The distribution of tags is an important factor that affects the performance of radio-frequency identification (RFID). To study RFID performance, it is necessary to obtain RFID tags' coordinates. However, the positioning method of RFID technology has large errors, and is easily affected by the environment. Therefore, a new method using optical measurement is proposed to achieve RFID performance analysis. First, due to the possibility of blurring during image acquisition, the paper derives a new image prior to removing blurring. A nonlocal means-based method for image deconvolution is proposed. Experimental results show that the PSNR and SSIM indicators of our algorithm are better than those of a learning deep convolutional neural network and fast total variation. Second, an RFID dynamic testing system based on photoelectric sensing technology is designed. The reading distance of RFID and the three-dimensional coordinates of the tags are obtained. Finally, deep learning is used to model the RFID reading distance and tag distribution. The error is 3.02%, which is better than other algorithms such as a particle-swarm optimization back-propagation neural network, an extreme learning machine, and a deep neural network. The paper proposes the use of optical methods to measure and collect RFID data, and to analyze and predict RFID performance. This provides a new method for testing RFID performance.
지금까지 퓨리에 변환이 신호처리법으로 가장 널리 사용되고 있다. 그러나, 이 방법은 신호의 주파수성분이 시간에 대하여 어떻게 변화하는지를 표현하지 못한다. 따라서, 최근 이와 같이 비정상신호를 표현하지 못하는 퓨리에 변환의 단점을 보완하여, 신호의 시간과 주파수에 대한 정보를 동시에 표현할 수 있는 시간-주파수 해석법들이 개발되기 시작하였다. 본 연구에서는 인공열화된 SUS 316강의 초음파신호를 시간-주파수 해석법으로 분석하였다. 특히, 단시간 퓨리에 변화법과 위그너 빌 분포법을 이용하여 초음파 신호의 주파수 성분과 특성을 분석하였다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권6호
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pp.9-18
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2020
This study seeks to analyze the effect of Non-Performing Loans and Capital Adequacy Ratio on Return on Assets on ten conventional banks listed on the Indonesia Stock Exchange (BEI-IDX). This study uses secondary panel data for 2015-2019 in the form of CAR and NPL values from ten conventional banks listed on the BEI-IDX during the 2020 observation period. The research approach is quantitative descriptive with data analysis methods, namely, linear regression. The testing phase of this study includes: transform value, F-test, T-test and hypothesis test with significancy level sig < 0.05. The results of this study reveal that Non-Performing Loans had a significant negative effect (t = -2,637) (0.011 <0.0) on Return on Assets, while Capital Adequacy Ratio has no significant effect on ROA (0.760 > 0.05). R2 value is 0.128 or 12.8%. It has a significant effect on variables, calling efforts by banks, governments, and authorities monetary of related institutions to maintain the stability of finance. The reduction of Non-Performing Loan impacts on assets and capital adequacy ratio, besides, the normal NPL will control the stability of finance. If a balance is created either in the form of values or amounts of the variables, the reduction in Non-Performing Loans will be controlled.
비닐하우스 아치구조에 고정햄머 및 이동가속도계 형식을 취한 충격진동실험을 수행하여 획득한 일련의 진동기록으로 부터 고유진동수, 감쇠율 및 모드형태 등과 같은 모달계수를 추출하기 위하여 최신 고급 주파수영역 시스템판별법인 PolyMAX 및 FDD를 적용하였다. 전자는 입력-출력 데이터 모두를 사용하며, 후자는 출력 데이터 만 을 사용한다. 본 연구의 비닐하우스 강재 파이프 아치와 같이 매우 세장한 구조물에 진동계측 등과 같은 비파괴 실험기법을 적용하여 정적좌굴 하중을 결정할 수 있는 지 여부 및 손상을 감지할 수 있는지 등에 대하여 중점적으로 조사하였다. 대체로 추출한 모달계수는 유한요소해석으로부터 획득한 결과와 좋은 일치를 나타냈으며, 지속적으로 수행 할 후속연구에 가능성을 제시하였다.
Background: Appropriateness issues have emerged regarding the non-application of hazardous substance safety standards for items classified as 'other textile products'. Objectives: Testing for formaldehyde (HCHO) and risk assessment were conducted on 'other textiles products' to provide reference data for promoting product safety policies. Methods: Testing was conducted on five items (102 products) classified as 'other textile products' according to relevant standards (textile products safety standards), and the risk of each product was assessed using the evaluation methodologies of the European Centre for Ecotoxicology and Toxicology of Chemicals (ECETOC) and European Chemical Agency (ECHA). Results: Out of the 102 products tested, HCHO was detected above the quantification limit in five. Based on these results, the screening risk assessment indicated that three products exceeded the criteria. Upon reassessing the emission and transfer rates of products exceeding the criteria, it was confirmed that there were no instances of exceeding the criteria. Conclusions: Risk assessment results can be used as supporting data for non-application of hazardous substance standards. However, it is deemed necessary to transition towards a management approach based on risks in order to addressing emerging trends such as convergence/new products.
Objectives : To develop measurement scales of Internet addiction, and propose a Korean Internet Addiction Index (K-IAI) and classification criteria for Internet addiction from the threshold scores developed. Methods : The identification of the concept of 'Internet addiction' was based on the literature review. To select the scales, an exploratory factor analysis was applied. A construct validation was tested by a confirmatory factor analysis (CFA) with a structured equation model (SEM). In testing the validity of the classification criteria, ANOVA and non-recursive models with SEM were applied. Results : Out of 1,080 questionnaires distributed, 1,037 were returned,; a response rate of 96%. The Cronbach-$\alpha$ of all items was over 0.75. Using an exploratory factor analysis in the condition of a 6 factor constrain as the study model proposed, 23 of the initial 28 items were identified. In testing the discriminant and convergent validity of the selected 23 scales using CFA with SEM, the Internet addiction model explained about 93% of all variances of the data collected, and all the latent variables significantly explained the designated scales. A K-IAI was proposed using the T-scores of the sum of all factor averages. In the classification of users, the basic concept was a twostandard deviation approach of the K-IAI as the criteria of MMPI. The addiction group had a score ${\geq}70$ in the K-IAI, the pre-addiction group between ${\geq}50$ and <70, and the average user group <50. The Internet use times of the classified groups were statistically different in the ANOVA and multiple comparisons. Conclusions : The K-IAI is a reliable and valid instrument for measuring Internet addiction. Moreover, the taxonomy of the groups was also verified using various methods.
콘크리트 벽체 구조물에 매입된 철근의 정량적인 부식률을 측정하기 위하여 자연전위 측정법과 적외선 열화상법을 이용하였다. 벽체 실험체는 부식률(0, 1, 3, 5, 7%)과 피복 두께(30 mm, 40 mm), 그리고 철근 배근 간격에 변수를 주어 콘크리트 표면에서 저항 및 전류를 측정하고 온도를 측정하였으며, 콘크리트 표면 상태에서 얻은 결과를 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 전류밀도 분포는 부식률이 증가할수록 그값이 증가하였으며 피복 두께가 클수록 분포도가 넓게 나타났다. 적외선 촬영으로 얻어진 열화상 정보는 서로 다른 부식률과 피복 두께에서는 현저한 차이를 보였으며 주변 온도 및 철근 배근 간격에 대해서는 그 영향이 미비하게 나타났다. 제시된 부식 모델을 통해서 콘크리트 표면의 전류나 온도를 측정하여 내부에 매입되어 있는 철근의 부식률을 정량적으로 측정할 수 있는 것으로 나타났다.
Lydon, Darragh;Taylor, S.E.;Lydon, Myra;Martinez del Rincon, Jesus;Hester, David
Smart Structures and Systems
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제24권6호
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pp.723-732
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2019
Globally road transport networks are subjected to continuous levels of stress from increasing loading and environmental effects. As the most popular mean of transport in the UK the condition of this civil infrastructure is a key indicator of economic growth and productivity. Structural Health Monitoring (SHM) systems can provide a valuable insight to the true condition of our aging infrastructure. In particular, monitoring of the displacement of a bridge structure under live loading can provide an accurate descriptor of bridge condition. In the past B-WIM systems have been used to collect traffic data and hence provide an indicator of bridge condition, however the use of such systems can be restricted by bridge type, assess issues and cost limitations. This research provides a non-contact low cost AI based solution for vehicle classification and associated bridge displacement using computer vision methods. Convolutional neural networks (CNNs) have been adapted to develop the QUBYOLO vehicle classification method from recorded traffic images. This vehicle classification was then accurately related to the corresponding bridge response obtained under live loading using non-contact methods. The successful identification of multiple vehicle types during field testing has shown that QUBYOLO is suitable for the fine-grained vehicle classification required to identify applied load to a bridge structure. The process of displacement analysis and vehicle classification for the purposes of load identification which was used in this research adds to the body of knowledge on the monitoring of existing bridge structures, particularly long span bridges, and establishes the significant potential of computer vision and Deep Learning to provide dependable results on the real response of our infrastructure to existing and potential increased loading.
Now composite resin restoration is clinically accepted in the repair of fractured PFM case, many mechanical surface treatment methods are performed to increase retentive force. The main purpose of this study was to compare the retentive force among the possible surface treatments and to insure the best method for the clinical application to the fractures porecelain and the exposed metal surface. To compare and to analyze the retentive force of repair resin, porcelain specimen were divided into 2 groups, etching group and non-etching group, and etching group were treated with 37% $H_3PO_4$, 1.23% APF, 10% HF and non-etching groups were treated with diamond bur, micro-sandblasasting. Also, metal specimens were divided by 2 groups : one was non-precious metal group which was treated with diamond bur, micro-sandblasting and tin plating and electrolytic etching, the other was precious metal group which was composed of micro-sandblasting treatment only and tin plating treatment with micro-sandblasting. Each specimen had been restored for 48 hours and the bond strength of each specimen was calculated with Universal testing machine. The results were as follows : 1. Porcelain specimen had higher bonding strength than metal specimen for the repair resin(P<0.01). 2. In porcelain specimen, 10% HF etching group had the highest bonding strength among etching and non-etching group. 3. Metal specimen treated with micro-sandblasting had highest bonding strength among the non-sandblasting had hightest bonding strength among the non-precious group, tin plating group had higher bonding strength than micro-sandblasting group between the precious metal groups. 4. Bonding strength of tin plating was increased in precious metal group only.
복합재 격자 구조는 동일한 무게를 갖는 다른 구조에 비해 더 큰 하중을 견딜 수 있다는 장점으로 인해 다양한 분야에 적용이 시도되고 있다. 최근, 국내에서도 복합재 격자 구조 제작을 위한 기술 개발이 이루어지고 있으며 이에 복합재 격자 구조를 빠르고 정밀하게 검사할 수 있는 비파괴검사 기술의 개발 역시 필요하게 되었다. 본 논문에서는 초음파전파 영상화 시스템들을 활용하여 복합재 격자 구조에 빠르고 정밀한 비파괴검사를 하기 위한 연구를 수행하였다. 레이저 펄스에코 초음파전파 영상화 시스템을 통해 스킨에 쌓여 있는 복합재 격자 구조의 내부 리브 구조를 관찰할 수 있었고 접착분리를 검출할 수 있는 가능성을 확인하였다. 또한 검사시간을 줄이기 위해 주파수 영역을 최적화 하기 위한 밴드 디바이더를 개발 적용하였으며, 검사 결과의 질을 향상시키기 위해 곡률 보상 알고리즘을 개발하였다. 유도파 초음파전파 영상화 시스템으로는 리브 구조에 있는 층간분리 결함을 확인할 수 있었으며, 다중 소스 초음파전파영상을 통해 검사 영역을 확대시켰고 가변시간창 진폭 이미지 알고리즘을 통해 결함을 강조시킬 수 있도록 했다. 이와 같은 결과들을 통해 격자구조에 최적화 된 초음파전파 영상화 시스템의 지속적인 개발이 이뤄지면 복합재 격자 구조의 대량생산에 이은 고속 정밀 비파괴검사가 이뤄질 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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