The techniques to recycle and reuse plastics attract public attention. These public attraction and needs result in improving the recycling technique. However, the identification technique for black plastic wastes still have big problem that the spectrum extracted from near infrared radiation spectroscopy is not clear and is contaminated by noise. To overcome this problem, we apply Raman spectroscopy to extract a clear spectrum of plastic material. In addition, to improve the classification ability of fuzzy Radial Basis Function Neural Networks, we apply supervised learning based clustering method instead of unsupervised clustering method. The conditional fuzzy C-Means clustering method, which is a kind of supervised learning based clustering algorithms, is used to determine the location of radial basis functions. The conditional fuzzy C-Means clustering analyzes the data distribution over input space under the supervision of auxiliary information. The auxiliary information is defined by using k Nearest Neighbor approach.
본 연구에서는 순환식 돈분 폐수 처리 시스템에서의 미생물 분포에 따른 폐수 처리 효과를 모델링하기 위해 신경회로망과 PCA를 이용하는 새로운 방법을 제안하였다. PCA 분석 결과를 바탕으로 신경회로망의 최적 입력 조건을 찾고, 실측 데이터를 이용하여, 폐수 처리 시스템의 각 탱크를 별도로 학습함으로써 비교적 적은 수의 데이터에도 불구하고 정확한 모델링 결과를 얻었다. 제안한 시스템은 폐수 처리 시스템의 효과적인모니터링 시스템으로 사용할 수 있으며, 향후 실제 돈분 처리 시스템에서 원하는 기준의 방류수를 얻기 위한 최적의 입력조건 (미생물밀도 등)을 결정하는데 있어서 에뮬레이터로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
Alsabei, Amani;Alsayed, Ashwaq;Alzahrani, Manar;Al-Shareef, Sarah
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권8호
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pp.65-70
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2021
Waste accumulation is becoming a significant challenge in most urban areas and if it continues unchecked, is poised to have severe repercussions on our environment and health. The massive industrialisation in our cities has been followed by a commensurate waste creation that has become a bottleneck for even waste management systems. While recycling is a viable solution for waste management, it can be daunting to classify waste material for recycling accurately. In this study, transfer learning models were proposed to automatically classify wastes based on six materials (cardboard, glass, metal, paper, plastic, and trash). The tested pre-trained models were ResNet50, VGG16, InceptionV3, and Xception. Data augmentation was done using a Generative Adversarial Network (GAN) with various image generation percentages. It was found that models based on Xception and VGG16 were more robust. In contrast, models based on ResNet50 and InceptionV3 were sensitive to the added machine-generated images as the accuracy degrades significantly compared to training with no artificial data.
본 연구에서는 레이저유도붕괴분광(Laser Induced Breakdown Spectroscopy, LIBS)을 이용하여 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks, RBFNNs) 분류기 설계방법론을 개발하고 실제 폐소형가전제품의 플라스틱 분류 시스템에 적용하였다. ABS, PP, PS와 같은 검정색 플라스틱을 구별하기 위해, 지능형 알고리즘 중 하나인 방사형 기저함수 신경회로망 분류기를 설계하였다. 획득한 입력변수는 주성분 분석법(Principal Component Analysis, PCA)을 이용하여 축소시켰으며, 군집화기법 중 하나인 K-means 클러스터링 방법을 이용해 여러 그룹으로 분할하였다. 전체 데이터는 학습 데이터와 테스트 데이터를 4:1의 비율로 나누었으며, 제안된 분류기의 성능 및 신뢰도를 평가하기 위하여 5-FCV(5-Fold Cross Validation) 기법을 사용하였다. 입력변수와 클러스터의 개수가 각각 5개인 경우, 제안된 분류기의 분류 성능은 96.78%로 나타났다. 또한, 제안된 분류기는 다른 분류기들과 비교하였을 경우 분류 성능의 관점에서 우수성을 보여주었다.
Due to the rapid development of telecommunication industry, most telecom operators are investing to upgrade their access networks by using optical cables instead of copper cables. Building new telecom ducts for optical cable installation requires so huge capital expenses that most telecom operators need to remove unused copper cables in order to secure enough space to in-stall optical cables. In this paper, we will present a alternative method to extract copper from removed copper cables.
본 논문에서는 영역 부호화 방식을 사용하는 다단계 상호연결망(MIN)에서의 효율적인 멀티캐스팅 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 원하는 멀티캐스트 목적지로 메시지를 보내기 위해, 네트워크에서 메시지를 최대 두 번을 순환시키는 순환 기법을 사용한다 이 알고리즘은 멀티캐스트 메시지의 복사 단계와 라우팅 단계인 두 순환 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서 출발지는 다수의 목적지 영역을 포함시키는 영역으로 메시지를 전송하고, 이들 목적지는 이 단계에서 메시지를 수신하여 저장한다 나머지 목적지들은 두 번째 단계에서 메시지를 최종적으로 수신한다. 본 알고리즘은 이 방법으로 전체 트래픽의 양을 줄임으로써 성능을 향상시킬 수 있다. 또한, 알고리즘의 성능을 멀티캐스트 목적지당 평균 순환 회수와 목적지당 평균 링크 수의 관점에서 기존의 알고리즘과 비교하여 평가한다.
Enforced environmental regulations call for extending the domain of manufacturers' responsibility to the entire product life cycle. To comply with the environmental regulations, manufacturers have constructed reverse logistics networks to re-collect their leftover waste for recycling consumed resources. However, the operational activities associated with storage, loading and transportation processes within the networks inevitably impose environmental burdens. Particularly, the transportation process largely influences environmental performance due to perpetual uses of transportation vehicles. Therefore, there is a need to develop an environmentally-conscious transportation model that can efficiently manage the uses of transportation vehicles. Additionally, it is vital to analyze its significances of environmental performance to compare quantitatively it with existing models. This paper proposes a transportation model for improving environmental performance in a reverse logistics network. This paper also presents a case study to perform its comparative analysis using Life Cycle Assessment that evaluates potential environmental impacts of a product system.
The objective of this study is to manufacture environmentally-friendly synthetic lightweight aggregates that may be used in the structural lightweight concrete production. The cold-bonding pelletization process has been used in the agglomeration of the pozzolanic materials to achieve these synthetic lightweight aggregates. In this context, it was aimed to recycle the waste fly ash by employing it in the manufacturing process as the major cementitious component. According to the well-known facts reported in the literature, it is stated that the main disadvantage of the synthetic lightweight aggregate produced by applying the cold-bonding pelletization technique to the pozzolanic materials is that it has a lower strength in comparison with the natural aggregate. Therefore, in this study, the metakaolin made of high purity kaolin and calcined kaolin obtained from impure kaolin have been employed at particular contents in the synthetic lightweight aggregate manufacturing as a cementitious material to enhance the particle crushing strength. Additionally, to propose a curing condition for practical attempts, different curing conditions were designated and their influences on the characteristics of the synthetic lightweight aggregates were investigated. Three substantial features of the aggregates, specific gravity, water absorption capacity, and particle crushing strength, were measured at the end of 28-day adopted curing conditions. Observed that the incorporation of thermally treated kaolin significantly influenced the crushing strength and water absorption of the aggregates. The statistical evaluation indicated that the investigated properties of the synthetic lightweight aggregate were affected by the thermally treated kaolin content more than the kaoline type and curing regime. Utilizing the thermally treated kaolin in the synthetic aggregate manufacturing lead to a more than 40% increase in the crushing strength of the pellets in all curing regimes. Moreover, two numerical formulations having high estimation capacity have been developed to predict the crushing strength of such types of aggregates by using soft-computing techniques: gene expression programming and artificial neural networks. The R-squared values, indicating the estimation performance of the models, of approximately 0.97 and 0.98 were achieved for the numerical formulations generated by using gene expression programming and artificial neural networks techniques, respectively.
This study is focused on the incustrial symbiosis based on industrial ecosystem theory. At first, the concept of industrial ecosystem was introduced. Industrial symbiosis is a good tool in order to make a harmony between industry and natural ecosystem. The good example of industrial symbiosis is the case of Kalundborg in Denmark, where 11 networks are working in four enterprises and one community nearby. It was proved that savings of natural resources and economic benefit are achieved by use of industrial symbiosis. Moreover, the control of pollutant emission was also done by use of advanced technology and investments. Based on this case. It was shown that industrial symbiosis through eco-industrial complex in Korea was confronted with many difficulties. First of all., loose emmision criteria, recycling system on wastes, and the absence of will for industrial symbiosis should be solved in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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