In this study, an SW for the analysis of the wind-turbine vibration characteristics was developed as an application of SaaS cloud infrastructure. A measurement system for power-performance, mechanical load, and gearbox vibration as type-test class was installed at a target MW-class wind turbine, and structural meta and raw data were then acquired into the cloud. Data processing algorithms were developed to provide cloud data to the SW. To operate the SW continuously, raw data was downloaded consistently based on the algorithms. During the SW test, an intermittent long time-delay occurred due to the communication load associated with frequent access to the cloud. To solve this, a compression service for the target raw data was developed in the cloud and more stable data processing was confirmed. Using the compression service, stable big data processing of wind turbines, including gearbox vibration analysis, is expected.
On the contrary of a conventional motor with very narrow air-gap, it is difficult to calculate the accurate magnetic field distribution and the performance of an air-cored superconducting motor by 2 dimensional analysis, which does not use high permeability material except outer machine shield. This paper aims to do analysis of magnetic field and force distribution from the 3 dimensional modelling of a 1MW class superconducting synchronous motor. Especially, the field coil composed of Bi-2223 high-temperature superconductor and the outer machine shield are modelled by finite element analysis software according to their structures and the self-inductance and Lorentz force are calculated based on the 3 dimensional magnetic field calculation.
The main aim of this study is to select the optimal set of genes from microarray cancer datasets that contribute to the prediction of specific cancer types. This study proposes the enhancement of the feature selection filter algorithm based on Joe's normalized mutual information and its use for gene selection. The proposed algorithm is implemented and evaluated on seven benchmark microarray cancer datasets, namely, central nervous system, leukemia (binary), leukemia (3 class), leukemia (4 class), lymphoma, mixed lineage leukemia, and small round blue cell tumor, using five well-known classifiers, including the naive Bayes, radial basis function network, instance-based classifier, decision-based table, and decision tree. An average increase in the prediction accuracy of 5.1% is observed on all seven datasets averaged over all five classifiers. The average reduction in training time is 2.86 seconds. The performance of the proposed method is also compared with those of three other popular mutual information-based feature selection filters, namely, information gain, gain ratio, and symmetric uncertainty. The results are impressive when all five classifiers are used on all the datasets.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.12
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pp.1846-1854
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2022
The sophistication and diversification of mission equipment for surveillance and reconnaissance is leading to a demand for large-capacity public data links. Overseas, a T4 class(274Mbps) common data link was applied to the Global hwak, a high-altitude unmanned aerial vehicle, and various research and development are being conducted in Korea. In this paper, we propose a structure in which pilot is additionally applied to improve SNR performance while minimizing data transmission rate loss in the DVB-S2 frame structure, which is a european satellite broadcasting standard, for high-capacity transmission of T4 class or higher in the common data link. For the performance evaluation of the proposed structure, the performance of the DVB-S2 was compared and analyzed by simulating the UAV data link channel environment. As a result of simulation, 0.15% of transmission rate loss occurred at T4 class transmission rate compared to DVB-S2 in the proposed structure, but improved SNR reception performance of 0.2~0.3dB was confirmed in the UAV channel environment.
Dorvash, Siavash;Pakzad, Shamim N.;LaCrosse, Elizabeth L.
Smart Structures and Systems
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v.14
no.2
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pp.85-104
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2014
Damage detection is a challenging, complex, and at the same time very important research topic in civil engineering. Identifying the location and severity of damage in a structure, as well as the global effects of local damage on the performance of the structure are fundamental elements of damage detection algorithms. Local damage detection is essential for structural health monitoring since local damages can propagate and become detrimental to the functionality of the entire structure. Existing studies present several methods which utilize sensor data, and track global changes in the structure. The challenging issue for these methods is to be sensitive enough in identifYing local damage. Autoregressive models with exogenous terms (ARX) are a popular class of modeling approaches which are the basis for a large group of local damage detection algorithms. This study presents an algorithm, called Influence-based Damage Detection Algorithm (IDDA), which is developed for identification of local damage based on regression of the vibration responses. The formulation of the algorithm and the post-processing statistical framework is presented and its performance is validated through implementation on an experimental beam-column connection which is instrumented by dense-clustered wired and wireless sensor networks. While implementing the algorithm, two different sensor networks with different sensing qualities are utilized and the results are compared. Based on the comparison of the results, the effect of sensor noise on the performance of the proposed algorithm is observed and discussed in this paper.
Kang, So Yeon;Choi, Keum Jin;Park, Sun Hee;Han, Jiyoung;Lee, Hyemi;Cho, Sung Hee
Journal of Engineering Education Research
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v.20
no.4
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pp.38-50
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2017
The purpose of this study is to analyze the current evaluation methods on faculty performance at Korean engineering colleges and develop teaching evaluation indicators for faculty performance. We investigated the faculty performance cases in engineering colleges inside and outside of the Korea, the engineering faculty's awareness of evaluation factors for their educational performance, and the appropriate ratios by indicating factors. Also we developed evaluation indicators for educational achievements to improve the current faculty performance system. 227 engineering faculty members answered our survey questionnaire. The result in the case study on faculty performance evaluation is as follows. First, most items of faculty performance evaluation are about quantitative indicators that can easily conduct objective evaluation. Second, evaluation items of faculty performance are mostly focused on instruction in a classroom. Third, the evaluation by students and administrative managers is more dominant than that by professors or their colleagues, document evaluation than on site evaluation, general evaluation than formative evaluation, and static evaluation than dynamic evaluation. Lastly, Some universities tend to substitute outstanding articles for underperforming instruction. The evaluation indicators that we have developed can be implemented by four types of subjects, such as students, professors, their colleagues, and deans. Also, based on the evaluation indicators, faculties can freely select their evaluation domains depending on the their tracks, such as a teaching track, a research track, or an industry-university cooperation track. The mandatory evaluation fields include teaching, student counselling, teaching portfolio evaluation by mentors or colleagues, class management evaluation by deans, and self-evaluation. The other areas are optional and professors can choose their evaluation factors.
The Journal of Sustainable Design and Educational Environment Research
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v.3
no.1
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pp.46-59
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2003
In this study, analyzing class method, curriculum and demand performance of materials and user according to the 7th educational curriculum which, it is surveyed that materials design performance standards of floor and window suitable to future educational environment. Based on this study, It is needed for development of special materials suitable educational facilities, making standards fitting demand, study of variable and special field for educational facilities, study for security of objective data of materials, study of performance evaluation method subdivided, and desirable positive use of intimate environmental materials.
We propose and analyze a priority queuing scheme that gives priority in the same class of calls according to their total resource requirements (TRRs). The proposed scheme gives a higher priority to the calls that have a lower TRR over the calls that have a higher TRR. The numerical results show that the proposed priority queuing scheme provides better performance than the traditional queuing schemes in call blocking probability.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.7
no.5
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pp.39-48
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2002
long with the rapid spread of the Internet, a new class of commercial applications which process transactions with respect to electronic dictionaries become popular Typical examples are Internet search engines. In this paper, we present a new approach to achieving high performance electronic dictionaries. Different from the conventional approach which use Trie data structures for the implementation of electronic dictionaries, our approach used multi-dimensional binary trees. In this paper, we present the implementation of our electronic dictionary ED-MBT(Electronic Dictionary based on Multidimensional Binary Tree). Exhaustive performance study is also presented to assess the performance impact of ED-MBT on the real world applications.
Various Pushover analysis methodologies have evolved as an easy as well as designers-friendly alternative of nonlinear dynamic analysis for estimation of the inelastic demands of structures under seismic loading for performance based design. In fact, the established nonlinear dynamic analysis to assess the same, demands considerable analytical and computational background and rigor as well as intuitive insight into inelastic behavior for judging suitability of the results and its interpretation and hence may not be used in design office for frequent practice. In this context, the simple and viable alternative of Pushover analysis methodologies can be accepted if its efficacy is thoroughly judged over all possible varieties of the problems. Though this burning issue has invited some research efforts in this direction, still a complete picture evolving very clear guidelines for use of these alternate methodologies require much more detailed studies, providing idea about how the accuracy is influenced due to various combinations of basic parameters regulating inelastic dynamic response of the structures. The limited study presented in the paper aims to achieve this end to the extent possible. The study intends to identify the range of applicability of the technique and compares the efficacy of various alternative Pushover analysis schemes to general class of problems. Thus, the paper may prove useful in judicial use of Pushover analysis methodologies for performance based design with reasonable accuracy and relative ease.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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