For evaluation of rotational accuracy performance of high speed machine tool spindle system, the characteristics of main spindle and tool motion behavior are presented by means of three point accuracy testing method. The results of experiments and analyses are as follows: (1) The high speed spindle rotational accuracy can be evaluated by the combination of the spindle and tool motion behavior. (2) The spindle motion behavior increases up to more that 4 times the tool motion behavior. (3) For the influence of oil viscosity on spindle and tool taper application, 32 cSt of oil viscosity showed the most satisfactory result for rotational accuracy. (4) In order to improve the rotational accuracy of high speed machine tool spindle system, it is needed to reduce the combination error. This can be achieved by improving the working accuracy and supplying the proper lubrication with contact area at the spindle and tool.
This study was to find whether the educational program contributed to the increase of knowledge, confidence, and accuracy of behavior in newborn care of the primiparas. The educational program consistes of individual lectures, demostrations, discussion, and practice of newborn care. Also two telephone counseling with the subjects after they are discharged from hospital. This study is a quasi-experimental design using non-equivalent control group pretest-posttest design. Data collection was done from July 21 to Oct 4 in 1997. The subjects were selected from 2 general hospitals and 1 university hosipital in C city, Subjects were 44 primiparas(control group 22, experimental group 22). they were tested on knowledge, confidence, and accuracy of behavior in newborn care. A pretest was done 2-3 days after vaginal delivary(5-6 days after c-sec delivary). A posttest was done 21-28 day(vaginal delivary, c-sec delivary) after delivary. The instruments used for this study were knowledge scale about newbon care developed by the reserarcher, Pharis' confidence scale modified by the researcher and accuracy of behavior scale developed by the reserarcher. Primiparas' knowledge and confidence was tested by questionnaire and Primiparas' accuracy of behavior was tested by structured observational method. Analysis of data was done by using of χ²- test, t -test, paired t -test. The results of this study are summarized as follows : 1) Knowledge of the experimental group was significant higher than the control group(t=-4.94, P=.000). 2) Confidence of the experimental group was significant higher than the control group(t=-.262, P=.012). 3) Accuracy of behavior of the experimental group was significant higher than the control group (t=-.969, P=.000). In conclusion, the newborn care education along with intensive telephon counseling shows a significant promotion of newbon care in primiparas. Thus this program can be recommended as an intervention model for the newborn and primiparas.
According to the development of tool material and the improvement of machinability of cutting material like aluminium alloy, the higher spindle speed is needed. However, the higher speed causes the heat generation of bearings, the deformation of spindle unit parts, and the rotational accuracy of spindle to be worse. Therefore, it is essential to analyze and control the heat generation and the thermal behavior of spindle unit in order to have higher speed and better rotational accuracy. This paper shows the analogy between the analyzation of heat generation and thermal behavior of high speed spindle system by finite element method and the test results of actual temperature rise through running test, and shows the necessity of cooling the spindle and inner ring side of bearings for the thermal balance of high speed spindle system.
Tow constitutive models for weathered granite soil, Yasufuku's constitutive model with a single yield surface and Lade's constitutive model with two intersectiong yield surface compared in terms of their capabilities to accurately capture the observed behavior of compacted weathered grainite soil for various stress-paths. Both the single surface and the double surface models capture the experimentally observed behavior at a variety of stress-paths with good accuracy. The double surface model may model the observed compacted weathered granite soil behavior with better accuracy for proportational loading with increasing stress, but the single surface model may model dilatancy property with better accuracy for p-constant loading with increasing stress ratio.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1450-1463
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2019
The problem towards crowd behavior recognition in a serious clustered scene is extremely challenged on account of variable scales with non-uniformity. This paper aims to propose a crowed behavior classification framework based on a transferring hybrid network blending 3D res-net with inception-v3. First, the 3D res-inception network is presented so as to learn the augmented visual feature of UCF 101. Then the target dataset is applied to fine-tune the network parameters in an attempt to classify the behavior of densely crowded scenes. Finally, a transferred entropy function is used to calculate the probability of multiple labels in accordance with these features. Experimental results show that the proposed method could greatly improve the accuracy of crowd behavior recognition and enhance the accuracy of multiple label classification.
Recently, due to demands of faster speed and extra features for the chip mounters, there has been ever-demanding needs for the basic technology. Until four or five years ago, chip mounters placing 0.3sec/chip were considered to be in the high speed category, but since then it has become a borderline for categorizing high speed machines capable of placing 0.1sec/chip. In this study, in order to analyze the vibration of head generated by the dynamic behavior of x-frame, FEM model is composed and modal analysis is performed to identify the dynamic characteristics of the structure. Those results are compared with the modal test in order to verify the model. In this paper, Several other factors, such as definition of dynamic accuracy, static accuracy and tolerance of the axis settling range, that might affect the dynamic behavior the head are discussed.
Journal of Korea Artificial Intelligence Association
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제1권1호
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pp.1-6
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2023
This study developed models using decision forest, support vector machine, and logistic regression methods to predict and prevent suicidal ideation among Korean adolescents. The study sample consisted of 51,407 individuals after removing missing data from the raw data of the 18th (2022) Youth Health Behavior Survey conducted by the Korea Centers for Disease Control and Prevention. Analysis was performed using the MS Azure program with Two-Class Decision Forest, Two-Class Support Vector Machine, and Two-Class Logistic Regression. The results of the study showed that the decision forest model achieved an accuracy of 84.8% and an F1-score of 36.7%. The support vector machine model achieved an accuracy of 86.3% and an F1-score of 24.5%. The logistic regression model achieved an accuracy of 87.2% and an F1-score of 40.1%. Applying the logistic regression model with SMOTE to address data imbalance resulted in an accuracy of 81.7% and an F1-score of 57.7%. Although the accuracy slightly decreased, the recall, precision, and F1-score improved, demonstrating excellent performance. These findings have significant implications for the development of prediction models for suicidal ideation among Korean adolescents and can contribute to the prevention and improvement of youth suicide.
Existing numerical models for strain-hardening cement-based composites (SHCC) are short of providing sufficiently accurate solutions to the failure patterns of coupling beams of different designs. The objective of this study is to develop an effective model that is capable of simulating the nonlinear behavior of SHCC coupling beams subjected to cyclic loading. The beam model proposed in this study is a macro-scale plane stress model. The effects of cracks on the macro-scale behavior of SHCC coupling beams are smeared in an anisotropic model. In particular, the influence of the defined crack orientations on the simulation accuracy is explored. Extensive experimental data from coupling beams with different failure patterns are employed to evaluate the validity of the proposed SHCC coupling beam models. The results show that the use of the suggested shear stiffness retention factor for damaged SHCC coupling beams is able to effectively enhance the simulation accuracy, especially for shear-critical SHCC coupling beams. In addition, the definition of crack orientation for damaged coupling beams is found to be a critical factor influencing the simulation accuracy.
Long-gauge carbon fiber line (CFL) sensors have received considerable attention in the past decade. However, there is still a need for an in-depth investigation of their measuring accuracy. This study investigates the accuracy of carbon fiber line sensors to monitor and differentiate the flexural behavior of two beams, one reinforced with steel bars alone and the other reinforced with steel and basalt fiber-reinforced polymer bars. A distributed set of long-gauge carbon fiber line, Fiber Bragg Grating (FBG), and traditional strain gauge sensors was mounted on the tensile concrete surface of the studied beams to compare the results and assess the accuracies of the proposed sensors. The test beams were loaded monotonically under four-point bending loading until failure. Results indicated the importance of using long-gauge sensors in providing useful, accurate, and reliable information regarding global structural behavior, while point sensors are affected by local damage and strain concentrations. Furthermore, long-gauge carbon fiber line sensors demonstrated good agreement with the corresponding Fiber Bragg Grating sensors with acceptable accuracy, thereby exhibiting potential for application in monitoring the health of large-scale structures.
The purpose of this study is to identify the practical knowledge about osteoporosis and health promoting behavior possessed by male and female university students in their twenties. Next, the study seeks to analyze the difference in the degree of knowledge and practice of health promoting behavior depending on the students' area of study (health-related or non-health-related major) and previous education about osteoporosis. A survey was given to 300 male and female university students in Jeju Island from November 18 to December 6, 2013. Regarding knowledge about osteoporosis, the accuracy rate of health science major participants was 16.8 % higher than that of those of non-health science, and the accuracy rate of participants with previous education about osteoporosis was 12.9 % higher than those who had not. Health promoting behavior showed a higher degree of practice among students in health-related majors and those with previous applicable education. There were significant differences between the knowledge of osteoporosis and major and the presence and absence of prior education. Regarding the degree of health promoting behavior and major, the presence or absence of prior education showed significant differences. Among male and female students in their twenties, the recognition of knowledge about osteoporosis is very low. There is a need to develop various programs that focus on osteoporosis prevention rather than treatment, to improve the quality of education and training content according to the individual, and to lower the target age for osteoporosis education.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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