In these days, the rapid development in prediction technology using artificial intelligent is being applied in a variety of engineering fields. Especially, dimensionality reduction technologies such as autoencoder and convolutional neural network have enabled the classification and regression of high-dimensional data. In particular, pixel level prediction technology enables semantic segmentation (fine-grained classification), or physical value prediction for each pixel such as depth or surface normal estimation. In this study, the pressure distribution of the ship's surface was estimated at the pixel level based on the artificial neural network. First, a potential flow analysis was performed on the hull form data generated by transforming the baseline hull form data to construct 429 datasets for learning. Thereafter, a neural network with a U-shape structure was configured to learn the pressure value at the node position of the pretreated hull form. As a result, for the hull form included in training set, it was confirmed that the neural network can make a good prediction for pressure distribution. But in case of container ship, which is not included and have different characteristics, the network couldn't give a reasonable result.
[ $NO_2$ ] concentration characteristics of Busan metropolitan city was analysed by statistical method using hourly $NO_2$ concentration data$(1998\~2000)$ collected from air quality monitoring sites of the metropolitan city. 4 representative regions were selected among air quality monitoring sites of Ministry of environment. Concentration data of $NO_2$, 5 air pollutants, and data collected at AWS was used. Both Stepwise Multiple Regression model and ARIMA model for prediction of $NO_2$ concentrations were adopted, and then their results were compared with observed concentration. While ARIMA model was useful for the prediction of daily variation of the concentration, it was not satisfactory for the prediction of both rapid variation and seasonal variation of the concentration. Multiple Regression model was better estimated than ARIMA model for prediction of $NO_2$ concentration.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.5
no.1
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pp.131-140
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2001
In general, the deterioration induced by the freezing and thawing cyclic in concrete structures often leads to the reduction in concrete durability by the cracking or surface spalling. If it can prediction of concrete deterioration subjected to cyclic freezing and thawing, we can rationally do the design of mix proportion in view of concrete durability and the maintenance management of concrete structures. Therefore in this study a prediction method of deterioration for concrete structures subjected to the irregular freezing and thawing is proposed from the results of accelerated laboratory freezing and thawing test using the constant temperature condition and the in-situ weathering data. Furthermore, to accurately predict the concrete deterioration, a method of modification for the effect of hydration increasing during rapid freezing and thawing test is investigated.
For safe last-mile autonomous robot delivery services in complex environments, rapid and accurate collision prediction and detection is vital. This study proposes a suitable neural network model that relies on multiple navigation sensors. A light detection and ranging technique is used to measure the relative distances to potential collision obstacles along the robot's path of motion, and an accelerometer is used to detect impacts. The proposed method tightly couples relative distance and acceleration time-series data in a complementary fashion to minimize errors. A long short-term memory, fully connected layer, and SoftMax function are integrated to train and classify the rapidly changing collision countermeasure state during robot motion. Simulation results show that the proposed method effectively performs collision prediction and detection for various obstacles.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.6
no.3
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pp.29-36
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2005
With the rapid growth of the Internet, the Internet-based robot has been realized by connecting off-line robot to the Internet. However, because the Internet is often irregular and unreliable, the varying time delay in data transmission is a significant problem for the construction of the Internet-based robot system. Thus, this paper is concerned with the development of an Internet-based robot system, which is insensitive to the Internet time delay. For this purpose, the PPS (Position Prediction Simulator) is suggested and implemented on the system. The PPS consists of two parts : the robot position prediction part and the projective virtual scene part. In the robot position prediction part, the robot position is predicted for more accurate operation of the mobile robot, based on the time at which the user's command reaches the robot system. The projective virtual scene part shows the 3D visual information of a remote site, which is obtained through image processing and position prediction. For the verification of this proposed PPS, the robot was moved to follow the planned path under the various network traffic conditions. The simulation and experimental results showed that the path error of the robot motion could be reduced using the developed PPS.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2007.05a
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pp.195-198
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2007
The present work focuses on the prediction of birefringence in injection-molded plastic part and its improvement by rapid mold heating. To calculate birefringence, flow-induced residual stress is computed through a fully three-dimensional injection molding analysis. Then the stress-optical law is applied from which the order of birefringence can be evaluated and visualized. The birefringence patterns are predicted for a rectangular plate with a variation of mold temperatures, which shows that the amount of molecular orientation and birefringence level decreases with an increase of mold temperature. The effect of mold temperature on the order of birefringence is also studied for a thin-walled rectangular strip, and compared with experimental measurements. Both predicted and experimental patterns of birefringence are in agreements on the observation that the birefringence level diminishes significantly when the mold temperature is raised to above the glass transition temperature.
In case of thin-wall two-color injection molding, flashing often occurs when molten polymer flows into small gap at the parting line in mold with high pressure or under the unbalanced clamping force condition. In this study, flashing was examined in the production of thin-wall notebook case with large area when the rapid heat cycle molding (RHCM) technology was applied to the two-color injection molding. The effects of the RHCM technology on the part properties and weld-lines were compared with conventional injection molding. The flashing caused by the clamping device of the two-color injection molding machine was examined and compared by experiments and CAE analyses.
The present work focuses on the prediction of birefringence in injection-molded part and its improvement by rapid mold heating. To calculate birefringence, flow-induced residual stress is computed through a fully three-dimensional injection molding analysis. Then the stress-optical law is applied from which the order of birefringence can be evaluated and visualized. The birefringence patterns are predicted for a rectangular plate with a variation of mold temperature, which shows that the amount of molecular orientation and birefringence level decreases with an increase of mold temperature. The effect of mold temperature on the order of birefringence is also studied for a thin-walled rectangular strip, and the relevant results are compared with experimental measurements. Both predicted and experimental patterns of birefringence are in agreements on the observation that the birefringence level diminishes significantly when the mold temperature is raised over the glass transition temperature.
Motif databases are used in the function and structure prediction of proteins which appear on new and rapid release of raw data from genome sequencing projects. Recently, the frequency of use about these databases increases continuously. However, existing motif databases were developed and extended independently and were integrated mainly by using a web-based cross-reference, thus these databases have a heterogeneous search result problem, a complex query process problem and a duplicate database entry handling problem. Therefore, in this paper, we suppose physical motif resource integration and describe the integrated search method about a family-based protein prediction for solving above these problems. Finally, we estimate our implementation of the motif integration database and prediction system for predicting protein motifs.
This research provides a scheme for Highly Accelerated Stress Test that is necessary to demonstrate reliability prediction of Korean Rapid Transit Railway Train Control System sub-equipment, which is calculated by a relevant standard for failure rate prediction of electronic products. Although determining failure information generated in the process of trial running by statistic analysis is widely accepted as a measure of confirmation for reliability prediction, this research suggests the modeling for System Life Test determined by accelerating stress factors as a measure of confirmation for reliability prediction of sub-equipment unit that is generated ahead of a trial running in System Life Cycle. Consequently, the research demonstrates sub-equipment unit reliability test, which is based on the model derived from Accelerated Stress Test, according to accuracy level and the number of samples, and conducts an official experiment by making out a reliability test procedure sheet based on test time as well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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