Saldarriaga, M. Villafane;Mahfoud, J.;Steffen, V. Jr.;Der Hagopian, J.
Smart Structures and Systems
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제5권5호
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pp.507-515
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2009
The present work is an alternative methodology in order to balance a nonlinear highly flexible rotor by using neural networks. This procedure was developed aiming at improving the performance of classical balancing methods, which are developed in the context of linearity between acting forces and resulting displacements and are not well adapted to these situations. In this paper a fully experimental procedure using neural networks is implemented for dealing with the adaptive balancing of nonlinear rotors. The nonlinearity results from the large displacements measured due to the high flexibility of the foundation. A neural network based meta-model was developed to represent the system. The initialization of the learning procedure of the network is performed by using the influence coefficient method and the adaptive balancing strategy is prone to converge rapidly to a satisfactory solution. The methodology is tested successfully experimentally.
본 연구는 디자인패턴의 효율적인 관리와 재사용을 위하여 패턴 정보를 이용한 디자인패턴 검색 시스템을 설계하였다. 패턴 정보는 패턴 속성정보와 패턴 메타정보로 구성하였고, 패턴 속성정보는 패턴 패싯 분류와 패턴 검색을 위한 유사도 측정에 이용되며, 패턴 구조를 UML로 모델링하기 위하여 패턴 메타 정보를 이용하였다. Gamma 분류 방법을 확장하여 각 디자인패턴이 사용될 수 있는 여러 경험적 상황을 패싯 항목으로 설정하고 패턴 정보로 관리하였다.
본 논문은 전기철도차량의 운행시간 여유분을 고려하여 에너지 소비를 최소화하는 경제운전 패턴을 찾는 방안을 제시하였다. 경제최고속도와 타행끝점속도를 주행패턴의 변수로 사용하여 퍼지모델을 구축하고 이를 대상으로 진화 탐색을 적용하여 최적의 경제운전 패턴을 찾아낼 수 있으며, 사례연구를 통해 이를 입증하였다.
As eTransformation and collaborative eCommerce have been on the rise, business processes between business partners are increasingly recognized as important assets that need to be integrated. These trends imply more complex and dynamic business processes should be considered in order to integrate related business organizations and business units. Moreover, these business processes are widely distributed across stakeholders. Therefore, there is a need for business process modeling that is usable, flexible and capable of integrating systems consistently across businesses and technology barriers. In this paper, a business process modeling methodology is introduced, which is based on topdo\W and model-driven approach utilizing OMG's MDA(Model-Driven Architecture) and UML profile for EDOC(Enterprise Distributed Object Computing). This provides the ability to model business process at all levels simultaneously, to combine business process models retaining their meaning, to use business process design patterns constraining the behavior of sub-processes, and to derive specific codes from a stable model as the underlying infrastructure shifts over time. In addition, we suggest some modifications of the meta-model for EDOC-Business Process Profile by adding new features in order to model business processes rigidly. This paper illustrates some examples of business process modeling and compares them with UML diagrams and IDEF models. The proposed methodology is implemented to develop a business process modeling tool.
사용자의 요구사항 증대와 기술의 발전으로 인해 현대 시스템은 계속해서 복잡해지고 있어 시스템 설계 오류 및 고장 등으로 인한 시스템 운용 중의 사고도 빈번해지고 있다. 특히 사고로 인한 인적 및 물적 피해가 심각할 수 있는 시스템을 안전중시 시스템이라고 부른다. 이러한 시스템에 대해서는 안전성을 확보하기 위한 특별한 노력이 필요한데 이에 부응하여 본 논문에서는 개발 초기 단계부터 안전성을 반영하면서 시스템 설계를 수행할 수 있는 방법을 연구하였다. 특히 안전 메타모델을 활용해서 기능의 고장 탐지를 수행할 수 있는 시스템 설계 방법을 제시하였다. 구체적으로 국제 안전 표준들을 참고하여 안전 데이터를 추출하고, 시스템 모델링 표준 언어인 SysML을 이용하여 안전 데이터 메타모델을 생성한 후, 시스템 설계에서 안전 데이터 메타모델을 효과적으로 활용하는 모델 기반 안전 시스템 설계 방법을 제시하였고, 이를 기반으로 안전요구사항 생성 및 시뮬레이션 방법에 관하여 논의하였다. 마지막으로 사례연구로서 자동차 시스템 설계에서 SysML 기반 모델링 및 시뮬레이션을 통해 기능 고장의 탐지나 안전 요구사항의 검증이 가능한 것을 보여 주었다. 본 연구에서 안전 데이터에 대한 메타모델의 활용을 통해 안전 데이터 및 정보의 구성 및 관리를 효율적으로 수행할 수 있는 것과, 메타모델 기반 시스템 설계와 시뮬레이션을 활용하여 설계 오류를 줄임으로써 요구사항에 맞는 시스템 설계를 할 수 있음을 제시하였다.
임베디드 시스템 시장이 확대되면서 최근 들어 자동차, 선박, 로봇 등과 같은 다양한 분야에서 임베디드 소프트웨어에 대한 관심이 증가되고 있다. 이와 관련하여 임베디드 운영체제, 임베디드 소프트웨어 모델링 기법, 임베디드 소프트웨어 테스팅 등 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 지금까지 임베디드 분야가 하드웨어 분야에 치중되어 왔기 때문에 임베디드 시스템 개발에 있어서 체계적인 공학적 접근 방식이 미약한 상태이다. 이 뿐만 아니라 임베디드 시스템 개발에 있어서 재사용성을 고려한 프레임워크 기반의 설계 기법 등은 반영되지 못한 실정이다. 이렇게 개발됨으로써 시스템 내에 죽은 코드(Dead Code)들이 산재해 있을 뿐만 아니라 시스템의 재사용성이 매우 저조한 결과를 보이고 있다. 본 논문에서는 이러한 재사용성 향상을 위한 임베디드 시스템의 프레임워크를 제시하고, 이 프레임워크에 대한 정적 메타 모델을 제시한다. 이러한 메타 모델을 통해 임베디드 시스템의 재사용 프레임워크의 구조를 표현 할 뿐만 아니라, 이를 기반으로 다양한 임베디드 시스템 형태에 따라 모델을 쉽게 확장하여 설계할 수 있도록 한다.
최근 응용과학 분야에서 복잡한 공학문제를 해결하기위해 수학적 모델링과 컴퓨터 시뮬레이션의 이용 빈도가 점점 증가함에 따라, 연구자들이 보다 쉽고 편리하게 시뮬레이션 기반의 연구를 수행할 수 있는 시뮬레이션 프레임워크의 필요성이 증대되고 있다. 시뮬레이션 프레임워크는 전처리기, 해석 코드, 가시화 프로그램, 계산 자원 및 작업관리기와 같은 다양한 컴포넌트들로 구성된다. 하지만, 현재까지는 시뮬레이션 프레임워크 컴포넌트들의 표준화된 스키마 및 인터페이스 규칙이 없기 때문에 범용적인 시뮬레이션 프레임워크의 구성이 어렵다. 즉, 대부분의 기존 시뮬레이션 프레임워크는 특정 해석 코드에 종속되어 제한적인 기능만을 제공하는 구조이다. 본 논문에서는 계산과학 분야의 다양하고 상이한 해석 코드들을 수용할 수 있는 시뮬레이션 프레임워크 구성을 위한 해석 코드의 메타정보 스키마를 설계하고, 이를 이용한 웹기반 시뮬레이션 수행 환경을 구현한다.
Shoraka, Hamid Reza;Haghdoost, Ali Akbar;Baneshi, Mohammad Reza;Bagherinezhad, Zohre;Zolala, Farzaneh
Clinical and Experimental Pediatrics
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제63권2호
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pp.34-43
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2020
Phenylketonuria is a disease caused by congenital defects in phenylalanine metabolism that leads to irreversible nerve cell damage. However, its detection in the early days of life can reduce its severity. Thus, many countries have started disease screening programs for neonates. The present study aimed to determine the worldwide prevalence of classic phenylketonuria using the data of neonatal screening studies.The PubMed, Web of Sciences, Sciences Direct, ProQuest, and Scopus databases were searched for related articles. Article quality was evaluated using the Joanna Briggs Institute Critical Appraisal Evaluation Checklist. A random effect was used to calculate the pooled prevalence, and a phenylketonuria prevalence per 100,000 neonates was reported. A total of 53 studies with 119,152,905 participants conducted in 1964-2017 were included in this systematic review. The highest prevalence (38.13) was reported in Turkey, while the lowest (0.3) in Thailand. A total of 46 studies were entered into the meta-analysis for pooled prevalence estimation. The overall worldwide prevalence of the disease is 6.002 per 100,000 neonates (95% confidence interval, 5.07-6.93). The meta-regression test showed high heterogeneity in the worldwide disease prevalence (I2=99%). Heterogeneity in the worldwide prevalence of phenylketonuria is high, possibly due to differences in factors affecting the disease, such as consanguineous marriages and genetic reserves in different countries, study performance, diagnostic tests, cutoff points, and sample size.
정보기술의 활용이 보편화되면서 대중과 연구자 모두 정보 프라이버시 문제에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 문제에 대한 연구가 기하급수적으로 증가하면서 연구결과에 대한 전반적인 이해가 어려워졌다. 이에 따라 과거연구에 대한 체계적인 검토가 요구된다. 본 연구는 정보 프라이버시 연구에 핵심적인 네 가지 연구개념을 두 가지 연구모형으로 설정하고 기존 연구에서 수집된 데이터를 이용하여 실증 분석하였다. TSSEM이라는 정량적 메타분석 기법이 적용되었는데, 이 기법은 MASEM의 한 가지로서 구조방정식모형과 메타분석 기법을 통합하여 분석하는 기능을 제공한다. 분석결과는 위험 중심적 모형이 염려 중심적 모형과 비교하여 보다 높은 모형 적합도를 나타내었다. 본 연구의 결과는 전통적인 염려 중심적 모형의 설명력에 의문을 제시하며, 사용자의 프라이버시 정보 제공의도를 설명하기 위하여 위험 중심적 모형을 고려할 필요가 있다는 점을 시사한다.
The main contribution of the present paper is to propose an intelligent fuzzy inference system approach for modeling the debonding strength of masonry elements retrofitted with Fiber Reinforced Polymer (FRP). To achieve this, the hybrid of meta-heuristic optimization methods and adaptive-network-based fuzzy inference system (ANFIS) is implemented. In this study, particle swarm optimization with passive congregation (PSOPC) and real coded genetic algorithm (RCGA) are used to determine the best parameters of ANFIS from which better bond strength models in terms of modeling accuracy can be generated. To evaluate the accuracy of the proposed PSOPC-ANFIS and RCGA-ANFIS approaches, the numerical results are compared based on a database from laboratory testing results of 109 sub-assemblages. The statistical evaluation results demonstrate that PSOPC-ANFIS in comparison with ANFIS-RCGA considerably enhances the accuracy of the ANFIS approach. Furthermore, the comparison between the proposed approaches and other soft computing methods indicate that the approaches can effectively predict the debonding strength and that their modeling results outperform those based on the other methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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