A recent research and development has the requirement for the optimization to shorten design time of modified or new product model and to obtain more precise engineering solution. General optimization problem must consider many conflicted objective functions simultaneously. Multi-objective optimization treats the multiple objective functions and constraints with design change. But, real engineering problem doesn't describe accurate constraint and objective function owing to the limit of representation. Therefore this study applies variance analysis on the basis of structure analysis and DOE to the vertical roller mill fur portland cement and proposed statistical design model to evaluate the effect of structural modification with design change by performing practical multi-objective optimization considering mass, stress and deflection.
Nitrilases are a hydrolase group of enzymes that catalyzes nitrile compounds and produce industrially important organic acids. The current objective is to optimize nitrilase production using statistical methods assisted with artificial intelligence (AI) tool from novel nitrile degrading isolate. A nitrile hydrolyzing bacteria Bacillus subtilis AGAB-2 (GenBank Ascension number- MW857547) was isolated from industrial effluent waste through an enrichment culture technique. The culture conditions were optimized by creating an orthogonal design with 7 variables to investigate the effect of the significant factors on nitrilase activity. On the basis of obtained data, an AI-driven support vector machine was used for the fitted regression, which yielded new sets of predicted responses with zero mean error and reduced root mean square error. The results of the above global optimization were regarded as the theoretical optimal function conditions. Nitrilase activity of 9832 ± 15.3 U/ml was obtained under optimized conditions, which is a 5.3-fold increase in compared to unoptimized (1822 ± 18.42 U/ml). The statistical optimization method involving Plackett Burman Design and Response surface methodology in combination with an AI tool created a better response prediction model with a significant improvement in enzyme production.
In this paper, we introduced a novel voxel-wise UV parameterization and view-dependent texture synthesis for the immersive rendering of a truncated signed distance field (TSDF) scene model. The proposed UV parameterization delegates a precomputed UV map to each voxel using the UV map lookup table and consequently, enabling efficient and high-quality texture mapping without a complex process. By leveraging the convenient UV parameterization, our view-dependent texture synthesis method extracts a set of local texture maps for each voxel from the multiview color images and separates them into a single view-independent diffuse map and a set of weight coefficients for an orthogonal specular map basis. Furthermore, the view-dependent specular maps for an arbitrary view are estimated by combining the specular weights of each source view using the location of the arbitrary and source viewpoints to generate the view-dependent textures for arbitrary views. The experimental results demonstrate that the proposed method effectively synthesizes texture for an arbitrary view, thereby enabling the visualization of view-dependent effects, such as specularity and mirror reflection.
최근 수년간 얼굴인식에 관한 많은 알고리즘이 개발되었고 그 대다수가 view와 투사에 기초한 알고리즘이었다. 본 논문에서의 투사는 비단 직교 기저상에 영상을 투사하는 것으로 국한하지 않고 영상 화소값을 변환하는 일반적인 선형 변환으로써 상관관계, 주성분 분석, 클러스트링, gray scale 투사, 그리고 추적 필터매칭을 포함한다. 본 연구에서는 FERET 데이터베이스 상의 얼굴 영상을 평가한 알고리즘들을 세부적으로 분석하고자 한다. 투사에 기초한 알고리즘은 3단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 off-line상에서 행하며 알고리즘 설계자에 의해 새로운 기저가 설정되거나 또는 학습을 통해 새로운 기저를 결정한다. 두 번째 단계는 on-line상에서 행해지며 영상을 설정된 새로운 기저상에 투사한다. 세 번째 단계는 on-line상에서 행해지며 영상내의 얼굴은 가장 인접한 이웃 분류자로 인식된다. 대부분의 평가 방법들은 단일 gallery 상에서의 성능 평가가 이루어짐으로써 알고리즘 성능을 충분히 측정하지 못하는 반면 본 연구에서는 독립된 galley들의 집합을 구성함으로써 각각의 다른 galley상에서 가지는 변화와 이들의 상대적 성능을 평가한\ulcorner.
Purpose - This paper aims to provide a step-by-step approach to factor analytic procedures, such as principal component analysis (PCA) and exploratory factor analysis (EFA), and to offer a guideline for factor analysis. Authors have argued that the results of PCA and EFA are substantially similar. Additionally, they assert that PCA is a more appropriate technique for factor analysis because PCA produces easily interpreted results that are likely to be the basis of better decisions. For these reasons, many researchers have used PCA as a technique instead of EFA. However, these techniques are clearly different. PCA should be used for data reduction. On the other hand, EFA has been tailored to identify any underlying factor structure, a set of measured variables that cause the manifest variables to covary. Thus, it is needed for a guideline and for procedures to use in factor analysis. To date, however, these two techniques have been indiscriminately misused. Research design, data, and methodology - This research conducted a literature review. For this, we summarized the meaningful and consistent arguments and drew up guidelines and suggested procedures for rigorous EFA. Results - PCA can be used instead of common factor analysis when all measured variables have high communality. However, common factor analysis is recommended for EFA. First, researchers should evaluate the sample size and check for sampling adequacy before conducting factor analysis. If these conditions are not satisfied, then the next steps cannot be followed. Sample size must be at least 100 with communality above 0.5 and a minimum subject to item ratio of at least 5:1, with a minimum of five items in EFA. Next, Bartlett's sphericity test and the Kaiser-Mayer-Olkin (KMO) measure should be assessed for sampling adequacy. The chi-square value for Bartlett's test should be significant. In addition, a KMO of more than 0.8 is recommended. The next step is to conduct a factor analysis. The analysis is composed of three stages. The first stage determines a rotation technique. Generally, ML or PAF will suggest to researchers the best results. Selection of one of the two techniques heavily hinges on data normality. ML requires normally distributed data; on the other hand, PAF does not. The second step is associated with determining the number of factors to retain in the EFA. The best way to determine the number of factors to retain is to apply three methods including eigenvalues greater than 1.0, the scree plot test, and the variance extracted. The last step is to select one of two rotation methods: orthogonal or oblique. If the research suggests some variables that are correlated to each other, then the oblique method should be selected for factor rotation because the method assumes all factors are correlated in the research. If not, the orthogonal method is possible for factor rotation. Conclusions - Recommendations are offered for the best factor analytic practice for empirical research.
The use of commercial finite element analysis software to perform the entire process analysis and springback analysis has increased fast for last decade. Pamstamp2G is one of commercial software to be used widely in the world but it has still not been perfected in the springback prediction accuracy. We must select the combination of input parameters for the highest springback prediction accuracy in Pamstamp2G because springback prediction accuracy is sensitive to input parameters. Then we study the affect of input parameters to use member part for acquiring high springback prediction accuracy in Pamstamp2G. First, we choose important four parameters which are adaptive mesh level at drawing stage and cam flange stage, Gauss integration point number through the thickness and cam offset on basis of experiment. Second, we make a orthogonal array table L82[(7)] which is consist of 8 cases to be combined 4 input parameters, compare to tryout result and select main factors after analyzing affect factors of input parameters by Taguchi's method in 6 sigma. Third, we simulate after changing more detail the conditions of parameters to have big affect. At last, we find the best combination of input parameters for the highest springback prediction accuracy in Pamstamp2G. The results of the study provide the selection of input parameters to Pamstamp2G users who want to Increase the springback prediction accuracy.
The purpose of this study was to investigate the kinematic variables of the upper part of the body for 8 elderly men during walking. For this study, kinematic data were collected using a six-camera (240Hz) Qualisys ProReflex system. The room coordinate system was right-handed and fixed in space, with righted orthogonal segment coordinate systems defined for the head, trunk, and pelvis. Based on a rigid body model, reflective marker triads were attached on the 3 segments. Three-dimensional Cartesian coordinates for each marker were determined at the time of recording using a nonlinear transformation(NLT) technique with ProReflex software (Qualisys, Inc.). Coordinate data were low-pass filtered using a fourth-order Butterworth with cutoff frequency of 6Hz. Three-dimensional angles of the head, trunk, and pelvis segment were determined using a Cardan method. On the basis of each segment angle, angle-angle plot used to estimated the movement coordinations between segments. The conclusions were as follows; (1) During the support phase of walking, the elderly people generally kept their, head the flexional and abductional posture. Particularly, the elderly displayed little internal/external rotation. (2) The elderly people showed extensional and external rotation postures in the trunk movement. Particularly, It showed the change from adduction into abduction at the heel contact event of the stance phase. (3) The elderly people showed almost same pelvis movement from the flexion into extension, from the abduction into adduction, and from internal rotation into external rotation at the mid stance and toe off of the stance phase.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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제3권4호
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pp.433-445
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2014
Single phase voltage source converter (VSC) is an important power electronic converter (PEC), including single-phase voltage source inverter (VSI), single-phase voltage source rectifier (VSR), single-phase active power filter (APF) and single-phase grid-connection inverter (GCI). As the fundamental part of large scale PECs, single-phase VSC has a wide range of applications. In the paper, as first, on the basis of the concept of the discontinuous pulse-width modulation (DPWM) for three-phase VSC, a new DPWM of single-phase VSR is presented by means of zero-sequence component injection. Then, the transformation from stationary frame (abc) to rotating frame (dq) is designed after reconstructing the other orthogonal current by means of one order all-pass filter. Finally, the presented DPWM based single-phase VSR is established analyzed and simulated by means of MATLAB/SIMULINK. In addition, the DPWMs presented by D. Grahame Holmes and Thomas Lipo are discussed and simulated in brief. Obviously, the presented DPWM can also be used for single-phase VSI, GCI and APF. The simulation results show the validation of the above modulation algorithm, and the DPWM based single-phase VSR has reduced power loss and increased efficiency.
신경회로망은 차원이 확장됨에 따라 학습에 필요한 계산량이 기학급수적으로 증가하는 문제가 발생한다. 이를 극복하기 위해 직교성을 지닌 웨이블릿 신경회로망이 제안되었다. 웨이블릿 함수의 경우 스케일과 중심을 결정함으로써 신경회로망의 노드로 구성된다. 본 논문에서는 웨이블릿 함수를 이용하여 망을 구성하는 과정에 스케일링 함수를 함께 은닉층의 노드로 복합 구성함으로써 스케일링 함수를 이용하여 대강 근사(rough approximation)를 행한 다음, 웨이블릿 함수를 이용하여 미세 근사(fine approximation)를 행하도록 구성하는 복합 신경회로망을 제안한다. 또한, 복합 신경회로망을 구성하는 과정에서 미세 근사에 필요한 웨이블릿 함수의 개수를 유전 알고리즘을 이용하여 결정한다.
해양의 몇몇 정점에서 관측된 유속자료로부터 속도 유선함수를 최소자승 회귀분석법을 응용하여 산출하였다. 유선함수는 삼각함수의 합으로 표현되며 이들 함수의 상수들은 2차원 유속장의 비발산 부분을 최소화하여 구하였다. 위의 방법은 기존의 방법들이 요구하는 관측치의 보강이 필요치 않으며 관측 및 흐름장의 발산에 기인하는 오차를 계산할 수 있는 장점이 있다. 연안역의 복잡한 해안경계 문제를 쉽게 표현하기 위하여 연안을 경계로 하는 곡선직교좌표를 도입하여 유선함수를 구하였다. 텍사스-루이지아나 대륙붕 순환 및 수송 연구(LATEX)를 위하여 31개 정점에서 관측된 해류계자료를 이용 텍사스-루이지아나 대륙붕상의 속도유선함수를 성공적으로 산출하였다. 위의 해역에서 유선함수 산출오차는 비교적 적게 나타나 유선함수가 표층 유속장을 잘 나타냄을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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