The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.640-648
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2022
In the United States, the Safety Rest Areas (SRAs) were introduced as highway roadside infrastructures in the early 1900s. The State Departments of Transportation (DOTs) operate/maintain their SRAs using different methods. The Washington DOT used the in-house workforce method for over 20 years, whereas some states moved to Performance-Based Contracting (PBC) from the in-house workforce to save cost primarily. Several existing studies claimed that using the PBC approach saved costs on several highway assets. Thus, the principal objective of this study is to compute and compare the unit operating/maintenance cost of SRAs using the in-house workforce method (in Washington state) with the PBC approach (in other states). The findings of this study show that the average annual cost using the PBC approach was much more than the average annual cost using the in-house workforce approach. The findings also show that in Washington state, the 'Labor Cost' category was a key expenditure, which is statistically higher than other categories. The 'Labor Cost' was followed by the 'Other Services', and then 'Materials and Supplies' and 'Equipment.' The study's findings indicated that outsourcing does not always save costs for agencies. The study findings may help transportation construction/maintenance professionals select a cost-effective approach for their future planning.
To track the sinusoidal current under stationary frame and suppress the effects of low-order grid harmonics, the multi-resonant quasi-proportional plus resonant (PR) controller has been extensively used for digitally controlled LCL-type pulse-width modulation (PWM) converters with capacitor-current-feedback active damping. However, designing the controller is difficult because of its high order and large number of parameters. Moreover, the computation and PWM delays of the digitally controlled system significantly affect damping performance. In this study, the delay effect is analyzed by using the Nyquist diagrams and the system stability constraint condition can be obtained based on the Nyquist stability criterion. Moreover, impact analysis of the control parameters on the current loop performance, that is, steady-state error and stability margin, identifies that different control parameters play different decisive roles in current loop performance. Based on the analysis, a simplified controller design method based on the system specifications is proposed. Following the method, two design examples are given, and the experimental results verify the practicability and feasibility of the proposed design method.
본 논문은 기존 그래프 컷 기반 영상분할의 성능은 유지하면서 연산속도가 빠른 영상분할 방법을 제안한다. 기존 그래프 컷 기반 영상분할은 높은 성능을 보이지만 고유쌍 연산으로 인해 분할 속도가 느리다는 단점을 지닌다. 이는 고유쌍 연산에서 영상 내 모든 화소 사이의 유사도를 고려하여 정방행렬을 만들기 때문이다. 그러므로 제안하는 방법은 영상을 여러 영역으로 분할하여 작은 크기의 정방행렬을 구성하고 이를 통해 고유쌍 연산 속도를 크게 향상시킨다. 본 논문에서는 대수적 다중 격자를 이용한 다중스케일 영상분할법을 제안하고 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 영상분할 방법보다 그 성능이 더 우수함을 보인다.
Biometric authentication for account-based mobile payment continues to gain attention because of improvements on sensors that can collect biometric information. We propose an enhanced method for mobile payment security based on biometric authentication. In this mobile payment system, the communication between the user and the relying party is based on public key infrastructure. This method secures both the key and the biometric template in the user side using fuzzy vault biometric cryptosystems, which is based on non-random chaff point generator. In this paper, we consider an important process for the common fuzzy vault system, that is, the feature extraction method. We evaluate various feature extraction methods to enhance the accurate performance of the system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.4285-4299
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2019
Adversarial attack is a technique that causes a malfunction of classification models by adding noise that cannot be distinguished by humans, which poses a threat to a deep learning model. In this paper, we propose an efficient method to detect adversarial images using Gaussian process regression. Existing deep learning-based adversarial detection methods require numerous adversarial images for their training. The proposed method overcomes this problem by performing classification based on the statistical features of adversarial images and clean images that are extracted by Gaussian process regression with a small number of images. This technique can determine whether the input image is an adversarial image by applying Gaussian process regression based on the intermediate output value of the classification model. Experimental results show that the proposed method achieves higher detection performance than the other deep learning-based adversarial detection methods for powerful attacks. In particular, the Gaussian process regression-based detector shows better detection performance than the baseline models for most attacks in the case with fewer adversarial examples.
A designer regards the vibration system as a linear system. However, in real world, nonlinearity of a vibration system should exist caused by various factors like manufacturing conditions or uncertain material properties. So, properties of a spring and a damper which are consisting the vibration system have statistical distribution. Therefore, a designer needs to analyze the statistical nonlinearity in a vibration system. In this paper, $1^{st}$ Taylor series expansion method and univariate dimension reduction method apply to a performance measure of nonlinear vibration system, and compare each result. And then, merits and demerits of each method are discussed. For apply more actual problem, a performance measure population is estimated based on design variable samples like properties of spring or damper.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제4권3호
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pp.212-216
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2002
A practical issue is studied to improve the performance of a new energy based method of achieving stable, high performance haptic interface control. The issue is related to resetting the amount of energy accumulated in the Passivity Observer for faster operation. A heuristic method is derived and experimentally tested for the resetting and it is shown to help the PC to operate sooner when the system gets active. Experimental results are presented for the “Excalibur” haptic device.
This paper proposes the design methodology of genetic algorithm (GA)-based fuzzy Kalman filter for tracking the maneuvering target. The performance of the standard Kalman Filter (SKF) has been degraded because mismatches between the modeled target dynamics and the actual target dynamics. To solve this problem, we use the method to estimate the increment of acceleration by a fuzzy system using the relation between maneuver filter residual and non-maneuvering one. To optimize the fuzzy system, a genetic algorithm (GA) is utilized and this is then tuned by the fuzzy logic correction. Finally, the tracking performance of the proposed method has been compared with those of the input estimation (IE) technique and the intelligent input estimation (IIE) through computer simulations.
The hierarchical recursive local-correlation PIV algorithm with CBC (correlation based correction) method was employed to increase the spatial resolution of PIV results and to reduce error vectors. The performance of this new PIV algorithm was tested using synthetic images, PIV standard images of Visualization Society of Japan, real flows including ventilation flow inside a vehicle passenger compartment and wake behind a circular cylinder with riblet surface. As a result, most spurious vectors were suppressed by employing the CBC method, the hierarchical recursive correlation algorithm improved the sub-pixel accuracy of PIV results by decreasing the interrogation window size and Increased spatial resolution significantly. However, with recursively decreasing of interrogation window size, the SNR (signal-to-noise ratio) in the correlation plane was decreased and number of spurious vectors was increased. Therefore, compromised determination of optimal interrogation window size is required for given flow images, the performance of recursive algorithm is also discussed from a viewpoint of recovery ratio and error ratio in the paper.
The existing capacity spectrum method (CSM) is based on the displacement based approach for seismic performance and evaluation. Currently, in the domestic and overseas standard concerning seismic design, the CSM to obtain capacity spectrum from capacity curve and demand spectrum from elastic response spectrum is presented. In the multistory building, collapse is affected more by drift than by displacement, but the existing CSM does not work for story drift. Therefore, this paper proposes an improved CSM to estimate story drift of structures through seismic performance and evaluation. It uses the ductility factor in the A-T domain to obtain constant-ductility response spectrum from earthquake response of inelastic system using the drift and capacity curve from capacity analysis of structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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