Han, Won Hui;Lee, Seung Hwan;Lee, Sang Jeong;No, Tae Cheol;Kim, Seung Jin
Textile Coloration and Finishing
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제13권2호
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pp.49-49
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2001
Interlace texturing is very useful method to make compound yarns for new synthetic fabrics. In this study, we make the compound yarns for peach skin fabric by interlace texturing method. This study surveys relationship between physical properties of interlace textured yarns and process conditions such as air pressure, yarn tension and take-up speed. Nip density, tensile properties and multi-step shrinkage of the various specimens were discussed with process conditions.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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제3권2호
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pp.97-106
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1999
In order to check the necessity of seismic reinforcement for a great number of existing structures effectively, it might be desirable to introduce the multi-step seismic evaluation system. This paper presents close relationships between shear-to-moment capacity ratio of a member and seismic performance of structures concerned through the failure mechanism investigation in the view of geological and structural characteristics. Based on it, the simple seismic performance evaluation method has been proposed and its effectiveness was verified by comparing with the damage condition of structures damaged under Hyogo-Ken Nambu Earthquake.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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한국소성가공학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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pp.98-101
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2009
Piston crown to the hot forge a unified nature of the product has a shape with multi-level step forging process, so if you are not a mechanical process that can be a significant loss is material. Therefore, minor in terms of material technology; continue to improve the collection rate should be. The Piston crown and the manufacturing of products such as marine diesel engines, reducing costs and to improve mechanical properties of the method are being forged. Piston crown molding hot forging process the large volume forging products handling because of the size of the size of the hard plastic material flow process for improving the design and actual field experience through advanced plastic technology, and it is important to interpret the results and for many experimental plastic The accumulation of results is very important.
Raman spectroscopy has strong potential for providing noninvasive dermatological diagnosis of skin cancer. In this study, we investigated two classification methods with maximum a posteriori (MAP) probability and multi-layer perceptron (MLP) classification. The classification framework consists of preprocessing of Raman spectra, feature extraction, and classification. In the preprocessing step, a simple windowing method is proposed to obtain robust features. Classification results with MLP involving 216 spectra preprocessed with the proposed method gave 97.3% sensitivity, which is very promising results for automatic Basal Cell Carcinoma (BCC) detection.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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pp.114-117
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2000
In this paper, Fuzzy Self-organizing Neural Networks(FSONN) based on Fuzzy Neural Networks(FNN) is proposed to overcome some problems, such as the conflict between ovefitting and good generation, and low reliability. The proposed FSONN consists of FNN and SONN. Here, FNN is used as the premise part of FSONN and SONN is the consequnt part of FSONN. The FUN plays the preceding role of FSONN. For the fuzzy reasoning and learning method in FNN, Simplified fuzzy reasoning and backpropagation learning rule are utilized. The number of layers and the number of nodes in each layers of SONN that is based on the GMDH method are not predetermined, unlike in the case of the popular multi layer perceptron structure and can be generated. Also the partial descriptions of nodes can use various forms such as linear, modified quadratic, cubic, high-order polynomial and so on. In this paper, the optimal design procedure of the proposed FSONN is shown in each step and performance index related to approximation and generalization capabilities of model is evaluated and also discussed.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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제16권5호
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pp.179-186
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2021
For stereo matching based on deep learning, the design of network structure is crucial to the calculation of matching cost, and the time-consuming problem of convolutional neural network in image processing also needs to be solved urgently. In this paper, a method of stereo matching using sparse loss volume in parallax dimension is proposed. A sparse 3D loss volume is constructed by using a wide step length translation of the right view feature map, which reduces the video memory and computing resources required by the 3D convolution module by several times. In order to improve the accuracy of the algorithm, the nonlinear up-sampling of the matching loss in the parallax dimension is carried out by using the method of multi-category output, and the training model is combined with two kinds of loss functions. Compared with the benchmark algorithm, the proposed algorithm not only improves the accuracy but also shortens the running time by about 30%.
This research explores the domain of organic solar cells, a photovoltaic technology employing organic electronics, which encompasses small organic molecules and conductive polymers for efficient light absorption and charge transport, leading to electricity generation from sunlight. A computer simulation is employed to scrutinize resonance and dynamic stability in OSCs, with a focus on size effects introduced by nonlocal strain gradient theory, incorporating additional terms in the governing equations related to displacement and time. Initially, the Navier method serves as an analytical solver to delve into the dynamics of design points. The accuracy of this initial step is verified through a meticulous comparison with high-quality literature. The findings underscore the substantial impact of viscoelastic foundations, size-dependent parameters, and geometric factors on the stability and dynamic deflection of OSCs, with a noteworthy emphasis on the amplified influence of size-dependent parameters in higher values of the different layers' thicknesses.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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제32권7A호
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pp.762-769
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2007
Adaptive MIMO-OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) system adaptively changes modulation scheme depending on feedback channel state information (CSI). The CSI feedback channel which is the reverse link channel has multiple symbol delays including propagation delay, processing delay, frame delay, etc. The unreliable CSI due to feedback delay degrades adaptive modulation system performance. This paper compares the MSE and data capacity with respect to delay and channel signal to noise ratio for the two multi-step channel prediction schemes, CTSBP and BTSBP, such that robust adaptive SISO-OFDM/MIMO-OFDM is designed over severe mobile multipath channel conditions. This paper presents an interpolation method to reduce feedback overhead for adaptive MIMO-OFDM and shows MSE with respect to interpolation interval.
대규모 광도곡선 자료에서 다양한 주기변광성들의 정확한 주기를 효율적으로 검출하는 실험을 시도하였다. 실험을 위해 OGLE-III 맥동 변광성(RR Lyrae, Delta Scuti, Cepheid) 목록 중, I 필터로 관측된 총 31,324개의 광도 곡선을 사용하였다. 이 실험에 사용한 주기분석 알고리즘 MS_Period(Multi-Step period searching method)는 주기를 놓치지 않기 위해 두 가지 다른 방법(Multi Polynomial function, Phase Dispersion)으로 후보 주기를 구하고 정밀주기를 도출하기 위해 후보 주기 주변부를 Spline fitting을 통해 재탐색하는 방법이다. 기존의 MS_Period 방식은 주기 탐색 간격(dP/P)이 일정하였으나, 우리는 탐색 주기 구간을 나누고 짧은 주기에서는 작은 간격으로, 긴 주기에서는 보다 넓은 간격으로 주기를 탐색하는 과정을 추가하였다. 그 결과 98% 이상의 별에서 OGLE-III와 거의 일치하는 주기를 얻었으며, 긴 주기에서의 불필요한 정밀 탐색을 회피함으로써 분석시간도 단축되었다. 주기 결정이 어려운 경우들은 주로 1) periodogram에서 실제 주기가 아닌 1일 근처에서 noise보다 큰 peak가 보이는 경우, 2) 하나의 별에 대해 여러 주기가 비슷한 Phase diagram을 보이고, periodogram에서도 비슷한 peak를 갖는 경우, 3) OGLE-III의 주기와 전혀 다른 주기만 찾은 경우, 4) OGLE-III에서 제시하지 않은 혼합된 주기의 존재가 의심되는 경우인 것을 확인하였고, 각 사례들의 특징을 살펴보았다.
In the maritime container terminal. LMCTS (Linear Motor-based Container Transfer System) is horizontal transfer system for the yard automation, which In., been proposed to take the place of AGV (Automated Guided Vehicle). The system is based on PMLSM (Permanent Magnetic Linear Synchronous Motor) that is consists of stator modules on the rail and shuttle car (mover). Because of large variant of mover's weight by loading and unloading containers, the difference of each characteristic of stator modules, and a stator module's trouble etc. LMCTS is considered as that the system is changed its model suddenly and variously. In this paper, we will introduce the softcomputing method of a multi-step prediction control for LMCTS using DR- FNN (Dynamically-constructed Recurrent Fuzzy Neural Network). The proposed control system is used two networks for multi step prediction Consequently, the system has an ability to adapt for external disturbance, detent force, force ripple, and sudden changes by loading and unloading the container.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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