We have been used super sensitive screen/film system which is thought to be the limit of sensitivity, however, we think this method is not satisfactory. As a general radiographic rule, reduction of exposure is inconsistent with improvement of image quality, but it is necessary to challenge this rule to get better method. We tried air gap method for minimal diffuse lung shadow which is difficult to find out by our routine method. As a result, air gap method with super sensitive screen/film system(SRO 1000/TMH) showed lower exposure dose, 50% of our routine system(SRO 750/SRH with grid), and better image quality for pulmonary pattern in the lower lung field.
This paper presents an accelerometer based system for physical activity decision that are capable of recognizing three different types of physical activities, i.e., standing, walking and running, using by rough sets. To collect physical acceleration data, we developed the body sensor node which consists of two custom boards for physical activity monitoring applications, a wireless sensor node and an accelerometer sensor module. The physical activity decision is based on the acceleration data collected from body sensor node attached on the user's chest. We proposed a method to classify physical activities using rough sets which can be generated rules as attributes of the preprocessed data and by constructing a new decision table, rules reduction. Our experimental results have successfully validated that performance of the rule patterns after removing the redundant attribute values are better and exactly same compare with before.
Customer complaints handling helps organizations to retain existing customers and attract new customers, as well. As Voice of the Customer (VOC) is one of the main sources of customer complaints, many organizations utilize VOC to enhance customer satisfaction. Effective management of VOC has been proved as one of the best ways to maintain organization's brand image and reputation. In spite of its importance, little has been reported on the utilization of VOC to detect faults in a telecommunication industry. In this paper, association rule mining based on VOC is used to identify root fault causes of a telecommunications network. To do that, VOC of a Communication Service Provider has been collected first. Then, association rule mining has also been conducted with various support and confidence levels. As a result, root fault causes of the telecommunications network can be identified. It is expected that this study can be used as a basis for decisions about customer satisfaction management such as preventive maintenances or reduction of the customer maintenance cost.
본 논문에서는 국부적인 미디안(median)규칙에 파라 움직이는 셀룰러 오토마타를 이용해 영상에 대한 사전 지식이 필요 없는 영상의 잡음제거 알고리즘을 제안한다. 각 규칙은 원영상이 가지는 특징의 손실없이 국부적으로 자기값(gray level)을 증감시킨다. 이러한 셀룰러 오토마타는 순차적이고 병렬적인 움직임을 가지며, 이 움직임은 Lyapunov functional을 만족하는 함수로 표현된다. 따라서 본 셀룰러 오토마타를 이용한 영상의 잡음제거 알고리즘은 매우 빠른 속도로 수렴하고, 안정적인 결과를 나타낸다. 실험을 통해 본 방법의 유효성을 확인한다.
This paper presents a novel harmony search (HS)-based data-driven single input rule modules (SIRMs)-connected fuzzy inference system (FIS) for the prediction of stress in externally prestressed tendon. The proposed method attempts to extract causal relationship of a system from an input-output pairs of data even without knowing the complete physical knowledge of the system. The monotonicity property is then exploited as an additional qualitative information to obtain a meaningful SIRMs-connected FIS model. This method is then validated using results from test data of the literature. Several parameters, such as initial tendon depth to beam ratio; deviators spacing to the initial tendon depth ratio; and distance of a concentrated load from the nearest support to the effective beam span are considered. A computer simulation for estimating the stress increase in externally prestressed tendon, ${\Delta}f_{ps}$, is then reported. The contributions of this paper is two folds; (i) it contributes towards a new monotonicity-preserving data-driven FIS model in fuzzy modeling and (ii) it provides a novel solution for estimating the ${\Delta}f_{ps}$ even without a complete physical knowledge of unbonded tendons.
최근 모바일 기기 및 무선기기의 발달로 인하여 센서 네트워크가 다양한 분야에서 응용되고 있다. 따라서 센서에서 실시간으로 발생하는 스트리밍 데이터에서 이벤트를 감지하고 분석하는 것은 중요한 연구 분야로 부각되고 있다. 단순 이벤트의 발생 조건을 빠르게 판별하기 위해 비트맵 인덱스 기반 복합 이벤트 검출 기법 등 여러 가지 방법들이 사용되고 있지만, 아직까지 이기종 센서에서 발생하는 각기 다른 형태의 데이터를 융합하여 이벤트를 검출하는 복합 이벤트 처리에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 논문에서는 각기 다른 형태를 가지는 스트리밍 데이터에 멤버쉽 함수를 적용하여 퍼지화 함으로서 이기종 센서에서 발생하는 데이터를 융합 처리가능하며, Quine-Mccluskey 감축기법을 통하여 규칙의 신뢰도 및 속도가 향상된 의사결정을 하는 고속 이벤트 탐지기법을 제안한다.
본 논문에서는 데이터의 전처리과정으로 SNMP MIB 데이터에 대한 속성 부분집합의 선택 방법(attribute subset selection)을 사용하여 특징선택 및 축소(feature selection & reduction)를 실시하였다. 또한 데이터 마이닝의 대표적인 해석학적 분석 모델인 연관관계규칙기법(association rule mining)을 이용하여 트래픽 폭주 공격 및 공격유형별 SNMP MIB 데이터에 내재되어 있는 특징들을 규칙의 형태로 추출하여 분석하는 의미론적 심층해석을 실시하였다. 공격유형에 대한 패턴 규칙의 추출 및 분석은 공격이 발생한 프로토콜에 대해서만 서비스를 제한하고 관리할 수 있는 정책적 근거를 제공함으로써 보다 안정적인 네트워크 환경과 원활한 자원관리를 지원할 수 있다. 본 논문에서 제시한 트래픽 폭주 공격 및 공격유형별 데이터로부터의 자동적 특징의 규칙 추출 및 의미론적 해석방법은 침입탐지 시스템을 위한 새로운 방법론에 모멘텀을 제시할 수 있다는 긍정적인 가능성과 함께 침입탐지 및 대응시스템의 정책 수립을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.
국내 원전은 방사능방재법에 의거하여 '정보시스템 보안규정'이 수립됨과 함께 조직구성부터 자산의 기술적/운영적/관리적 보안조치에 이르는 사이버보안 체계를 도입하여 운영하고 있다. 단계별 접근법, 물리적방호체계의 대안조치 등이 시도되고 있지만, 관리대상의 감소는 이루어지지 않기 때문에 현장의 한정된 인력으로 운영하기엔 보안 역량의 부담이 가중되고 있다. 본문에서는 원전 안전기능을 수행하는 A1 유형 자산에 대해 정비규정(MR, Maintenance Rule), EPRI 기술적 평가 방법론(TAM, Technical Assessment Methodology)를 활용하여 정비적인 측면과 기기 특성에 대한 측면으로 분석하였다. 이를 통해 사이버침해로 인한 자산기능의 영향을 재분석하는 방안을 제시한다.
R. Bina;M. Soltani Tehrani;A. Ahmadi;A. Ghanim Taki;R. Akbarian
Steel and Composite Structures
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제52권4호
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pp.487-499
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2024
The primary objective of this study is to analyze the free vibration behavior of a sandwich cylindrical shell with a defective core and wavy carbon nanotube (CNT)-enhanced face sheets, utilizing the three-dimensional theory of elasticity. The intricate equations of motion for the structure are solved semi-analytically using the generalized differential quadrature method. The shell structure consists of a damaged isotropic core and two external face sheets. The distributions of CNTs are either functionally graded (FG) or uniform across the thickness, with their mechanical properties determined through an extended rule of mixture. In this research, the conventional theory regarding the mechanical effectiveness of a matrix embedding finite-length fibers has been enhanced by introducing tube-to-tube random contact. This enhancement explicitly addresses the progressive reduction in the tubes' effective aspect ratio as the filler content increases. The study investigates the influence of a damaged matrix, CNT distribution, volume fraction, aspect ratio, and waviness on the free vibration characteristics of the sandwich cylindrical shell with wavy CNT-reinforced face sheets. Unlike two-dimensional theories such as classical and the first shear deformation plate theories, this inquiry is grounded in the three-dimensional theory of elasticity, which comprehensively accounts for transverse normal deformations.
Road bridges are deteriorating gradually, and it is forecasted that the number of road bridges aging over 30 years will increase by more than 3 times of the current number. To maintain road bridges in a safe condition, current safety conditions of the bridges must be estimated for repair or reinforcement. However, budget and professional manpower required to perform in-depth inspections of road bridges are limited. This study proposes an estimation model for safety rating of road bridges by analyzing the data from Facility Management System (FMS) and Yearbook of Road Bridges and Tunnel. These data include basic specifications, year of completion, traffic, safety rating, and others. The distribution of safety rating was imbalanced, indicating 91% of road bridges have safety ratings of A or B. To improve classification performance, five safety ratings were integrated into two classes of G (good, A and B) and P (poor ratings under C). This rearrangement was set because facilities with ratings under C are required to be repaired or reinforced to recover their original functionality. 70% of the original data were used as training data, while the other 30% were used for validation. Data of class P in the training data were oversampled by 3 times, and Repeated Incremental Pruning to Produce Error Reduction (RIPPER) algorithm was used to develop the estimation model. The results of estimation model showed overall accuracy of 84.8%, true positive rate of 67.3%, and 29 classification rule. Year of completion was identified as the most critical factor on affecting lower safety ratings of bridges.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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