In the realm of nanotechnology, the nonlocal strain gradient theory takes center stage as it scrutinizes the behavior of spinning cantilever nanobeams and nanotubes, pivotal components supporting various mechanical movements in sport structures. The dynamics of these structures have sparked debates within the scientific community, with some contending that nonlocal cantilever models fail to predict dynamic softening, while others propose that they can indeed exhibit stiffness softening characteristics. To address these disparities, this paper investigates the dynamic response of a nonlocal cantilever cylindrical beam under the influence of external discontinuous dynamic loads. The study employs four distinct models: the Euler-Bernoulli beam model, Timoshenko beam model, higher-order beam model, and a novel higher-order tube model. These models account for the effects of functionally graded materials (FGMs) in the radial tube direction, giving rise to nanotubes with varying properties. The Hamilton principle is employed to formulate the governing differential equations and precise boundary conditions. These equations are subsequently solved using the generalized differential quadrature element technique (GDQEM). This research not only advances our understanding of the dynamic behavior of nanotubes but also reveals the intriguing phenomena of both hardening and softening in the nonlocal parameter within cantilever nanostructures. Moreover, the findings hold promise for practical applications, including drug delivery, where the controlled vibrations of nanotubes can enhance the precision and efficiency of medication transport within the human body. By exploring the multifaceted characteristics of nanotubes, this study not only contributes to the design and manufacturing of rotating nanostructures but also offers insights into their potential role in revolutionizing drug delivery systems.
This paper presents a novel technique that combines machine learning (ML) with moth-flame optimization (MFO) methods to predict the axial compressive strength (ACS) of concrete filled double skin steel tubes (CFDST) columns. The proposed model is trained and tested with a dataset containing 125 tests of the CFDST column subjected to compressive loading. Five ML models, including extreme gradient boosting (XGBoost), gradient tree boosting (GBT), categorical gradient boosting (CAT), support vector machines (SVM), and decision tree (DT) algorithms, are utilized in this work. The MFO algorithm is applied to find optimal hyperparameters of these ML models and to determine the most effective model in predicting the ACS of CFDST columns. Predictive results given by some performance metrics reveal that the MFO-CAT model provides superior accuracy compared to other considered models. The accuracy of the MFO-CAT model is validated by comparing its predictive results with existing design codes and formulae. Moreover, the significance and contribution of each feature in the dataset are examined by employing the SHapley Additive exPlanations (SHAP) method. A comprehensive uncertainty quantification on probabilistic characteristics of the ACS of CFDST columns is conducted for the first time to examine the models' responses to variations of input variables in the stochastic environments. Finally, a web-based application is developed to predict ACS of the CFDST column, enabling rapid practical utilization without requesting any programing or machine learning expertise.
Measuring Information Technology(IT) organizations' activities have been limited to mainly measure financial indicators for a long time. However, according to the multifarious functions of Information System, a number of researches have been done for the new trends on measurement methodologies that come with financial measurement as well as new measurement methods. Especially, the researches on IT Balanced Scorecard(BSC), concept from BSC measuring IT activities have been done as well in recent years. BSC provides more advantages than only integration of non-financial measures in a performance measurement system. The core of BSC rests on the cause-and-effect relationships between measures to allow prediction of value chain performance measures to allow prediction of value chain performance measures, communication, and realization of the corporate strategy and incentive controlled actions. More recently, BSC proponents have focused on the need to tie measures together into a causal chain of performance, and to test the validity of these hypothesized effects to guide the development of strategy. Kaplan and Norton[2001] argue that one of the primary benefits of the balanced scorecard is its use in gauging the success of strategy. Norreklit[2000] insist that the cause-and-effect chain is central to the balanced scorecard. The cause-and-effect chain is also central to the IT BSC. However, prior researches on relationship between information system and enterprise strategies as well as connection between various IT performance measurement indicators are not so much studied. Ittner et al.[2003] report that 77% of all surveyed companies with an implemented BSC place no or only little interest on soundly modeled cause-and-effect relationships despite of the importance of cause-and-effect chains as an integral part of BSC. This shortcoming can be explained with one theoretical and one practical reason[Blumenberg and Hinz, 2006]. From a theoretical point of view, causalities within the BSC method and their application are only vaguely described by Kaplan and Norton. From a practical consideration, modeling corporate causalities is a complex task due to tedious data acquisition and following reliability maintenance. However, cause-and effect relationships are an essential part of BSCs because they differentiate performance measurement systems like BSCs from simple key performance indicator(KPI) lists. KPI lists present an ad-hoc collection of measures to managers but do not allow for a comprehensive view on corporate performance. Instead, performance measurement system like BSCs tries to model the relationships of the underlying value chain in cause-and-effect relationships. Therefore, to overcome the deficiencies of causal modeling in IT BSC, sound and robust causal modeling approaches are required in theory as well as in practice for offering a solution. The propose of this study is to suggest critical success factors(CSFs) and KPIs for measuring performance for IT organizations and empirically validate the casual relationships between those CSFs. For this purpose, we define four perspectives of BSC for IT organizations according to Van Grembergen's study[2000] as follows. The Future Orientation perspective represents the human and technology resources needed by IT to deliver its services. The Operational Excellence perspective represents the IT processes employed to develop and deliver the applications. The User Orientation perspective represents the user evaluation of IT. The Business Contribution perspective captures the business value of the IT investments. Each of these perspectives has to be translated into corresponding metrics and measures that assess the current situations. This study suggests 12 CSFs for IT BSC based on the previous IT BSC's studies and COBIT 4.1. These CSFs consist of 51 KPIs. We defines the cause-and-effect relationships among BSC CSFs for IT Organizations as follows. The Future Orientation perspective will have positive effects on the Operational Excellence perspective. Then the Operational Excellence perspective will have positive effects on the User Orientation perspective. Finally, the User Orientation perspective will have positive effects on the Business Contribution perspective. This research tests the validity of these hypothesized casual effects and the sub-hypothesized causal relationships. For the purpose, we used the Partial Least Squares approach to Structural Equation Modeling(or PLS Path Modeling) for analyzing multiple IT BSC CSFs. The PLS path modeling has special abilities that make it more appropriate than other techniques, such as multiple regression and LISREL, when analyzing small sample sizes. Recently the use of PLS path modeling has been gaining interests and use among IS researchers in recent years because of its ability to model latent constructs under conditions of nonormality and with small to medium sample sizes(Chin et al., 2003). The empirical results of our study using PLS path modeling show that the casual effects in IT BSC significantly exist partially in our hypotheses.
세계적으로 생물자원 연구데이터는 그 자체로 중요할 뿐만 아니라, 공유되고 활용되어야 한다. 본 논문에서는 명확한 기준 없이 각각의 연구목적과 특성에 따라 개별적으로 구축, 관리되고 있는 생물자원 연구데이터를 공동 활용 할 수 있도록 정보시스템의 구축 단계부터 적용 가능한 데이터 참조모델을 제시한다. 이를 위해 기존 관련 정보시스템의 데이터 모델을 국내외 표준 및 데이터 관리 정책을 기반으로 확장하여 개별 정보시스템에서 공동 활용 할 수 있는 데이터 참조모델을 개발하고 그 적용 절차를 제안한다. 또한, 제안하는 데이터 참조모델의 우수성을 입증하기 위하여 Krogstie의 데이터모델 평가모형을 적용하여 품질수준을 검증하고 국내외 표준들과의 데이터 공유수준을 비교한다. 실험 결과 기존 데이터 모델보다 데이터를 자원, 대상, 활동, 성과의 4단계로 분류하고 엔티티 도출 및 관계를 정의한 데이터 참조모델에서 데이터의 품질과 공유수준이 높게 나타나는 것을 확인 할 수 있었다.
본 연구에서는 각종 도서관 평가에서 선정된 우수사례 가운데 학교도서관 우수 프로그램 19건 (세부프로그램 161건)을 분석하였다. The Library Media Specialist's Taxonomy와 CIPP 모형을 기준으로 콘텐츠 분석을 시행하였다. 사서교사가 프로그램에 관여하는 정도를 나타내는 택소노미 분석에서는 학교의 구성원이 도서관을 이해하고 활용하는 7단계가 37.6%로 가장 큰 비중을 차지하였다. 택소노미의 10 단계 가운데 상위단계 (6~9단계, 사서교사의 관여도가 높음)가 65.9%의 비중을 차지하였다. CIPP 모델을 통해 분석한 결과, (상황) 대부분의 우수 프로그램은 독서교육(41.5%)과 도서관 이용법 교육(11.3%)을 목적으로 하고 있었으며 학습자의 요구로 시작된 사례가 과반(53.8%)을 넘었다. (투입) 우수 프로그램은 다양한 교재교구를 활용하였으며 고정된 시간에 운영되었다. (과정) 프로그램은 다양한 방법으로 운영되었는데, 독서교육(30.4%)과 문화활동(17.3%)이 주를 이루었다. (산출) 프로그램 운영 결과, 학생과 학부모의 만족도와 학생들의 성취도 향상과 프로그램 효과성이 보고되었다.
다양한 실세계 응용 분야들에서 공동의 목표를 위해 여러 에이전트들이 상호 유기적으로 협력할 수 있는 행동 정책을 배우는 것은 매우 중요하다. 이러한 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 환경에서 기존의 연구들은 대부분 중앙-집중형 훈련과 분산형 실행(CTDE) 방식을 사실상 표준 프레임워크로 채택해왔다. 하지만 이러한 다중 에이전트 강화 학습 방식은 훈련 시간 동안에는 경험하지 못한 새로운 환경 변화가 실전 상황에서 끊임없이 발생할 수 있는 동적 환경에서는 효과적으로 대처하기 어렵다. 이러한 동적 환경에 효과적으로 대응하기 위해, 본 논문에서는 새로운 다중 에이전트 강화 학습 체계인 C-COMA를 제안한다. C-COMA는 에이전트들의 훈련 시간과 실행 시간을 따로 나누지 않고, 처음부터 실전 상황을 가정하고 지속적으로 에이전트들의 협력적 행동 정책을 학습해나가는 지속 학습 모델이다. 본 논문에서는 대표적인 실시간 전략게임인 StarcraftII를 토대로 동적 미니게임을 구현하고 이 환경을 이용한 다양한 실험들을 수행함으로써, 제안 모델인 C-COMA의 효과와 우수성을 입증한다.
기계 학습 분야에 합성 곱 신경망이 대두되면서 이미지 처리 문제를 해결하는 모델은 비약적인 발전을 맞이했다. 하지만 그만큼 요구되는 컴퓨팅 자원 또한 상승하여 일반적인 환경에서 이를 학습해보기는 쉽지 않은 일이다. 주의 집중 기법은 본래 순환 신경망의 기울기 소실 문제를 방지하기 위해 제안된 기법이지만, 이는 합성 곱 신경망의 학습에도 유리한 방향으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 합성 곱 신경망에 주의 집중 기법을 적용하고, 이때의 학습 시간과 성능 차이 비교를 통해 제안하는 방법의 우수성을 입증한다. 제안하는 모델은 YOLO를 기반으로 한 객체 검출에서 주의 집중 기법을 적용하지 않은 모델에 비해 학습 시간, 성능 모두 우수한 것으로 나타났으며, 특히 학습 시간을 현저히 낮출 수 있음을 실험적으로 증명하였다. 또한, 이를 통해 일반 사용자의 기계 학습에 대한 접근성 증대가 기대된다.
지하에 매설된 상·하수의 노후화를 관리하기 위한 환경부와 국내 지자체의 노력이 이어지고 있다. 한국환경산업기술원의 상·하수 혁신 기술 개발사업 지원으로 노후화에 따른 사고예측 및 교환시기 관리, 신규 매설 배관에 스마트 기능을 적용하는 사업을 진행하고 있다. 이러한 연구의 하나로 본 논문에서는 전체 연구의 핵심 특징 중 하나인 디지털 트윈 기반 스마트 파이프 상태 모니터링을 위한 대시보드 개념 모델의 설계를 제안하였다. 원격 제어와 모니터링이 주요 기능 중 하나이기 때문에 분산 송수신 에이전트를 배치해 모니터링 상황을 실시간으로 시각화하고 직관적인 UI를 배치해 사용자 친화력을 높혔다. 이 제안된 특수 디지털 트윈 기반 스마트 파이프 상태 모니터링의 설계를 검증하기 위해 개념 모델 수준을 구성하고 에이전트 효과를 측정하여 우수성을 검증하였다.
In this study, we investigated the time signal devices of Deungnu (circa 1270) and Gungnu (1354), the water clocks produced during the Yuan Dynasty (1271-1368). These clocks influenced Heumgyeonggaknu (1438) of the Joseon Dynasty (1392-1910), exemplifying the automatic water clocks of the Yuan Dynasty. Deungnu, Gungnu, and Heumgyeonggaknu can be considered as automatic mechanical clocks capable of performances. The Jega-Yeoksang-Jip (Collection of Calendrical and Astronomical Theories of Various Chinese Masters) contains records of Deungnu extracted from the History of the Yuan Dynasty. We interpreted these records and analyzed reproduction models and technical data previously produced in China. The time signal device of Deungnu featured a four-story structure, with the top floor displaying the four divine constellations, the third floor showcasing models of these divinities, the second floor holding 12-h jacks and a 100-Mark ring, and the first floor with four musicians and a 100-Mark Time-Signal Puppet providing a variety of visual attractions. We developed a 3D model of Deungnu, proposing two possible mechanical devices to ensure that the Time-Signal Puppet simultaneously pointed to the 100-Mark graduations in the east, west, south, and north windows: one model reduced the rotation ratio of the 100-Mark ring to 1/4, whereas the other model maintained the rotation ratio using four separate 100-Mark rings. The power system of Deungnu was influenced by Suunuisangdae (the water-driven astronomical clock tower) of the Northern Song Dynasty (960-1127); this method was also applied to Heumgyeonggaknu in the Joseon Dynasty. In conclusion, these automatic water clocks of East Asia from the 13th to 15th centuries symbolized creativity and excellence, representing scientific devices that were the epitome of clock-making technology in their times.
Background: A unique framework for performance optimization of generation companies (GENCOs) based on health, safety, environment, and ergonomics (HSEE) indicators is presented. Methods: To rank this sector of industry, the combination of data envelopment analysis (DEA), principal component analysis (PCA), and Taguchi are used for all branches of GENCOs. These methods are applied in an integrated manner to measure the performance of GENCO. The preferred model between DEA, PCA, and Taguchi is selected based on sensitivity analysis and maximum correlation between rankings. To achieve the stated objectives, noise is introduced into input data. Results: The results show that Taguchi outperforms other methods. Moreover, a comprehensive experiment is carried out to identify the most influential factor for ranking GENCOs. Conclusion: The approach developed in this study could be used for continuous assessment and improvement of GENCO's performance in supplying energy with respect to HSEE factors. The results of such studies would help managers to have better understanding of weak and strong points in terms of HSEE factors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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