The selection and effective utilization of peak-fitting software for conventional gamma-ray spectrum analysis is significant for accurate determination of the mass fraction of elements, particularly in complex peak regions. Majority of the peak-fitting programs can derive similar peak characteristics for singlet peaks, but very few programs can deconvolute multi-peaks in a complex region. The deconvolution of multi-peaks requires special peak-fitting functions, such as left and right-skew distributions. In the this study, 843.76 keV (27Mg) peak area from the complex region (840 keV-850 keV) determined and compared using four different peak-fitting programs, namely, GammaVision, Genie2000, HyperLab, and HyperGam. The 843.76 keV peak interfered with 841.63 keV (152mEu) and 846.81 keV (56Mn). The total Mg concentration was determined through k0-instrumental neutron activation analysis by applying the isotopic interference correction factor 27Al(n,p)27Mg through the simultaneous determination of Al concentration. HyperLab and HyperGam peak-fitting programs reported consistent peak areas, and resultant concentrations agreed with the certified values of matrix-certified reference materials.
Purpose : The aim of this study was to clarify the lung capacity, maximal insufflation capacity, and peak cough flow when a mechanical insufflation-exsufflation(MIE) method was used to increase Duchenne muscular dystrophy patients' lung function. Methods : The subjects of the study were 21 patients with Duchenne muscular dystrophy. They were randomly selected from patients within the boundaries of the selection criteria, and divided into two groups; The subject group(n=11) used the mechanical insufflation-exsufflation method with traditional therapeutic exercise. The control group(n=10) used only traditional therapeutic exercise. Results :The results indicated that maximal insufflation capacity, unassisted peak cough flow and assisted peak cough flow significantly increased in the subject group(p<.05). By contrast, in the control group, the results didn't indicate the significant differences from the variable. There were significant differences in maximal insufflation capacity and assisted peak cough flow between the subject group and the control group before and after the application of the mechanical insufflation-exsufflation method. Conclusion : A mechanical insufflation-exsufflation method has positive effects on the improvements of cough functions and that of pulmonary functions such as lung volume, lung elasticity in patients with Duchenne muscular dystrophy.
교육적 목적으로 감마선 검출기 계통의 특성에 대한 정보를 세밀하게 얻기 위하여, Delphi코드를 이용하여 전 에너지 흡수 피크 스펙트럼을 편리하게 분석할 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스 방식의 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 피크는 4개의 비선형 모양함수를 사용하여 최소제곱법으로 적합하였다. 이들 4개의 비선형함수 속에 들어있는 12개의 계수값들을 사용자 인터페이스 화면에서 결정하는 과정을 상세히 서술하였다. 개발된 프로그램을 HPGe 검출기에서 측정된 1 $\mu$Ci 밀봉 점선원 $^{137)Cs$ 661KeV 감마선의 피크분석에 적용하여 계수값 탐색의 예를 예시하였다.
The objective of this study was to analyze the impact of activation functions on flood forecasting model based on Artificial neural networks (ANNs). The traditional activation functions, the sigmoid and tanh functions, were compared with the functions which have been recently recommended for deep neural networks; the ReLU, leaky ReLU, and ELU functions. The flood forecasting model based on ANNs was designed to predict real-time runoff for 1 to 6-h lead time using the rainfall and runoff data of the past nine hours. The statistical measures such as R2, Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Root Mean Squared Error (RMSE), the error of peak time (ETp), and the error of peak discharge (EQp) were used to evaluate the model accuracy. The tanh and ELU functions were most accurate with R2=0.97 and RMSE=30.1 (㎥/s) for 1-h lead time and R2=0.56 and RMSE=124.6~124.8 (㎥/s) for 6-h lead time. We also evaluated the learning speed by using the number of epochs that minimizes errors. The sigmoid function had the slowest learning speed due to the 'vanishing gradient problem' and the limited direction of weight update. The learning speed of the ELU function was 1.2 times faster than the tanh function. As a result, the ELU function most effectively improved the accuracy and speed of the ANNs model, so it was determined to be the best activation function for ANNs-based flood forecasting.
The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.502-506
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2013
The cash flow forecasting is normally done by contractors in construction industry at early stages of the project for contractual decisions. The decision making in such situations involve uncertainty about future cash flows and assessment of working capital requirements gains more importance in projects constrained by cash. The traditional approach to assess the working capital requirements is deterministic in and neglects the uncertainty. This paper presents an alternate approach to assessment of working capital requirements for contractor based on fuzzy set theory by considering the uncertainty and ambiguity involved at payment periods. Statistical methods are used to deal with the uncertainty for working capital curves. Membership functions of the fuzzy sets are developed based on these statistical measures. Advantage of fuzzy peak working capital requirements is demonstrated using peak working capital requirements curves. Fuzzy peak working capital requirements curves are compared with deterministic curves and the results are analyzed. Fuzzy weighted average methodology is proposed for the assessment of peak working capital requirements.
본 논문에서는 이진 옵셋 반송파 (binary offset carrier: BOC) 신호의 추적 성능 향상을 위한 비모호 상관함수를 제안한다. 구체적으로는 BOC 신호의 부반송파를 여러 개의 펄스가 존재하는 형태로 해석하고, BOC 신호의 자기상관함수를 여러 개의 부분상관함수들의 합으로 해석한다. 이후 두 개의 부분상관함수를 조합하여 새로운 두개의 부상관함수를 생성하고, 부상관함수와 부분상관함수의 조합을 통하여 폭을 조절할 수 있으며 주변 첨두를 가지지 않는 비모호 상관함수를 제안한다. 모의실험을 통해 신호 추적에 제안한 상관함수를 이용한 경우 기존의 상관함수들을 이용한 경우에 비해 더욱 향상된 추적 오류 표준편차를 가지는 것을 확인한다.
본 논문에서는 cosine 위상 binary offset carrier (BOC) 신호를 위한 코드 추적 기법을 제안한다. BOC 자기상관함수는 다수의 부상관함수들로 이루어져 있으며, 본 논문에서는 이러한 부상관함수들을 재결합함으로써 주변첨두가 없는 새로운 상관함수를 획득한다. 마지막으로 delay lock loop 에서 사용되는 자기상관함수를 제안한 상관함수로 대체함으로써 주변첨두로 인한 false lock 문제를 해결한다. 또한 모의실험 결과를 통해 제안한 기법이 기존의 기법에 비해 더 좋은 tracking error standard deviation (TESD) 성능을 가지는 것을 보인다.
The rapid growth of air conditioning load has become a main reason of peak load increase in summer. In connection with this, we surveyed the load management projects of utilities world wide and their detailed activities. This study is to develop a remote load control system using computer and radio communications. We finished the field-test of this system on August 1995 in Seoul area. During the field-test, the remote load control of air conditioners was proved to be well-timed. Two control modes, group control and all control, are available for the user to select. The transmission reliability of the load control signal was very good and the functions of system hardware as well as the software were excellent. So we confirmed the applicability of the load control system including the pager communication network. In this paper, detailed information on the system functions and experimental results are described.
In recent years, there is an increasing interest to optimize the fuzzy logic controller with different methods. This paper focuses on the optimization of a fuzzy logic controller applied to a seismically excited nonlinear building. In most cases, this problem is formulated based on the linear behavior of the structure, however in this paper, four sets of objective functions are considered with respect to the nonlinear responses of the structure as the peak interstory drift ratio, the peak level acceleration, the ductility factor and the maximum control force. The Improved Charged System Search is used to optimize the membership functions and the rule base of the fuzzy controller. The obtained results of the optimized and the non-optimized fuzzy controllers are compared to the uncontrolled responses of the structure. Also, the performance of the utilized method is compared with various classical and advanced optimization algorithms.
With the broad adoption of the Internet of Things (IoT) in a variety of scenarios and application services, management and orchestration entities require upgrading the traditional architecture and develop intelligent models with ultra-reliable methods. In a heterogeneous network environment, mission-critical IoT applications are significant to consider. With erroneous priorities and high failure rates, catastrophic losses in terms of human lives, great business assets, and privacy leakage will occur in emergent scenarios. In this paper, an efficient resource slicing scheme for optimizing federated learning in software-defined IoT (SDIoT) is proposed. The decentralized support vector regression (SVR) based controllers predict the IoT slices via packet inspection data during peak hour central congestion to achieve a time-sensitive condition. In off-peak hour intervals, a centralized deep neural networks (DNN) model is used within computation-intensive aspects on fine-grained slicing and remodified decentralized controller outputs. With known slice and prioritization, federated learning communications iteratively process through the adjusted resources by virtual network functions forwarding graph (VNFFG) descriptor set up in software-defined networking (SDN) and network functions virtualization (NFV) enabled architecture. To demonstrate the theoretical approach, Mininet emulator was conducted to evaluate between reference and proposed schemes by capturing the key Quality of Service (QoS) performance metrics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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