 관리 방법은 점차 확대되고 있는 협업 프로세스에서 상호 합의할 수 있는 정량적 지표를 개발하고 성과를 측정하는 데 활용함으로써 지속적인 제조협업 개선에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
Substation facilities have become large and complex in the electric power systems. Development of condition monitoring and diagnosis techniques have been very important to improve the security of substation transformers. This paper presents a method to analyze the cause and the degree of aging of power transformers by Self organizing map(SOM). Dissolved gas data were non-linearly transformed by sigmoid function to make determination of SOM close to that of human. Potential of a failure and the degree of aging of a normal transformer are identified by using the proposed quantitative criterion. Furthermore, transformer aging is monitored by the proposed criterion for a set of transformers. To demonstrate the validity of the proposed method, a case study is performed and its results are presented.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제5A권1호
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pp.40-45
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2005
Substation facilities have become extremely large and complex parts of electric power systems. The development of condition monitoring and diagnosis techniques has been a very significant factor in the improvement of substation transformer security. This paper presents a method to analyze the cause, the degree, and the aging process power transformers by the Self Organizing Map (SOM) method. Dissolved gas data were non-linearly transformed by the sigmoid function in SOM that works much the same way as the human decision making process. The potential for failure and the degree of aging of normal transformers are identified by using the proposed quantitative criterion. Furthermore, transformer aging is monitored by the proposed criterion for a set of transformers. To demonstrate the validity of the proposed method, a case study is performed and its results are presented.
Conventionally in the industrial control, PlD controller has been used because of its robustness, and nonlinear characteristic of a system under control. Although the PlD controller produce suitable parameter of the each system and also variable of PlD controller should be changed according to environment, disturbance, load. In this paper, the convergence and learning accuracy of the back-propagation(BP) method in neural network are investigated by analyzing the reason for decelerating the convergence of BP method. and examining the rapid deceleration of the convergence when the learning is executed on the part of sigmoid activation function with the very small first derivative. The modified logistic activation function it proposed by defining the convergence factor based on the analysis and applied to the position and speed control of a DC-servo motor. This paper revealed for experimental, a neural network and a PD controller combined off-line system using developed the position and speed characteristics of a DC-servo motor.
Analysis of runoff is substantial for effective water management in the watershed. Runoff occurs by reaction of a watershed to the rainfall and has non-linearity and uncertainty due to the complex relation of weather and watershed factors. ANN (Artificial Neural Network), which learns from the data, is one of the machine learning technique known as a proper model to interpret non-linear data. The performance of ANN is affected by the ANN's structure, the number of hidden layer nodes, learning rate, and activation function. Especially, the activation function has a role to deliver the information entered and decides the way of making output. Therefore, It is important to apply appropriate activation functions according to the problem to solve. In this paper, ANN models were constructed to estimate runoff with different activation functions and each model was compared and evaluated. Sigmoid, Hyperbolic tangent, ReLU (Rectified Linear Unit), ELU (Exponential Linear Unit) functions were applied to the hidden layer, and Identity, ReLU, Softplus functions applied to the output layer. The statistical parameters including coefficient of determination, NSE (Nash and Sutcliffe Efficiency), NSEln (modified NSE), and PBIAS (Percent BIAS) were utilized to evaluate the ANN models. From the result, applications of Hyperbolic tangent function and ELU function to the hidden layer and Identity function to the output layer show competent performance rather than other functions which demonstrated the function selection in the ANN structure can affect the performance of ANN.
본 연구에서는 이산 웨이브렛 도메인에서 기저계수와 웨이브렛 계수의 변환을 이용하여 X-ray 이미지의 대조도를 향상시키는 방법을 제안하였다. 기저 함수의 변환은 기존에 나와있는 contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE)와 multi-scale image contrast amplification (MUSICA)와 같은 보편적인 영상의 대조도 향상 기법을 적용하였으며 대조도가 향상된 저해상도 기저 계수의 역변환으로 인한 Blurring 현상을 방지하고 또한 이미지의 선명도를 향상시키기 위하여 웨이브렛 계수에 sigmoid function을 적용하였다. 본 알고리즘에 대한 성능 평가를 위하여 contrast detail mammography(CDMAM) 팬텀의 영상을 획득하여 기존에 사용한 대조도 향상 기법들과 contrast to noise ratio (CNR) 및 line profile에 대한 비교평가를 실시 하였고 그 결과 기존의 대조도 향상기법을 웨이브렛 도메인에서 적용하는 것이 뛰어나다는 것을 알 수 있었다. 본 영상 대조도 향상기법은 영상의 대조도를 증가시키는 동시에 잡음의 증폭을 효율적으로 억제할 수 있다. 따라서 본 연구는 의료 영상뿐 만이 아닌 대조도와 선명도가 중요시되는 여려 분야에 적용될 수 있으리라 기대된다.
The purpose of this study was to established the characteristic radiographic features in salivary gland diseases by means of sialography and scintigraphy. Sialograms and scintigrams with diseases of salivary gland were examined. In this group were 5 salivary stones, 14 sialadenitis, 17 Sjogren's syndromes and 8 benign tumors. The obtained results were as follows; 1. In the configuration of the shape of main duct, those revealed that modified curvilinear and curvilinear types were predominant in Sjogren's syndromes but reverse sigmoid and angular types were in sialolithiasis and sialadenitis combined with sialodochitis. 2. In the configuration of the course of main duct, those revealed that smooth types were predominant in sialadenitis and irregular types were predominant in Sjogren's syndromes and benign tumors and irregular types were seen in all salivary stones and sialadenitis combined with sialodochitis, 3. In the type of intraglandular pattern, those revealed that destructive changes of salivary duct system and parenchyma were severe in sialadenitis and salivary stones and predominantly severe in Sjogren's syndromes. 4. The function of salivary gland was decreased severely in Sjogren's syndrome. and also decrease in salivary stone and sialadenitis. In benign tumor, the uptake of radioisotope was not seen in lesion and the function of salivary gland decreased in its remaining normal parenchyma.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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