Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.18
no.2
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pp.323-338
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1994
This paper outlines a framework for performing intelligent sensor validation for a diagnostic expert system while reasoning under uncertainty. The emphasis is on the algorithmic preprocess technique. A companion paper focusses on heuristic post-processing. Sensor validation plays a vital role in the ability of the overall system to correctly detemine the state of a plant monitored by imperfect sensors. Especially, several theoretical developments were made in understanding uncertain sensory data in statistical aspect. Uncertain information in sensory values is represented through probability assignments on three discrete states, "high", "normal", and "low", and additional sensor confidence measures in Algorithmic Sv.Upper and lower warning limits are generated from the historical learning sets, which represents the borderlines for heat rate degradation generated in the Algorithmic SV initiates a historic data base for better reference in future use. All the information generated in the Algorithmic SV initiate a session to differentiate the sensor fault from the process fault and to make an inference on the system performance. This framework for a diagnostic expert system with sensor validation and reasonig under uncertainty applies in HEATXPRT$^{TM}$, a data-driven on-line expert system for diagnosing heat rate degradation problems in fossil power plants.
The classical Kalman filter (KF) provides a practical and efficient state estimation approach for structural identification and vibration control. However, the classical KF approach is applicable only when external inputs are assumed known. Over the years, some approaches based on Kalman filter with unknown inputs (KF-UI) have been presented. However, these approaches based solely on acceleration measurements are inherently unstable which leads poor tracking and so-called drifts in the estimated unknown inputs and structural displacement in the presence of measurement noises. Either on-line regularization schemes or post signal processing is required to treat the drifts in the identification results, which prohibits the real-time identification of joint structural state and unknown inputs. In this paper, it is aimed to extend the classical KF approach to circumvent the above limitation for real time joint estimation of structural states and the unknown inputs. Based on the scheme of the classical KF, analytical recursive solutions of an improved Kalman filter with unknown excitations (KF-UI) are derived and presented. Moreover, data fusion of partially measured displacement and acceleration responses is used to prevent in real time the so-called drifts in the estimated structural state vector and unknown external inputs. The effectiveness and performance of the proposed approach are demonstrated by some numerical examples.
With the development of computer-aided design/computer-aided manufacturing (CAD/CAM) technology, it has been possible to reconstruct the cranio-maxillofacial defect with more accurate preoperative planning, precise patient-specific implants (PSIs), and shorter operation times. The manufacturing processes include subtractive manufacturing and additive manufacturing and should be selected in consideration of the material type, available technology, post-processing, accuracy, lead time, properties, and surface quality. Materials such as titanium, polyethylene, polyetheretherketone (PEEK), hydroxyapatite (HA), poly-DL-lactic acid (PDLLA), polylactide-co-glycolide acid (PLGA), and calcium phosphate are used. Design methods for the reconstruction of cranio-maxillofacial defects include the use of a pre-operative model printed with pre-operative data, printing a cutting guide or template after virtual surgery, a model after virtual surgery printed with reconstructed data using a mirror image, and manufacturing PSIs by directly obtaining PSI data after reconstruction using a mirror image. By selecting the appropriate design method, manufacturing process, and implant material according to the case, it is possible to obtain a more accurate surgical procedure, reduced operation time, the prevention of various complications that can occur using the traditional method, and predictive results compared to the traditional method.
Objective: The purpose of the study was to develop a mathematics education program utilizing food to improve the mathematical abilities of 4-year-olds and to analyze the effects of this program on 4-years-olds' mathematical concepts (number and operation, algebra, geometry, measurement, data analysis, and probability). Methods: The study selected 30 4-year-olds from two daycare centers located in K city. The experimental group (N=15) participated in the mathematics education program utilizing food, 10 times for five weeks, while the comparative group (N=15) participated in the seasonal mathematics education program based on the Nuri Curriculum. The activities of this intervention program were designed to cover all domains of Mathematical Exploratory areas in the Nuri Curriculum. For data processing and analysis, pre-test and post-test score differences between the two groups were analyzed through MANCOVA. Results: The experimental group had significantly higher scores on five mathematical concepts compared with the control group. A mathematics education program utilizing food had the positive effect of improving 4-year-olds' mathematical ability. Conclusion/Implications: Mathematic education programs utilizing food are recommended as necessary pedagogical data to develop the mathematical abilities of children in education centers, families, or relating to parenting education.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.1
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pp.26-36
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2021
The Internet was created as a decentralized and autonomous system of interconnected computer networks used for data exchange across mutually trusted participants. The element technologies on the Internet, such as inter-domain and intra-domain routing and DNS, operated in a distributed manner. With the development of the Web, the Web has become indispensable in daily life. The existing web applications allow us to form online communities, generate private information, access big data, shop online, pay bills, post photos or videos, and even order groceries. This is what has led to centralization of the Web. This centralization is now controlled by the giant social media platforms that provide it as a service, but the original Internet was not like this. These giant companies realized that the decentralized network's huge value involves gathering, organizing, and monetizing information through centralized web applications. The centralized Web applications have heralded some major issues, which will likely worsen shortly. This study focuses on these problems and investigates blockchain's potentials for decentralized web architecture capable of improving conventional web services' critical features, including autonomous, robust, and secure decentralized processing and traceable trustworthiness in tamper-proof transactions. Finally, we review the decentralized web architecture that circumvents the main Internet gatekeepers and controls our data back from the giant social media companies.
The world is moving towards a post-carbon society and needs clean and renewable energy for sustainable development. There are many methodological approaches which are helping this shift based on analyzed data about energy resources and which focus on limited types of energy including liquid fossil, solid fossil, gaseous fossil, and biomass (e.g. IPCC Guidelines, ISO 14064-1, WRI Protocol, etc.). We should also consider environmental impact (e.g. greenhouse gas emissions, water use, etc.) and the economic cost of the renewable energy to make a better decision. Recently, researchers have addressed the environmental impact of new technologies which include photovoltaics, wind turbines, hydroelectric power, and biofuel. In this work, we analyze the environmental impact with a carbon emission factor to present a correlation between $CO_2$ emission and the cost of energy resources standardized by the energy output. In addition, we reviewed Life Cycle Assessment (LCA) as another methodology. Researchers who are studying energy systems have ignored the impacts of entire energy systems, e.g. the extraction and processing of fossil fuels. In power sector, the assessment should include extraction, processing, and transportation of fuels, building of power plants, production of electricity, and waste disposal. Therefore LCA could be more suitable tool for energy cost and environmental impact estimation.
Based on the anthropometric data of Korea male adults, a head and torso simulator(HATS) is constructed to measure its head related transfer functions (HRTFs) which can be used for three dimensional (3-D) sound localization. The HRTFs binaural impulse responses, are measured in an anechoic chamber using a burst maximum length sequence (MLS) signal of 65,535 samples and 32,768 samples acquisition at the sampling rate of 75.47kHz. Also measured are the impulse responses of a driving loudspeaker and some headphones for sound reproduction to get the exact HRTF of the HATS-alone. Through a post-processing procedure, the impulse-version HRTFs at the sampling frequency of 44.1 kHz, which have filter lengths of 512 points, are finally obtained. As an application of the measured HRTFs, a 3-D sound processor for headphone reproduction has been developed. The signal intervals to be processed can be selected and each interval is manipulated to have its diretionality and distance information by using corresponding HRTF and energy control.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2007.02a
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pp.48-52
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2007
As huge amount of literature including biological data is being generated after post genome era, it becomes difficult for researcher to find useful knowledge from the biological databases. Bio-text mining and related natural language processing technique are the key issues in the intelligent knowledge retrieval from the biological databases. We propose a bio-text mining technique for the biologists who find Knowledge from the huge literature. At first, web robot is used to extract and transform related literature from remote databases. To improve retrieval speed, we generate an inverted file for keywords in the literature. Then, text mining system is used for extracting given knowledge patterns and keywords. Finally, we construct a grid computing environment to guarantee processing speed in the text mining even for huge literature databases. In the real experiment for 10,000 bio-literatures, the system shows 95% precision and 98% recall.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.12
no.4
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pp.308-320
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2007
A multi-agent and web based engineering framework concerning the automation of fatigue durability analysis for welded bogie frame of railway vehicles is presented. Mostly, this kind of design or analysis includes complex workflow, huge amounts of information processing, and problem solving. Macro programs of I-DEAS, APDL of ANSYS, and in-house fatigue code are utilized for parametric geometry representation, automatic mesh generation, static stress analysis, fatigue durability analysis, post-processing, and data sorting. The engineering framework is implemented on the JADE. Since every task requires a fairly complex process and specialized knowledge, the multi-agent based framework is very useful to keep the independency among several disciplines or tasks and to use distributed hardware and software resources. All engineering programs are integrated by XML wrapper. Related database of the engineering framework and web based user interfaces are also developed. A parametric study is carried out to take into account the effect of geometrical change of transom support bracket on its cumulative fatigue damage. The developed engineering framework reduced remarkably the time and costs required in designing and solving engineering problems.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.8
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pp.924-931
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1999
Most conventional protection relays are based on processing information in the spectrum that is close to or at power frequency. It is, however, widely known that faults on transmission lines produce frequency components of a wide range. High frequency signals caused by sudden changes in system voltage that occurs in the immediate post-fault period are generally outside the bandwidth of receptibility of most protection scheme. In this respect, a specially designed stack tuner is connected to the coupling capacitor of CVT, in order to capture the high frequency signals. Digital signal processing is then applied to the captured information to determine whether the fault is inside or outside the protected zone, and to discriminate the fault type. In this paper, modal transform is not applied to fault generated signals, because signals which are converted by modal transform are not have an information of each phase any longer. Instead, using peak voltage value of data windows is able to discriminate fault type. The paper concludes by presenting fault detection and discrimination of various faults on transmission line which are based on extensive simulation studies carried out on a typical 154kV Korean transmission line, using the EMTP software.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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