The ultrasonic test is recognized for its significance as a non-destructive testing method to detect volume defects such as porosity and incomplete penetration which reduce strength in the weld zone. This paper illustrates the defect detection in the weld zone of ferritic carbon steel using ultrasonic wave and the evaluation of pattern recognition by chaotic feature extraction using time series signal of detected defects as data. Shown in the time series data were that the time delay was 4 and the embedding dimension was 6 which indicate the geometric dimension of the subject system and the extent of information correlation. Based on fractal dimension and lyapunov exponent in quantitative chaotic feature extraction, feature value of 2.15, 0.47 is presented for porosity and 2.24, 0.51 for incomplete penetration The precision rate of the pattern recognition is enhanced with these values on the total waveform of defect signal in the weld zone. Therefore, we think that the ultrasonic pattern recognition method of weld zone defects of ferritic carbon steel by ultrasonic-chaotic feature extraction proposed in this paper can boost precision rate further than the existing method applying only partial waveform.
Purpose: Weapon systems have the long life cycle unlike the consumer product. Thus, the reliability of weapon system is improved during the life cycle through the steady technical change. In this paper, we deal with the method of evaluating the reliability of weapon system with the field failure data. Methods: Especially, we present how to gather the field failure data and evaluate the reliability through the case of K-series weapon system. To evaluate reliability, the reliability growth model is used and the result is discussed. Results: It is steadily improved the reliability of K-series weapon system deployed from 2000 to 2004. The frequency of the failures that affect the mission is largely reduced and MTBMF(mean time between mission failure) is also improved. Conclusion: We can guess the trend of the reliability of weapon system with the field data through this study. Furthermore, it can be used to improve the reliability and make maintenance policy.
최근 급격한 기대수명의 증가에 따라 미래 복지정책 등에 커다란 영향을 주는 장래 사망력의 정확한 예측은 중요한 이슈가 되고 있다. 사망력의 정확한 예측을 위하여 최적의 추정모형의 선택도 중요하지만 사망력에 대한 시계열 적용기간도 매우 중요한 이슈다. 이는 우리나라의 사망률 시계열이 짧고, 특히 1982년 이전 자료가 다소 불완전해서 이에 대한 고려가 필수적이기 때문이다. 본 논문에서는 우리나라 사망력 시계열을 기간에 따라 2개의 그룹(1976~2005년, 1983~2005년)으로 나누어서, 남녀별로 LC모형과 LC 코호트효과 확장모형에 대한 모수 추정값, 사망력지수와 코호트지수의 모형화 및 예측, 장래 기대수명의 예측 적합력을 각각 분석한 후 향후에 장래 기대수명 추계시 고려할 시사점을 제시하고자 한다.
Purpose The purpose of this study is to identifies the demand pattern categorization of repair parts of Automotive After-sales Service(A/S) and proposes a demand prediction model for Auto repair parts using Long Short-Term Memory (LSTM) of artificial neural networks (ANN). The optimal parts inventory quantity prediction model is implemented by applying daily, weekly, and monthly the parts demand data to the LSTM model for the Lumpy demand which is irregularly in a specific period among repair parts of the Automotive A/S service. Design/methodology/approach This study classified the four demand pattern categorization with 2 years demand time-series data of repair parts according to the Average demand interval(ADI) and coefficient of variation (CV2) of demand size. Of the 16,295 parts in the A/S service shop studied, 96.5% had a Lumpy demand pattern that large quantities occurred at a specific period. lumpy demand pattern's repair parts in the last three years is predicted by applying them to the LSTM for daily, weekly, and monthly time-series data. as the model prediction performance evaluation index, MAPE, RMSE, and RMSLE that can measure the error between the predicted value and the actual value were used. Findings As a result of this study, Daily time-series data were excellently predicted as indicators with the lowest MAPE, RMSE, and RMSLE values, followed by Weekly and Monthly time-series data. This is due to the decrease in training data for Weekly and Monthly. even if the demand period is extended to get the training data, the prediction performance is still low due to the discontinuation of current vehicle models and the use of alternative parts that they are contributed to no more demand. Therefore, sufficient training data is important, but the selection of the prediction demand period is also a critical factor.
The purpose of this study is to evaluate indoor air quality at the stage of building construction. To check the IAQ at the stage of construction IAQX simulation program developed by EPA was used and the values of TVOC were analyzed with time-series. The Simulation conditions are as follows. 1) Ventilation rate, 2) Time schedule of works, 3) Material change. Through this simulation, the major factors which affect the IAQ were analyzed and the importance of empirical data about the time-series emission rate of concerned material could be confirmed.
재료 및 부재의 내진성능평가 실험 시 재하속도와 수직하중은 성능에 중대한 영향을 미칠 수 있다. 반복 가력 및 하이브리드 실험 시 재하속도는 입력 변위와 출력 변위 사이의 시간 지연현상으로 인해 고속으로 제어하기 어려우며 횡방향 변위에 의해 수직하중을 일정하게 유지하는 것이 어려워 일정한 수직하중이 유지되는 고속 및 실시간 실험은 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 면진받침의 속도 의존성과 수직하중의 영향을 조사하기 위해 저속 및 고속 반복 가력 실험과 실시간 하이브리드 실험을 수행하였다. 실험에서 수평 변위와 수직 하중의 실시간 제어를 위해 Adaptive Time Series(ATS) 보정 방법과 State estimator가 포함된 FLB System을 구축하였다. 고속 또는 실시간으로 재하되는 수평 변위 제어 속도와 상부구조물에 의한 수직하중은 면진받침의 강도 및 지진 시 거동에 상당한 영향을 미칠 수 있음을 확인하였으며 내진성능평가를 위한 실험 시 실제와 유사하도록 구현되어야함을 알 수 있었다. 본 연구는 내진성능평가를 위해 구축하고 사용된 시스템의 우수한 성능을 보여주며 정확하고 효율적인 내진성능평가가 가능하도록 하였다.
The dependence between wind speeds in multiple wind sites has a considerable impact on the reliability of power systems containing wind energy. This paper presents a new method to generate dependent wind speed time series (WSTS) based on copulas theory. The basic feature of the method lies in separating multivariate WSTS into dependence structure and univariate time series. The dependence structure is modeled through the use of copulas, which, unlike the cross-correlation matrix, give a complete description of the joint distribution. An autoregressive moving average (ARMA) model is applied to represent univariate time series of wind speed. The proposed model is illustrated using wind data from two sites in Canada. The IEEE Reliability Test System (IEEE-RTS) is used to examine the proposed model and the impact of wind speed dependence between different wind regimes on the generation system reliability. The results confirm that the wind speed dependence has a negative effect on the generation system reliability.
This study evaluated the pattern of groundwater fluctuation in cyrstalline rock using time series and factor analyses. From the results, groundwater level for the 18 wells was classified into 4 types reflecting the hydrogeological properties and rainfall event. Type 1 (DB1-5, DB1-6, DB2-2, KB-10, KB-13) was significantly influenced by groundwater flow through water-conducting features, whereas type 2 (DB1-3, DB1-7, KB-1~KB-3, KB-7, KB-11, KB-14, KB-15) was affected by minor fracture network as well as rainfall event. Type 3 (DB1-1, DB1-2) was mainly influenced by surface infiltration of rainfall event. Type 4 (DB1-8, KB-9) was reflected by the irregular variation of groundwater level caused by anisotropy and heterogeneity of crystalline rock.
Kim, Young-Kyun;Lee, Ji-Young;Kim, Su-Gwan;Lim, Seung-Chul
The Journal of Advanced Prosthodontics
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제5권2호
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pp.167-171
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2013
PURPOSE. The purpose of this case series was to evaluate the effect of guided bone regeneration using demineralized allogenic bone matrix with calcium sulfate. MATERIALS AND METHODS. Guided bone regeneration using Demineralized Allogenic Bone Matrix with Calcium Sulfate ($AlloMatrix^{TM}$, Wright. USA) was performed at the time of implant placement from February 2010 to April 2010. At the time of the second surgery, clinical evaluation of bone healing and histologic evaluation were performed. The study included 10 patients, and 23 implants were placed. The extent of bony defects around implants was determined by measuring the horizontal and vertical bone defects using a periodontal probe from the mesial, distal, buccal, and lingual sides and calculating the mean and standard deviation of these measurements. Wedge-shaped tissue samples were obtained from 3 patients and histologic examination was performed. RESULTS. In clinical evaluation, it was observed that horizontal bone defects were completely healed with new bones, and in the vertical bone defect area, 15.1% of the original defect area remained. In 3 patients, histological tests were performed, and 16.7-41.7% new bone formation was confirmed. Bone graft materials slowly underwent resorption over time. CONCLUSION. $AlloMatrix^{TM}$ is an allograft material that can be readily manipulated. It does not require the use of barrier membranes, and good bone regeneration can be achieved with time.
In this study, pollutant emission characteristics by water damage period analyzed 11 items (water temperature, pH, DO, EC, BOD, COD, TOC, SS, T-N, T-P and flow) with load duration curve, time series load curve and factor analysis for three years (2014-2016). Load duration curve is applied to judge the level of impaired waterbody and estimate impaired level by pollutants such as BOD and T-P in this study depending on variation of stream flow. Water quality standard exceeded the flow of mid-range and low-range by flow condition evaluation using load duration curve. This watershed was influenced by point source more than non-point source. Cumulative excess rate of BOD and T-P kept water quality standard for all seasons (spring, summer, autumn and winter) except BOD 59% in spring. Water quality changes were influenced by pollutants of basic environmental treatment facilities and agricultural areas during spring and summer. Results of factor analysis were classified commonly first factor (BOD, COD, and TOC) and second factor (flow, water temperature and SS). Therefore, effects of artificial pollutants and maintenance water must be controlled seasonally and reduced relative to water damage caused by point pollution sources with effluent standard strengthened in the target watershed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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