Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.14
no.7
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pp.551-560
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2004
A method how to determine the shock response spectrum from the FRF of the statistical energy analysis( SEA ) is presented here. The system of 3 different Plates connected by bolt joints is selected simulating missile structural sections Joined together. First, the SEA model was rendered by SEA parameters which were determined from experimental SEA method. Then, the mobility power was input to the SEA model and we can verify the validity of the model in the medium to high frequency range checking the reproduction of output average velocity. And, the shock induced shock response spectrum(SRS) was obtained using SEA FRF and arbitrarily chosen experimental FRF. We have compared the thus obtained SRS with actually measured SRS and they were relatively in good agreement. In this paper, we used the measured SEA FRF and therefore we have got the SRS well agreed with actually measured SHS even in the low frequency range. If the SEA FRF of well verified SEA model is used, the good result will come out in SEA effective frequency range which is more important at SRS.
Models and experiments for magnetic resonance coupling wireless power transmission (MRC-WPT) topologies such as the chain topology and branch topology are studied in this paper. Coupling mode theory based energy resonance models are built for the two topologies. Complete energy resonance models including input items, loss coefficients, and coupling coefficients are built for the two topologies. The storage and the oscillation model of the resonant energy are built in the time domain. The effect of the excitation item, loss item, and coupling coefficients on MRC systems are provided in detail. By solving the energy oscillation time domain model, distance enhancing models are established for the chain topology, and energy relocating models are established for the branch topology. Under the assumption that there are no couplings between every other coil or between loads, the maximum transmission capacity conditions are found for the chain topology, and energy distribution models are established for the branch topology. A MRC-WPT experiment was carried out for the verification of the above model. The maximum transmission distance enhancement condition for the chain topology, and the energy allocation model for the branch topology were verified by experiments.
I employ search-and-matching to a multi-country and multi-sector Ricardian model with input-output linkages, trade in intermediate goods, and sectoral heterogeneity, in order to quantify the welfare effects from tariff changes. The paper shows that labor market frictions can be a source of comparative advantage in the sense that better labor market conditions contribute to lower cost in production. Labor market frictions play a critical role in determining the probability of exporting goods to trading partners, and interact with bilateral trade share, price, expenditures, etc. Unemployment and changes in unemployment rates due to tariff reductions contribute welfare changes across countries, implying that welfare effects based on quantitative trade models with full-employment are likely to be biased. I confirm the biased welfare effects by revisiting Caliendo and Parro (2015), who conduct an analysis of the welfare effects from the NAFTA from 1993 to 2005. I show that the welfare gap between theirs and mine has a positive correlation with changes in observed unemployment rates across countries. With the constructed model, I further conduct counterfactual exercises by asking what would happen if China's tariffs remain unchanged from 2006 to 2015. It turns out that there are mild welfare effects to trading partners in the world trading system.
Traditionally, tooth restoration has been carried out by replicating teeth using plaster-based materials. However, recent technological advances have simplified the production process through the introduction of computer-aided design(CAD) systems. Nevertheless, dental restoration varies among individuals, and the skill level of dental technicians significantly influences the accuracy of the manufacturing process. To address this challenge, this paper proposes an approach to designing personalized tooth restorations using Generative Adversarial Network(GAN), a widely adopted technique in computer vision. The primary objective of this model is to create customized dental prosthesis for each patient by utilizing 3D data of the specific teeth to be treated and their corresponding opposite tooth. To achieve this, the 3D dental data is converted into a depth map format and used as input data for the GAN model. The proposed model leverages the network architecture of Pixel2Style2Pixel, which has demonstrated superior performance compared to existing models for image conversion and dental prosthesis generation. Furthermore, this approach holds promising potential for future advancements in dental and implant production.
This study analyzed the managerial efficiency of 11 organizations, the branch centers of a occupational health service organization in Korea, using the Data Envelopment Analysis (DEA) method. The DEA is a good method for evaluating health services since it can handle multiple inputs and outputs simultaneously, and also identify the sources and amount of inefficiency. The author approached this study using two efficient models: the monetary value model and the real value model. The DEA method based on the monetary value model included cost factors, while the real value model excluded cost factors. The input variables used were manpower of physicians, medical technicians, nurses, industrial hygienists and administrators; labor, maintenance, and material expenses. The output variables used were the number of medical examinations, workplace evaluations, group health management services and income from each service. The major results were as follows: First, in the monetary value model, 6 out of 11 organizations (54.6%) showed an efficiency score of 1.0, which means that they have been operating in very efficient ways. However, 5 organizations (46.4%) showed themselves to be relatively inefficient. Second, in the real value model, 7 out of 11 organizations (63.4%) showed an efficiency score of 1.0, which means they have been operating efficiently, while 4 organizations (46.4%) showed themselves to be relatively inefficient. Third, the reliability of DEA method were analyzed by comparing the results of the monetary value model and real value model. The results of 8 out of 11 organizations were same in terms of being efficient or not. Thus, the DEA could be a valid application method for occupational health service organizations. Fourth, the organizations that displayed common inefficiency in both the monetary value model and in the real value model 3, 9, and 10, were also considered to be managed inefficiency from expertise opinion. In summary, this study evaluated the efficiency of occupational health service organizations applying the DEA method with different variables, and found that the results of analysis could be valid in terms of both modeling and expert sense. In the future, the DEA method will be used as a useful tool to identify and evaluate the efficiency of occupational health service organizations through more applications and refinements.
The legitimacy of dominating factor in the high accuracy prediction of welding distortion was investigated for butt welding and fillet welding. When out-of-plane distortion was measured by the experiment objecting to butt welding, if tack welding was easily performed, the position of a neutral axis was variously changed by the irregularity. Then, there have been a case that out-of-plane distortion was generated in the unexpected direction. This case should be especially noted. New model for the experiment was proposed so as to solve this problem. As it was elucidated by the case of fillet welding, it was verified that the analysis should be carried out with satisfying the yield condition (especially at high temperature above 700 degree Celsius) and with closely simulating the penetration shape (heat input in weld metal) in order to solve the proposition that is the high accuracy prediction of welding distortion. It was confirmed that residual stress is highly predicted because welding distortion is highly predicted, too.
MR dampers have been proposed for the control of cable vibration of cable-stayed bridge in recent years due to their high performance and low energy consumption. However, the highly nonlinear feature of MR dampers makes them difficult to be designed with efficient semi-active control algorithms. Simulation study has previously been carried out on the cable-MR damper system using a semi-active control algorithm derived based on the universal design curve of dampers and a bilinear mechanical model of the MR damper. This paper aims to verify the effectiveness of the MR damper for mitigating cable vibration through a full-scale experimental test, using the same semi-active control strategy as in the simulation study. A long stay cable fabricated for a real bridge was set-up with the MR damper installed. The cable was excited under both free and forced vibrations. Different test scenarios were considered where the MR damper was tuned as passive damper with minimum or maximum input current, or the input current of the damper was changed according to the proposed semi-active control algorithm. The effectiveness of the MR damper for controlling the cable vibration was assessed through computing the damping ratio of the cable for free vibration and the root mean square value of acceleration of the cable for forced vibration.
The measurement and monitoring of the biochemical oxygen demand (BOD) play an important role in the planning and operation of wastewater treatment plants. The most basic method for determining biochemical oxygen demand is direct measurement. However, this method is both expensive and takes a long time. A five-day period is required to determine the biochemical oxygen demand. This study has been carried out in a wastewater treatment plant in Turkey (Hurma WWTP) in order to estimate the biochemical oxygen demand a shorter time and with a lower cost. Estimation was performed using artificial neural network (ANN) method. There are three different methods in the training of artificial neural networks, respectively, multi-layered (ML-ANN), teaching learning based algorithm (TLBO-ANN) and artificial bee colony algorithm (ABC-ANN). The input flow (Q), wastewater temperature (t), pH, chemical oxygen demand (COD), suspended sediment (SS), total phosphorus (tP), total nitrogen (tN), and electrical conductivity of wastewater (EC) are used as the input parameters to estimate the BOD. The root mean squared error (RMSE) and the mean absolute error (MAE) values were used in evaluating performance criteria for each model. As a result of the general evaluation, the ML-ANN method provided the best estimation results both training and test series with 0.8924 and 0.8442 determination coefficient, respectively.
This study has an objective to analyze economic impact of building game industrial complex in Incheon. There are few studies about economic impact of game industry, despites of the high expectations for game industry development as important cultural content in the regional economy. Therefore, this study gives value as an intuitive analysis in terms of understanding the game industry. Regional input-output analysis was conducted based on construction sector, game related manufacturing and game related service sector in case of fulfilling establishment of game industrial complex in the Incheon Free Economic Zone. From results of this study, we find out the importance of game industry's effects on both regional and national level and it is expected a big impact on the future direction of related studies.
Splice site prediction in DNA sequence is a basic search problem for finding exon/intron and intron/exon boundaries. Removing introns and then joining the exons together forms the mRNA sequence. These sequences are the input of the translation process. It is a necessary step in the central dogma of molecular biology. The main task of splice site prediction is to find out the exact GT and AG ended sequences. Then it identifies the true and false GT and AG ended sequences among those candidate sequences. In this paper, we survey research works on splice site prediction based on support vector machine (SVM). The basic difference between these research works is nucleotide encoding technique and SVM kernel selection. Some methods encode the DNA sequence in a sparse way whereas others encode in a probabilistic manner. The encoded sequences serve as input of SVM. The task of SVM is to classify them using its learning model. The accuracy of classification largely depends on the proper kernel selection for sequence data as well as a selection of kernel parameter. We observe each encoding technique and classify them according to their similarity. Then we discuss about kernel and their parameter selection. Our survey paper provides a basic understanding of encoding approaches and proper kernel selection of SVM for splice site prediction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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