This article derived a hybrid coupling technique using the higher-order displacement polynomial and three soft computing techniques (teaching learning-based optimization, particle swarm optimization, and artificial bee colony) to predict the optimal stacking sequence of the layered structure and the corresponding frequency values. The higher-order displacement kinematics is adopted for the mathematical model derivation considering the necessary stress and stain continuity and the elimination of shear correction factor. A nine noded isoparametric Lagrangian element (eighty-one degrees of freedom at each node) is engaged for the discretisation and the desired model equation derived via the classical Hamilton's principle. Subsequently, three soft computing techniques are employed to predict the maximum natural frequency values corresponding to their optimum layer sequences via a suitable home-made computer code. The finite element convergence rate including the optimal solution stability is established through the iterative solutions. Further, the predicted optimal stacking sequence including the accuracy of the frequency values are verified with adequate comparison studies. Lastly, the derived hybrid models are explored further to by solving different numerical examples for the combined structural parameters (length to width ratio, length to thickness ratio and orthotropicity on frequency and layer-sequence) and the implicit behavior discuss in details.
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.20
no.2
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pp.209-229
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2022
This work provided a review of three techniques-(1) spectrochemical, (2) electrochemical, and (3) spectroelectrochemical-for molten salt medias. A spectroelectrochemical system was designed by utilizing this information. Here, we designed a spectroelectrochemical cell (SEC) and calibrated temperature controllers, and performed initial tests to explore the system's capability limit. There were several issues and a redesign of the cell was accomplished. The modification of the design allowed us to assemble, align the system with the light sources, and successfully transferred the setup inside a controlled environment. A preliminary run was executed to obtain transmission and absorption background of NaCl-CaCl2 salt at 600℃. It shows that the quartz cuvette has high transmittance effects across all wavelengths and there were lower transmittance effects at the lower wavelength in the molten salt media. Despite a successful initial run, the quartz vessel was mated to the inner cavity of the SEC body. Moreover, there was shearing in the patch cord which resulted in damage to the fiber optic cable, deterioration of the SEC, corrosion in the connection of the cell body, and fiber optic damage. The next generation of the SEC should attach a high temperature fiber optic patch cords without introducing internal mechanical stress to the patch cord body. In addition, MACOR should be used as the cell body materials to prevent corrosion of the surface and avoid the mating issue and a use of an adapter from a manufacturer that combines the free beam to a fiber optic cable should be incorporated in the future design.
Coughing and breath shortness are common symptoms of nano (small) cell lung cancer. Smoking is main factor in causing such cancers. The cancer cells form on the soft tissues of lung. Deformation behavior and wave vibration of lung affected when cancer cells exist. Therefore, in the current work, phase velocity behavior of the small cell lung cancer as a main part of the body via an exact size-dependent theory is presented. Regarding this problem, displacement fields of small cell lung cancer are obtained using first-order shear deformation theory with five parameters. Besides, the size-dependent small cell lung cancer is modeled via nonlocal stress/strain gradient theory (NSGT). An analytical method is applied for solving the governing equations of the small cell lung cancer structure. The novelty of the current study is the consideration of the five-parameter of displacement for curved panel, and porosity as well as NSGT are employed and solved using the analytical method. For more verification, the outcomes of this reports are compared with the predictions of deep neural network (DNN) with adaptive optimization method. A thorough parametric investigation is conducted on the effect of NSGT parameters, porosity and geometry on the phase velocity behavior of the small cell lung cancer structure.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.18
no.1
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pp.19-24
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2023
In traditional fish farming way, the workers have to observe all of the pools every time and every day to feed at the right timing. This method causes tremendous stress on workers and wastes time. To solve this problem, we implemented an automatic detection system for feeding time using deep neural network. The detection system consists of two steps: classification of the presence or absence of feed and checking DO (Dissolved Oxygen) of the pool. For the classification, the pretrained ResNet18 model and transfer learning with custom dataset are used. DO is obtained from the DO sensor in the pool through HTTP in real time. For better accuracy, the next step, checking DO proceeds when the result of the classification is absence of feed several times in a row. DO is checked if it is higher than a DO reference value that is set by the workers. These actions are performed automatically in the UI programs developed with LabVIEW.
The purpose of this study is to provide basic data for developing strategies to maintain a stable and happy middle-aged and mature years. We want a happy life during middle and old age. However, most middle-aged and older adults are a continuous process of self-regulation, learning stress coping skills to maintain balance and integration throughout their lives, control their emotions, and effectively regulate their living environments. To effectively cope with the crises experienced in middle and old age, to discover and pursue one's own unique meaning in life, and to enjoy a stable and vibrant middle and old age without experiencing difficulties between happiness and unhappiness, we continuously learn the core of the meaning of life. The purpose of this study is to present data.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.27
no.3
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pp.701-707
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2024
Industry 4.0 has brought about significant changes in the roles of workers through the introduction of innovative technologies. In smart factory environments, workers are required to interact seamlessly with robots and automated systems, often utilizing equipment enhanced by Virtual Reality (VR) and Augmented Reality (AR) technologies. This study aims to systematically analyze recent research literature on monitoring the physical and mental states of workers in Industry 4.0 environments. Relevant literature was collected using the Web of Science database, employing a comprehensive keyword search strategy involving terms related to Industry 4.0 and health monitoring. The initial search yielded 1,708 documents, which were refined to 923 journal articles. The analysis was conducted using VOSviewer, a tool for visualizing bibliometric data. The study identified general trends in the publication years, countries of authors, and research fields. Keywords were clustered into four main areas: 'Industry 4.0', 'Internet of Things', 'Machine Learning', and 'Monitoring'. The findings highlight that research on health monitoring of workers in Industry 4.0 is still emerging, with most studies focusing on using wearable devices to monitor mental and physical stress and risks. This study provides a foundational overview of the current state of research on health monitoring in Industry 4.0, emphasizing the need for continued exploration in this critical area to enhance worker well-being and productivity.
Pigs express their reactions to their environment and health status through a variety of sounds, such as grunting, coughing, and screaming. Given the significance of pig vocalizations, their study has recently become a vital source of data for livestock industry workers. To facilitate this, we propose a lightweight deep learning model based on MobileNet that analyzes pig vocal patterns to distinguish pig voices from farm noise and differentiate between vocal sounds and coughing. This model was able to accurately identify pig vocalizations amidst a variety of background noises and cough sounds within the pigsty. Test results demonstrated that this model achieved a high accuracy of 98.2%. Based on these results, future research is expected to address issues such as analyzing pig emotions and identifying stress levels.
Lee Young Eun;Park Chun Hwa;Park Geum Ja;Kim Young Soon;Park Bong Im
Child Health Nursing Research
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v.4
no.2
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pp.177-192
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1998
The early postpartum period is crucial toward in recovery from childbirth and attainment of the maternal role. Maternal role attainment is a complex social and cognitive process of stimulus-response accomplished by learning. Helping for maternal role attainment is one of nursing goals in the early postpartum period. Based on King's conceptual framework for nursing, this study was planned as descriptive correlation study to determine the significant differences of the degree of nursery room nurses' role performance according to several variables of personal, interpersonal, and working system of nurses in nursery room. The purpose of this study was to contribute to the planning of nursing care to help maternal role attainment of the early postpartum period of mothers and to the development of relevant nursing theory. The data were collected from Feb. 3 to 28 by questionnaires with 273 nurses in nursery room. The instruments for this study were consisted of four parts : 21 questions for rot performance of nurse. 37 questions for personal system of nurse including 31 questions for role perception of nurse : 65 questions for interpersonal system including 63 questions for job stress of nurses , 18 questions for working system of nurse. The toos to measure role performance and role perception, and job stress of nurse were tested for internal reliability. Cronbach's Alphas were 0.9612, 0.9058, and 0.9649. The data were analysed by using in S.A.S. computerized program and included percentage, t-test, ANOVA Pearson Correlation Coefficient, and Duncan multiple range test. The conclusions obtained from this study are summerized as follows : 1. The mean score of the items of role performance was 2.12(SD=0.55) in Likert's 4 points scale. 2. The degree of role performance was significantly different according to role perception(p=0.0001), age (p=0.006), educational background(p=0.002) , and certificate of midwife (p=0.03) among variables of personal system of subjects. 3. The degree of role performance was significantly different according to job stress (p=0.0001) and numbers of children(p=0.006) among variables of interpersonal system of subjects. 4. The degree of role performance was significantly different according to having opportunities for baby(p=0.03), the degree of flexibility to bring baby to mother's room(p=0.046), the scope of visitor for baby(p=0.016) , the degree of flexibility of visiting for baby (p=0.049) , the degree of participation of nurse in establishing visiting rules(p=0.017), existence and/or nonexistance of rules for breast feeding(p=0.010) , existence and/or nonexistance of education for breast feeding (p=0.009), existence and/or nonexistance of breast feeding room(p=0.013) , concert methods for breast feeding (p=0.003), working place (p=0.0001), and career(p=0.019) among variables of personal system of subjects.
Effect of water extract of red ginseng (Panax ginseng C.A. Meyer) from Nagano prefecture on (1) forced exercise in mice using rope climbing test, (2) extinction of memory in hanging stressed mice and rectal temperature during the exposure to hanging stress, (3) sex and learning behavior of chronic hanging stressed mice, (4) sex cycle in the adult female mice using chronic hanging stress, and (5) motor coordination and one trial passive avoidance response in $40\%$ alcohol administered mice using rotar-rod and step-through tests, were studied. Drugs tested were given orally. (1) When it was given before the forced exercise, it potentiated the performance of the forced exercise. When it was given just after the forced exercise once a day for 2 weeks, it protected the mice against the reduction of the performance on the forced exercise. (2) When it was given just after the stress once a day for 4 days, it delayed the extinction of passive avoidance response in both step through and stepdown tests, and protected the stressed mice against the decrease in rectal temperature slightly. (3) It protected the stressed mice against the decrease of sex behaviour and the increase in the failure of performance of passive avoidance response, and delayed the extinction of passive avoidanc
Piecewise Integrated Composite (PIC) beam is composed of different stacking against loading type depending upon location. The aim of current study is to assign robust stacking sequences against external loading to every corresponding part of the PIC beam based on the value of stress triaxiality at generated reference points using the k-NN (k-Nearest Neighbor) classification, which is one of representative machine learning techniques, in order to excellent superior bending characteristics. The stress triaxiality at reference points is obtained by three-point bending analysis of the Al beam with training data categorizing the type of external loading, i.e., tension, compression or shear. Loading types of each plane of the beam were classified by independent plane scheme as well as total beam scheme. Also, loading fidelities were calibrated for each case with the variation of hyper-parameters. Most effective stacking sequences were mapped into the PIC beam based on the k-NN classification model with the highest loading fidelity. FE analysis result shows the PIC beam has superior external loading resistance and energy absorption compared to conventional beam.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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