Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.16
no.8
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pp.1468-1484
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1992
In the present paper forward projection is proposed as a new approach to determine the preform shape in rib-web type forging. In the forward projection technique an optimal billet is determined by applying some mathematical relationship between geometrical trials in the initial billet shape and the final products. In forward projection a volume difference between the desired product shape and the final computed shape obtained by the rigid-plastic finite element method is used as a measure of incomplete filling of working material in the die. At first linear inter-/extrapolation is employed to find a proper trial shape for the initial billet and the method is successfully applied to some cases of different aspect ratios of the initial billet. However, when the initial guesses are not sufficiently near the optimal value linear inter-/extrapolation does not render complete die filling. For more general application, a fuzzy system is used in the forward projection technique in order to determine the initial billet shape for rib-web type forging. It has been thus shown that the fuzzy system is more reliable for the preform design in the rib-web type forging process.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.4
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pp.512-517
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2008
It is show that increasing of aged and handicapped people requires development of Ubiquitous computing technique to offer the specialized service for handicapped-people. For this, we need a development of Context Awareness and Service Reasoning Technique that the technique is supplied interaction between user and U-environment instead of the old unilateral relation. The old research of context awareness needed probabilistic presentation model like a Bayesian Network based on expert Systems for recognize given circumstance by a domain of uncertain real world. In this article, we define a domain of disorder activity assistant service application and context model based on ontology in diversified environment and minimized intervention of user and developer. By use this context model, we apply the structure learning of Bayesian Network and decide the service and activity to development of application service for handicapped people. Finally, we define the proper Conditional Probability Table of the structured Bayesian Network and if random situation is given to user, then present state variable of Activity and Service by given Causal relation of Bayesian Network based on Conditional Probability Table and it can be result of context awareness.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.8
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pp.1767-1775
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2003
The SAW device is extensively used as a electro$.$mechanical bandpass filter in which a twopairs of interdigital transducers are provided over the surface of the piezoelectric substrate. For the design requirement, the central frequency and the bandwidth of the passband, and the attenuation level of the stopband region are specified. The configuration is made so as to satisfy the specification given. The central frequency is mainly determined by the distance between the pair of the finger electrodes. The design is considered as an optimization problem with which the error norm, the distance between the desired characteristics and the calculated for a given model is to be minimized. The delta function model and the electrical equivalent circuit model are utilized to represent the SAW filter characteristics. Genetic algorithm is used for optimization in which apodization of the transducer fingers is chosen as a design variable.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.7
no.1
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pp.57-69
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1995
The development of a finite difference model for cross-shore sediment transport prediction in the surf tone due to the storm surge event is presented in this paper. Using the inhomogeneous diffusion equation with moving boundaries. the present numerical model is found to be robust and efficient and does not possess a number of restrictions imposed in Kriebel and Dean's(1985) numerical model. Our numerical model is validated through comparison with the analytical solution. the data of a large-scale experiment and the field data of Hurricane Eloise. The Present model if able to predict the averaged volumetric erosion rate of a beach due to the time-varying real storm surge hydrographs and satisfies the conservation of sediment between eroded volume in the onshore region and deposited volume in the offshore region. In addition. the present model is able to reasonably predict the recession of a beach with wide berm and dune. and can describe the change of a breaking point by the offshore deposition. From the sensitivity analysis or the present numerical model with various input parameters, it is concluded that the present numerical model is able to analyze the beach change in a reliable manner including the effects of different sizes of sediments.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.18
no.6
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pp.37-44
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2004
This paper represents a new approach for the protective relay of power transmission lines using a Artificial Neural Network(ANN). A different fault m transmission lines need to be detected classified and located accurately and cleared as fast as possible. However, The protection range of the distance relay is always designed on the basis of fixed settings, and unfortunately these approach do not have the ability to adapt dynamically to the system operating condition. ANN is suitable for the adaptive relaying and the detection of complex faults. The backpropagation algerian based multi-layer protection is utilized for the teaming process. It allows to make control to various protection functions. As expected, the simulation result demonstrate that this approach is useful and satisfactory.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.5
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pp.645-652
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2016
The statistical modeling of input random variables is necessary in reliability analysis, reliability-based design optimization, and statistical validation and calibration of analysis models of mechanical systems. In statistical modeling methods, there are the Akaike Information Criterion (AIC), AIC correction (AICc), Bayesian Information Criterion, Maximum Likelihood Estimation (MLE), and Bayesian method. Those methods basically select the best fitted distribution among candidate models by calculating their likelihood function values from a given data set. The number of data or parameters in some methods are considered to identify the distribution types. On the other hand, the engineers in a real field have difficulties in selecting the statistical modeling method to obtain a statistical model of the experimental data because of a lack of knowledge of those methods. In this study, commonly used statistical modeling methods were compared using statistical simulation tests. Their advantages and disadvantages were then analyzed. In the simulation tests, various types of distribution were assumed as populations and the samples were generated randomly from them with different sample sizes. Real engineering data were used to verify each statistical modeling method.
Variance components models incorporate various random factors in the form of linear models. There are two experimental Layouts for the classification of factors under variance components models: nested classification and crossed classification. We consider two-way variance components models and investigate the effect of experimental Layout on the performance of model selection criteria AIC and BIC. The effect of experimental Layout is studied through a simulation study with various combinations of parameters in a systematic fashion. The simulation study shows differences in performance of model selection methods between the two classification. There is a particular tendency to prefer the smaller model than the true model when the variance component of a nested factor becomes relatively larger than a nesting factor that is persistent even when the sample size is not small.
This study investigated the applicability of generalized TOPMODEL approach which introduces the power law of decreasing transimissivity with depth instead of the traditional exponential decreasing function. The 50m digital elevation model(DEM) of Dongkog subwatershed at Wichon Test Watershed was used to perform runoff simulation. Random number generation algorithm was integrated into the calibration process for the reliable of model performance. General power law version of TOPMODEL with exponent 2 and 3 showed higher simulation efficiency than other the approaches. This results from the fact that the power law models with exponent 2 and 3 can represent the soil characteristics of study area better than other models.
On live performance such as play and musical, various stage effects are utilized to attract a diverse audience. These stage effects include traditional direction techniques, striking display effects and all kinds of ways of being immersed in the scene. In this paper, we propose a novel digital visual effects(digilog) for controlling the surface texture of objects based on spatial augmented reality. For this purpose, we present a method of neutralizing the appearance of an arbitrary object using a projector-camera system. To make the object appear as if it is a transparent object by projecting a carefully determined compensation image onto the surface of objects, we use the homography method for a simple and effective off-line projector-camera calibration. The successful uses of the basic algorithm of Smart Projector for measuring radiometric parameters led us believe that this method may be used for temporal variation of plays and musicals.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.33
no.6
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pp.1068-1073
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2004
Response surface methodology (RSM) was used to monitor characteristics of hot water extracts from Hericium erinaceus. A central composite design was applied to investigate the effects of independent variables, extraction temperature (X$_1$), sample ratio (X$_2$) and extraction time (X$_3$) on dependent variables such as soluble solid (Y$_1$), total phenols (Y$_2$), crude protein (Y$_3$) and electron donating ability (Y$_4$) of the extracts. As the sample ratio increased, the soluble solid content increased, while extraction temperature played a minor role. As a whole total phenols and crude protein contents increased with increasing the sample ratio. Electron donating ability increased in proportion to extraction temperature and sample ratio, which didn't increase at certain period. Then ranges of optimum extraction conditions for maximized physicochemical properties were 91.5∼96.5$^{\circ}C$ in extraction temperature and 3.5∼4.2 g/100 mL in sample ratio. Predicted values at the optimized conditions were coincident with experimental values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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