In this paper, experimental investigation has been performed to analyze the forming process of toothed or serrated sheets, which is used as strap engaging surface of the seal to secure together overlapping portions of steel or plastic strapping ligature. Serration formed on the strap engaging surface of the seal prevent from relative slipping between overlapping ligatures after closing the seal. The geometry of tooth on the strap engaging surface is directly related to the quality of securing overlapping ligatures together. Inclined indentation followed by scratching operation has been proposed and applied to the experiments. Punch entry and face angles are selected as process variables to see the influence of these variables on the tooth geometry. Five different punch entry angles have been applied to experiments and three different punch face angles have been selected for each case of punch entry angle. Clay is selected as model material for experiments. Experimental results are summarized in terms of tooth height, tooth width, and aspect ratio such as tooth height to width ratio, respectively.
Based on the fact that obesity is a complicated disease, we must treat obesity in a holistic way, but psychological factors are usually neglected in the clinical field. Oriental Medicine is basically holistic and psychosomatic, however, there are very few psychotherapy approaches in Oriental Medical treatment. In this review Oriental Medicine psychotherapy is outlined and a new model for oriental psychotherapy for the treatment of obesity is introduced. This program has a multi dimensional approach that includes behavioral, cognitive and spiritual components. The behavioral component relates to the discipline of diet and exercise. The cognitive aspect focuses on the mind. The third and possibly the most important component deals with one's spirit and awareness of their true self. This program is called "Yangsung" which means "Finding and raising one's true self."
속성기반 감성 분석은 텍스트 내에 존재하는 속성에 대해 세분화된 감성 분석을 수행하는 과제를 말한다. 세분화된 감성분석을 정확하게 수행하기 위해서는 텍스트에 존재하는 감성 표현과 그것이 수식하는 대상에 대한 정보가 반드시 필요하다. 그리고 순서대로 두 가지 정보는 이후 정보를 텍스트에서 추출하기 위해 중요한 단서가 된다. 따라서 본 논문에서는 KorBERT와 Bi-LSTM을 이용한 단계적 특징을 활용한 다중 작업 학습 모델을 사용하여 한국어 감성 분석 말뭉치의 감성 표현과 대상을 추출하는 작업을 수행하였다. 제안한 모델을 한국어 감성 분석 말뭉치로 학습 및 평가한 결과, 감성 표현 추출 작업의 출력을 추가적인 특성으로 전달하여 대상 추출 작업의 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.
수중환경 하에서 표적을 탐지하고 식별하는 문제는 군사적인 목적은 물론 비군사적 목적으로도 많은 연구가 수행되어 왔다. 수중환경에서의 수중음향 신호가 시간 공간적으로 특성이 변화하며 천해 다중경로 환경을 반영하는 복잡한 특성을 보이는 점으로 인해 능동 표적인식 기술은 매우 어려운 기술로 여겨져 왔다. 또한 실제 데이터 수집의 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 수중환경 하에서 능동 표적신호를 합성, 특징추출 및 표적식별을 수행할 수 있는 시뮬레이터를 구현하였다. 표적신호의 합성에는 하이라이트 모델과 3차원 모델을 사용하였으며, 표적신호의 식별을 위해서는 다중각도에 기반한 은닉 마코프모델을 사용하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.4681-4702
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2016
Recently, Massive energy consumption in Cloud Storage System has attracted great attention both in industry and research community. However, most of the solutions utilize single method to reduce the energy consumption only in one aspect. This paper proposed an energy effective gear-shifting mechanism (E2GSM) in Cloud Storage System to save energy consumption from multi-aspects. E2GSM is established on data classification mechanism and data replication management strategy. Data is classified according to its properties and then be placed into the corresponding zones through the data classification mechanism. Data replication management strategies determine the minimum replica number through a mathematical model and make decision on replica placement. Based on the above data classification mechanism and replica management strategies, the energy effective gear-shifting mechanism (E2GSM) can automatically gear-shifting among the nodes. Mathematical analytical model certificates our proposed E2GSM is energy effective. Simulation experiments based on Gridsim show that the proposed gear-shifting mechanism is cost effective. Compared to the other energy-saved mechanism, our E2GSM can save energy consumption substantially at the slight expense of performance loss while meeting the QoS of user.
This paper aims to investigate the transient vibration behavior of functionally graded carbon nanotube (FG-CNT) reinforced nanocomposite plate resting on Pasternak foundation under pulse excitation. The plate is considered to be composed of matrix material and multi-walled carbon nanotubes (MWCNTs) with distribution as per the functional grading concept. The functionally graded distribution patterns in nanocomposite plate are explained more appropriately with the layer-wise variation of carbon nanotubes weight fraction in the thickness coordinate. The layers are stacked up in such a way that it yields uniform and three other types of distribution patterns. The effective material properties of each layer in nanocomposite plate are obtained by modified Halpin-Tsai model and rule of mixtures. The governing equations of an illustrative case of simply-supported nanocomposite plate resting on the Pasternak foundation are derived from third order shear deformation theory and Navier's solution technique. A converge transient response of nanocompiste plate under uniformly distributed load with triangular pulse is obtained by varying number of layer in thickness direction. The validity and accuracy of the present model is also checked by comparing the results with those available in literature for isotropic case. Then, numerical examples are presented to highlight the effects of distribution patterns, foundation stiffness, carbon nanotube parameters and plate aspect ratio on the central deflection response. The results are extended with the consideration of proportional damping in the system and found that nanocomposite plate with distribution III have minimum settling time as compared to the other distributions.
원형수직터널에서 3차원적인 아칭효과를 고려한 토압산정을 위해 여러 연구가 수행되었고 실내시험 및 수치해석을 통해 이를 검증하였으나, 다층지반과 c-${\phi}$지반에서의 적용이 어려웠다. 본연구에서는 c-${\phi}$지반에서의 토압 산정을 위해 c-${\phi}$지반에서 적용 가능한 토압계수 산정식을 구하였으며, 기존 토압식을 수정 제안하였다. 점착력이 토압에 미치는 영향을 파악하기 위해 지반을 가정하여 각 경우별로 토압을 산정하여 비교하였으며, 다층지반에서 파괴면을 가정하는 방법으로 토압을 구하였다. 이 논문은 두 개의 연속된 논문(Companion paper)의 첫 번째로서 모델개발을 위한 이론전개를 다루고 있으며, 대형 모형실험에 의한 실증은 두 번째 논문에서 다룰 것이다.
The evaluation of dynamic characteristics of bridges under operational traffic loads is a crucial aspect of bridge structural health monitoring. In the vehicle-bridge interaction (VBI) system, the vibration responses of bridge exhibit time-varying characteristics. To address this issue, an accurate time-frequency analysis method that combines the autoregressive power spectrum based empirical wavelet transform (AR-EWT) and local maximum synchrosqueezing transform (LMSST) is proposed to identify the time-varying instantaneous frequencies (IFs) of the bridge in the VBI system. The AR-EWT method decomposes the vibration response of the bridge into mono-component signals. Then, LMSST is employed to identify the IFs of each mono-component signal. The AR-EWT combined with the LMSST method (AR-EWT+LMSST) can resolve the problem that LMSST cannot effectively identify the multi-component signals with weak amplitude components. The proposed AR-EWT+LMSST method is compared with some advanced time-frequency analysis techniques such as synchrosqueezing transform (SST), synchroextracting transform (SET), and LMSST. The results demonstrate that the proposed AR-EWT+LMSST method can improve the accuracy of identified IFs. The effectiveness and applicability of the proposed method are validated through a multi-component signal, a VBI numerical model with a four-degree-of-freedom half-car, and a VBI model experiment. The effect of vehicle characteristics, vehicle speed, and road surface roughness on the identified IFs of bridge are investigated.
본 연구는 도로의 설계일관성 평가를 위해 지방부 2차로 도로의 평면 곡선부 85백분위 주행속도 예측모형을 기존의 회귀모형에 비해 보다 효율적이고 신뢰성 높은 인공신경 망 이론을 적용하여 개발하였다. 곡선반경, 곡선길이, 교차각, 시거, 차로폭, 차선(안쪽, 바깥쪽)과 같은 기하구조 특성에 의해 속도가 결정된다는 가정하에 30개 조사지점을 통해 얻어진 자료를 모형의 입력층 자료로 이용하였고, 입력층 변수에 따라 네 가지 유형의 신경망 모형을 제시하였다. 신경망 모형 중 다층신경 망 모형을 적용하여 은닉충의 유니트 수, 학습계수, 모멘텀계수, 학습횟수의 변화에 따른 최적 모형 구조를 도출하였다. 신경망 모형의 학습성능을 검증하기 위하여 선정된 30개 조사지점에서 20개 지점을 모형의 학습자료로 나머지 학습되지 않은 10개 지점을 예측자료로 활용하였다. 분석결과, 네 가지 유형의 신경망 모형 중에서 모형 D가 통계적 검증결과 $R^2$값이 85%이며, %RMSE=0.0204로 가장 실제값에 유사한 모형으로 평가되었다.
Quality has long been considered as an important factor in creating competitive advantage, and researches on quality have not been limited to off-line products but actively extended to e-services and information goods. However, given the nature of multi-dimensional aspect of quality, the systematic study on the quality of online service is still in its early stage. Especially, studies on the quality of ASP services have been rare in academic and professional journals despite the growth of ASP industry in its size and the rapid expansion in the range of application. In this paper we clarified the multi-dimensional quality aspects of the ASP service using a Garvin's framework (1984) which encompasses the service aspects of Products, and developed a measurement model for ASP service qualify. Then we empirically tested the effects of ASP service quality on user satisfaction and perceived firm performance using the data from 240 Korean small firms with less than 50 employees that had experienced the ASP service. Our results show that there are positive relationships among ASP service quality and personal performance, user satisfaction and perceived firm performance, and that product and service-related aspects of ASP service exert differential effects on performance measures so that the product-related aspects of the ASP service such as performance, features, reliability and conformance are considered to be more important in evaluating benefits from ASP services. Contrary to the approaches In literature where only the quality of online services is evaluated, our results emphasize the importance of differentiating Product and service-related aspects of ASP service and provide a basis for more comprehensive evaluation of ASP service quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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