As an economic, high quality, and highly reliable gear with low noise and low vibration is demanded, an overall finite element analysis regarding a gear is required. Also, an infrared thermography test, which is a quantitative testing technique, is demanded for safety and longer lifespan of gear products. In order to manufacture a gear product or to determine safety of a gear being used, it is necessary to precisely determine ingredients of a material constituting a gear and detect any internal defect. This study aims to realize a design that minimizes the spur gear displacement with respect to power during its rotation and ensures the spur gear control capacity by using a 3D model and the midasNFX program. This facilitates the assessment of the possibility of cracking by evaluating the stress intensity and focusing on the integrity of the spur gear. We prepare the specimen of the spur gear based on the possibility of cranking as per the result of the structural interpretation from an infrared ray thermal measuring technique. After cooling the spur gear, we perform experiments using thermography and halogen lamps and analyze the temperature data according to the results of the experiment. In the experiment which we use thermography after cooling, we find a rise in the temperature of the room. As a result, the defective part show temperatures lower than their surroundings while the normal parts have temperatures higher than the defective parts. Therefore, it possible to precisely identify defective part owing to its low temperature.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제2권2호
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pp.63-81
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2008
WiMAX has been introduced as a competitive alternative for metropolitan broadband wireless access technologies. It is connection oriented and it can provide very high data rates, large service coverage, and flexible quality of services (QoS). Due to the large number of connections and flexible QoS supported by WiMAX, the uplink access in WiMAX networks is very challenging since the medium access control (MAC) protocol must efficiently manage the bandwidth and related channel allocations. In this paper, we propose and investigate a cost-effective WiMAX bandwidth management scheme, named the WiMAX partial sharing scheme (WPSS), in order to provide good QoS while achieving better bandwidth utilization and network throughput. The proposed bandwidth management scheme is compared with a simple but inefficient scheme, named the WiMAX complete sharing scheme (WCPS). A maximum entropy (ME) based analytical model (MEAM) is proposed for the performance evaluation of the two bandwidth management schemes. The reason for using MEAM for the performance evaluation is that MEAM can efficiently model a large-scale system in which the number of stations or connections is generally very high, while the traditional simulation and analytical (e.g., Markov models) approaches cannot perform well due to the high computation complexity. We model the bandwidth management scheme as a queuing network model (QNM) that consists of interacting multiclass queues for different service classes. Closed form expressions for the state and blocking probability distributions are derived for those schemes. Simulation results verify the MEAM numerical results and show that WPSS can significantly improve the network’s performance compared to WCPS.
본 연구의 목적은 일선 호텔직원들의 개인자원으로서 핵심자기평가(자아존중감, 일반화된 자아효능감, 통제위치 및 정서적 안정성), 직무스트레스 요인으로서 고객언어폭력(직무스트레스 요인)과 직무결과로서 이직의도 간의 구조관계를 분석하는 것이었다. 자료는 부산시내에 소재하는 10개의 특급호텔에 근무하는 일선직원들을 표본으로 하여 자기기입식 조사법에 의하여 수집되었다. 총 405부의 설문지가 최종 분석에 이용되었다. 본 연구는 연구모형과 연구가설들을 검증하기 위하여 구조방정식모형분석을 적용하였다. 가설화된 것처럼, 분석결과는 핵심자기평가가 고객언어폭력에 대한 지각과 이직의도를 경감시키는 것을 보여주었다. 고객언어폭력은 이직의도를 증폭시킨다는 결과를 보여주었다. 마지막으로, 실무적 시사점을 논의하였으며, 본 연구의 한계점을 제시하였고 향후 연구방향을 제안하였다.
The current challenge with which most shipyards are faced is to reduce the design time and the time-to-delivery benefits of new information technologies such as ERP, APS, and SCM system. These technologies should integrate the information that flows in the enterprise wide activities. First of all we should maintain control of ship design and product data such as bill of material, product structure, drawing, 30 modeling and manufacturing information for the integration. The product data management (POM) system copes with these requirements. All the product data is stored in POM database and vaults in a structured manner and all the changes of product data are monitored, controlled and recorded. This study discusses how POM system can be implemented in shipyard. The procedure is surveyed to apply a POM system for the ship design data management. This study also presents several examples in order to make a practical guidance for ship POM implementation. Proposed studies can be useful for shipyards planning to adopt POM systems in enterprise wide manner.
Integration of finite element analysis (FEA) software into various software platforms is commonly used in coupling systems such as systems involving structural control, fluid-structure, wind-structure, soil-structure interactions and substructure method in which FEA is used for simulating the structural responses. Integrating an FEA program into various other software platforms in an efficient and simple way is crucial for the development and performance of the entire coupling system. The lack of simplicity of the existing integration methods makes this integration difficult and therefore entails the motivation of this study. In this paper, a novel practical technique, namely CS technique, is presented for integrating a general FEA software framework OpenSees into other software platforms, e.g., Matlab-$Simulink^{(R)}$ and a soil-structure interaction (SSI) system. The advantage of this integration technique is that it is efficient and relatively easy to implement. Instead of OpenSees, a cheap client handling TCL is integrated into the other software. The integration is achieved by extending the concept of internet based client-server concept, taking advantage of the parameterization framework of OpenSees, and using a command-driven scripting language called tool command language (TCL) on which the OpenSees' interface is based. There is no need for any programming inside OpenSees. The presented CS technique proves as an excellent solution for the coupling problems mentioned above (for both linear and nonlinear problems). Application examples are provided to validate the integration method and illustrate the various uses of the method in the civil engineering.
Non oxide ceramics such as nitrides of transition metals have shown significant potential for future economic impact, in diverse applications in ceramic, aerospace and electronic industries, as refractory products, abrasives and cutting tools, aircraft components, and semi-conductor substrates amid others. Combustion synthesis has become an attractive alternative to the conventional furnace technology to produce these materials cheaply, faster and at a higher level of purity. However he process os highly exothermic and manifests complex dynamics due to its strongly non-linear nature. In order to develop an understanding of this process and to study the effect of operational parameters on the final outcome, numerical modeling is necessary, which would generated essential knowledge to help scale-up the process. the model is based on a system of parabolic-hyperbolic partial differential equations representing the heat, mass and momentum conservation relations. The model also takes into account structural change due to sintering and volumetric expansion, and their effect on the transport properties of the system. The solutions of these equations exhibit steep moving spatial gradients in the form of reaction fronts, propagating in space with variable velocity, which gives rise to varying time scales. To cope with the possibility of extremely abrupt changes in the values of the solution over very short distances, adaptive mesh techniques can be applied to resolve the high activity regions by ordering grid points in appropriate places. To avoid a control volume formulation of the solution of partial differential equations, a simple orthogonal, adaptive-mesh technique is employed. This involves separate adaptation in the x and y directions. Through simple analysis and numerical examples, the adaptive mesh is shown to give significant increase in accuracy in the computations.
요구사항이 복잡하고 다양해지면서 정형적인 방법을 이용한 시스템 명세가 방대해지고 이해하기 어려워진다는 문제들이 생겨났다. 따라서 요구사항의 명세를 위해 모듈화 및 객체화 개념 등을 도입하고 있으며, 특히 복잡한 시스템의 경우에 있어서는 요구사항을 하향식 접근 방법에 의해 분할하고, 이들을 각각 정형적으로 명세하여 합성하는 접근 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 이러한 추세에 따라 요구사항을 계층적으로 모델링하고, 객체지향 개념을 충분히 표현할 수 있는 정형적인 방법을 제안한다. 제안된 객체지향 페트리 넷인 HOONet은 모듈화, 객체화, 추상화, 및 상세화 등의 개념을 지원하도록 설계되었으며, 복잡한 요구사항을 체계적으로 명세할 수 있는 방법을 제공한다. 특히 요구사항이 부분적으로 제시되었거나, 분석이 전체적으로 완료되지 않은 상황에서도 명세 및 검증이 가능하도록 하였으며, 점진적인 명세의 합성을 통해 시스템 모델링이 이루어지도록 하였다.
Goo, Taewan;Apio, Catherine;Heo, Gyujin;Lee, Doeun;Lee, Jong Hyeok;Lim, Jisun;Han, Kyulhee;Park, Taesung
Genomics & Informatics
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제19권1호
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pp.11.1-11.8
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2021
For the novel coronavirus disease 2019 (COVID-19), predictive modeling, in the literature, uses broadly susceptible exposed infected recoverd (SEIR)/SIR, agent-based, curve-fitting models. Governments and legislative bodies rely on insights from prediction models to suggest new policies and to assess the effectiveness of enforced policies. Therefore, access to accurate outbreak prediction models is essential to obtain insights into the likely spread and consequences of infectious diseases. The objective of this study is to predict the future COVID-19 situation of Korea. Here, we employed 5 models for this analysis; SEIR, local linear regression (LLR), negative binomial (NB) regression, segment Poisson, deep-learning based long short-term memory models (LSTM) and tree based gradient boosting machine (GBM). After prediction, model performance comparison was evelauated using relative mean squared errors (RMSE) for two sets of train (January 20, 2020-December 31, 2020 and January 20, 2020-January 31, 2021) and testing data (January 1, 2021-February 28, 2021 and February 1, 2021-February 28, 2021) . Except for segmented Poisson model, the other models predicted a decline in the daily confirmed cases in the country for the coming future. RMSE values' comparison showed that LLR, GBM, SEIR, NB, and LSTM respectively, performed well in the forecasting of the pandemic situation of the country. A good understanding of the epidemic dynamics would greatly enhance the control and prevention of COVID-19 and other infectious diseases. Therefore, with increasing daily confirmed cases since this year, these results could help in the pandemic response by informing decisions about planning, resource allocation, and decision concerning social distancing policies.
International journal of advanced smart convergence
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제10권1호
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pp.1-11
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2021
Document page segmentation is an important step in building a quality optical character recognition module. The study examined already existing work on the topic of page segmentation and focused on the development of a segmentation model that has greater functional significance for application in an organization, as well as broad capabilities for managing the quality of the model. The main problems of document segmentation were highlighted, which include a complex background of intersecting objects. As classes for detection, not only classic text, table and figure were selected, but also additional types, such as signature, logo and table without borders (or with partially missing borders). This made it possible to pose a non-trivial task of detecting non-standard document elements. The authors compared existing neural network architectures for object detection based on published research data. The most suitable architecture was RetinaNet. To ensure the possibility of quality control of the model, a method based on neural network modeling using the RetinaNet architecture is proposed. During the study, several models were built, the quality of which was assessed on the test sample using the Mean average Precision metric. The best result among the constructed algorithms was shown by a model that includes four neural networks: the focus of the first neural network on detecting tables and tables without borders, the second - seals and signatures, the third - pictures and logos, and the fourth - text. As a result of the analysis, it was revealed that the approach based on four neural networks showed the best results in accordance with the objectives of the study on the test sample in the context of most classes of detection. The method proposed in the article can be used to recognize other objects. A promising direction in which the analysis can be continued is the segmentation of tables; the areas of the table that differ in function will act as classes: heading, cell with a name, cell with data, empty cell.
Maleki, Azam;Bashirian, Saeid;Soltanian, Ali Reza;Jenabi, Ensiyeh;Farhadinasab, Abdollah
Clinical and Experimental Pediatrics
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제65권2호
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pp.85-89
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2022
Background: There is evidence of a relationship between prenatal excess androgen exposure and central nervous developmental problems and attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) in the offspring of mothers with polycystic ovary syndrome (PCOS). Purpose: Here we aimed to use a meta-analysis to investigate whether the offspring of mothers with PCOS are at an increased chance of developing ADHD. Methods: Three main English databases were searched for articles published through December 2020. The Newcastle-Ottawa Scale was used to assess study quality. Study heterogeneity was determined using I2 statistics and publication bias was assessed using Begg and Egger tests. The results are presented as odds ratio (OR) and relative ratio (RR) estimates with 95% confidence intervals (CIs) using a random-effects model. Results: Six articles (3 cohort and 3 case-control studies; 401,413 total ADHD cases) met the study criteria. Maternal PCOS was associated with an increased risk of ADHD in the offspring based on OR and RR (OR, 1.42; 95% CI, 1.27-1.57) and (RR, 1.43; 95% CI, 1.35-1.51), respectively. There was no heterogeneity among the included articles based on OR (I2=0.0%, P=0.588) and RR (I2=0.0%, P=0.878). Conclusion: Our study showed that maternal PCOS is a risk factor for ADHD. Therefore, screening their offspring for ADHD should be considered part of the comprehensive clinical care of women with PCOS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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