In this study, an output-only modal identification approach is proposed for decentralized wireless sensor nodes used for linear structural systems. The following approaches are implemented to achieve the objective. Firstly, an output-only modal identification method is selected for decentralized wireless sensor networks. Secondly, the effect of time-unsynchronization is assessed with respect to the accuracy of modal identification analysis. Time-unsynchronized signals are analytically examined to quantify uncertainties and their corresponding errors in modal identification results. Thirdly, a modified approach using complex mode shapes is proposed to reduce the unsynchronization-induced errors in modal identification. In the new way, complex mode shapes are extracted from unsynchronized signals to deal both with modal amplitudes and with phase angles. Finally, the feasibility of the proposed approach is evaluated from numerical and experimental tests by comparing with the performance of existing approach using real mode shapes.
지속적인 유가 상승과 탄소배출 규제 강화는 기업들로 하여금 높은 경쟁력을 가지도록 요구한다. 따라서 고객 서비스 증대와 비용절감을 위해 효율적인 물류시스템을 구축하고 운영하는 것에 많은 노력을 기울이고 있으며 경쟁력을 가지는 물류단지의 필요성이 증대되고 있는 실정이다. 이러한 물류도시를 구축하기 위해서는 적절한 정책과 화물수송 공동화를 통한 물류시스템이 필요하다. 특히, 단지내 물류시스템의 체계구축을 통한 효율적인 운영은 저비용 친환경적인 측면에서 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 물류단지내 효율적 운송을 위한 물류네트워크를 운영 모델을 제시하고 특히 운송 다단화 단계를 통해 문제에 접근하고자 한다.
정확한 오염물질 예측은 기상학, 자연재해, 기후변화 연구 등 현장에서 필수적인 과제 중 하나이다. 주변 관측소에서 얻은 데이터를 사용하는 경우 모델 학습을 위한 불필요한 데이터로 인해 예측 결과에 왜곡 문제가 있을 수 있습니다. 따라서, 우리는 종합적인 대기질 지수 행동에 영향을 미치는 요인을 제공하는 최적의 데이터 소스를 찾기 위해 네트워크 방식을 사용했습니다. 본 연구에서는 2015년부터 2020년까지 우리나라의 6개 오염물질과 종합적인 대기질 지수 예측에 대한 네트워크 기법을 적용한 LSTM 및 DNN 모델을 적용하였다. 본 연구는 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 오존(O3), 이산화황(SO2), 이산화질소(NO2), 일산화탄소(CO) 등 6가지 오염물질을 기반으로 종합적인 대기질 지수를 예측하는 2단계로 구성되어 있다. LSTM을 이용하여, 개별적으로 예측된 6가지 오염물질을 이용하여 DNN 모형을 이용하여 종합적인 대기질 지수를 예측한다. 6가지 오염물질에 대한 각 모델의 예측능력과 종합적인 대기질 지수 예측은 관측된 대기질 데이터와 비교하여 평가하였다. 본 연구는 심층신경망 모델과 네트워크 방식을 결합한 것이 높은 예측력을 제공함을 보여주었으며, 종합적인 대기질 지수 예측을 위한 최적의 모델로 선정되었다. 재난관리의 필요성이 증가함에 따라 네트워크 방식의 딥러닝 모델은 자연재해 피해를 줄이고 재난관리를 개선할 수 있는 충분한 잠재력을 가질 것으로 기대된다.
Many countries have implemented genetic evaluation for fertility traits in recent years. In particular, reproductive trait is a complex trait and need to require a system-level approach for identifying candidate genes related to the trait. To find the candidate gene associated with reproductive trait, we applied a weighted gene co-expression network analysis from expression value of bovine genes. We identified three co-expressed modules associated with reproductive trait from bovine microarray data. Hub genes (ZP4, FHL2 and EGR4) were determined in each module; they were topologically centered with statistically significant value in the gene co-expression network. We were able to find the highly co-expressed gene pairs with a correlation coefficient. Finally, the crucial functions of co-expressed modules were reported from functional enrichment analysis. We suggest that the network-based approach in livestock may an important method for analyzing the complex effects of candidate genes associated with economic traits like reproduction.
Because military weapons systems for special purposes are small and complex, they are not easy to maintain. Therefore, it is very important to maintain combat strength through quick maintenance in the event of a breakdown. In particular, naval ships are complex weapon systems equipped with various equipment, so other equipment must be considered for maintenance in the event of equipment failure, so that skilled maintenance personnel have a great influence on rapid maintenance. Therefore, in this paper, we analyzed maintenance data of defense equipment maintenance information system through text mining and social network analysis(SNA), and tried to identify the naval ship maintenance expertise. The defense equipment maintenance information system is a system that manages military equipment efficiently. In this study, the data(2,538cases) of some naval ship maintenance teams were analyzed. In detail, we examined the contents of main maintenance and maintenance personnel through text mining(word cloud, word network). Next, social network analysis(collaboration analysis, centrality analysis) was used to confirm the collaboration relationship between maintenance personnel and maintenance expertise. Finally, we compare the results of text mining and social network analysis(SNA) to find out appropriate methods for finding and finding naval ship maintenance expertise.
In general, pipelines at nuclear power plants are affected by various types of degradation mechanisms and may be ruptured after gradually thinning. FAC (Flow-Accelerated Corrosion) is typical aging mechanism affecting the secondary side piping system. In Korea nuclear power plants, CHECWORKS program have been used for management of wall thinning damages. However, sometimes, CHECWORKS program shows wrong results at the stage of NFA (Network Flow Analysis) in case of complex pipelines. This paper describes the calculation results of pressure drop in a complex pipeline and single line by using the CHECWORKS program and the analysis results are compared with those of engineering calculation results including errors between them.
Because autoimmune diseases (AIDs) result from a complex combination of genetic and epigenetic factors, as well as an altered immune response to endogenous or exogenous antigens, systems biology approaches have been widely applied. The use of multi-omics approaches, including blood transcriptomics, genomics, epigenetics, proteomics, and metabolomics, not only allow for the discovery of a number of biomarkers but also will provide new directions for further translational AIDs applications. Systems biology approaches rely on high-throughput techniques with data analysis platforms that leverage the assessment of genes, proteins, metabolites, and network analysis of complex biologic or pathways implicated in specific AID conditions. To facilitate the discovery of validated and qualified biomarkers, better-coordinated multi-omics approaches and standardized translational research, in combination with the skills of biologists, clinicians, engineers, and bioinformaticians, are required.
This paper presents u-COEX, Ubiquitous-Collaborative Online shopping EXecution system, for small- and mediam- sized business enterprises, based on EPCglobal network. The system is taking advantage of RFID technology promises to optimize the critical processes in the Supply Chain Management. The system consists of five major functions: integrated order management, realtime monitoring and analysis system of sales and inventory, decision support system, integrating with EPCglobal and RFID technology, and u-catalog feature. The prototype implementation was developed for mass electronic market complex and the result revealed the feasibility to be applicable to real market.
In conclusion, the seemingly fuzzy and disorganized data of biology with thousands of different layers ranging from molecule to the Internet have refused so far to be mapped precisely and predicted successfully by mathematicians, physicists or computer scientists. Genomics and bioinformatics are the fields that process such complex data. The insights on the nature of biological entities as complex interaction networks are opening a door toward a generalization of the representation of biological entities. The main challenge of genomics and bioinformatics now lies in 1) how to data mine the networks of the domains of bioinformatics, namely, the literature, metabolic pathways, and proteome and structures, in terms of interaction; and 2) how to generalize the networks in order to integrate the information into computable genomic data for computers regardless of the levels of layer. Once bioinformatists succeed to find a general principle on the way components interact each other to form any organic interaction network at genomic scale, true simulation and prediction of life in silico will be possible.
Many distributed applications build overlays on top of the Internet. Several unsolved issues at the network layer can explain this trend to implement network services such as multicast, mobility, and security at the application layer. On one hand, overlays creating basic topologies are usually limited in flexibility and scalability. On the other hand, overlays creating complex topologies require some form of application level addressing, routing, and naming mechanisms. Our aim is to design an efficient and robust addressing, routing, and naming infrastructure for these complex overlays. Our only assumption is that they are deployed over the Internet topology. Applications that use our middleware will be relieved from managing their own overlay topologies. Our infrastructure is based on the separation of the naming and the addressing planes and provides a convergence plane for the current heterogeneous Internet environment. To implement this property, we have designed a scalable distributed k-resilient name to address binding system. This paper describes the design of our overlay infrastructure and presents performance results concerning its routing scalability, its path inflation efficiency and its resilience to network dynamics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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