Two aspects of the design of a small-scale smart wing are addressed in this work, related to the ability of the wing to modify its cross section assuming the shape of two different airfoils and to the possibility of deflecting the profiles near the trailing edge in order to obtain hingeless control surfaces. The actuation is provided by one-way shape memory alloy wires eventually coupled to springs, Shape Memory Alloys (SMAs) being among the most promising materials for this kind of applications. The points to be actuated along the profiles and the displacements to be imposed are selecetd so that they satisfactorily approximate the change from an airfoil to the other and to result in an adequate deflection of the control surface; the actuators and their performances are designed so that an adequate wing stiffness is guaranteed, in order to prevent excessive deformations and undesired airfoil shape variations due to aerodynamic loads. The effect of the pressure distributions, calculated by way of the XFOIL software, and of the actuators loads, is estimated by FE analyses of the loaded wing. Two prototypes are then realised incorporating the variable airfoil and the hingeless aileron features respectively, and the verification of their shapes in both the actuated and non-actuated states, supported by image analysis techniques, confirms that interesting results are achievable with the proposed lay out and design considerations.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.43
no.5
s.311
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pp.1-9
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2006
Because most applications of vision-based object tracking demonstrate satisfactory operations only under very constrained environments that have simplifying assumptions or specific visual attributes, these approaches can't track target objects for the highly variable, unstructured, and dynamic environments like a traffic scene. An adaptive fusion framework is essential that takes advantage of the richness of visual information such as color, appearance shape and so on, especially at cluttered and dynamically changing scenes with partial occlusion[1]. This paper develops a particle filter based adaptive fusion framework and improves the robustness and adaptation of this framework by adding a new distinctive visual attribute, an image feature descriptor using SIFT (Scale Invariant Feature Transform)[2] and adding an automatic teaming scheme of the SIFT feature library according to viewpoint, illumination, and background change. The proposed algorithm is applied to track various traffic objects like vehicles, pedestrians, and bikes in a driver assistance system as an important component of the Intelligent Transportation System.
In South Korea, the government has recently enforced regulations associated with buildings. Temperature restriction in indoor environment is one of the common ways of energy reduction in order not to dissipate heating and cooling energy; however the people who are in restricted temperature feels uncomfortable. Furthermore, occupants cannot feel the same thermal sensation even they are in the same place. For the reason, occupants should express their thermal sensation and HVAC system should be able to apply their demand. It is proved by an adaptive principle. The adaptive model means that people react in ways which tend to restore their comfort, when change occurs such as to produce discomfort. In order to design HVAC control strategies based on adaptive model, we designated an existing office building as a reference building to gather data from actual field. Furthermore, we gathered occupants' thermal sensation and clothing insulation in real-time. We filtered the data with Kalman's filter method. The data was reasonable when there is an alarm messages for asking questionnaire. The response ratio were different in occupants' thermal condition. In conclusion, the filtered occupants' thermal sensation can be used as a real time HVAC control and input value of HVAC control.
In this study, the effect of gamified disability awareness program was researched to examine its potential to be used as a disability awareness curriculum particular to Korean schools. The gamified program consisted of lessons related to disability skiing such as learning about Paralympic skier, experiencing mono skis, and participating in cooperative games. To examine its effectiveness, Multidimensional Attitudes Scale towards persons with disabilities (MAS) was used. Results indicate that the attitude of the experiment group showed significant change.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.5
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pp.57-65
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2010
In this paper, we propose a new real-time algorithm detecting the flame and smoke in digital CCTV images. Because the forest fire causes the enormous human life and damage of property, the early management according to the early sensing is very important. The proposed algorithm for monitoring forest fire is classified into the flame sensing and detection of smoke. The flame sensing algorithm detects a flame through the conditional test at YCbCr color model from the single frame. For the detection of smoke, firstly the background range is set by using differences between current picture and the average picture among the adjacent frames in the weighted value, and the pixels which get out of this range and have a gray-scale are detected in the smoke area. Because the proposed flame sensing algorithm is stronger than the existing algorithms in the change of the illuminance according to the quantity of sunshine, and the smoke detection algorithm senses the pixel of a gray-scale with the smoke considering the amount of change for unit time, the effective early forest fire detection is possible. The experimental results indicate that the proposed algorithm provides better performance than existing algorithms.
Climate vulnerability index is usually defined as a function of the climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity, which requires adequate selection of proxy variables of each variable. We selected and used 9 proxy variables related to climate exposure in the literature, and diagnosed the adequacy of them for application in Korean peninsula. The selected proxy variables are: four variables from temperature, three from precipitation, one from wind speed, and one from relative humidity. We collected climate data over both previous year (1981~2010) and future climate scenario (A1B scenario of IPCC SERES) for 2020, 2050, and 2100. We introduced the spatial and temporal diagnostic statistical parameters, and evaluated both spatial and time variabilities in the relative scale. Of 9 proxy variables, effective humidity indicated the most sensitive to climate change temporally with the biggest spatial variability, implying a good proxy variable in diagnostics of climate change vulnerability in Korea. The second most sensitive variable is the frequency of strong wind speed with a decreasing trend, suggesting that it should be used carefully or may not be of broad utility as a proxy variable in Korea. The A1B scenario of future climate in 2020, 2050 and 2100 matches well with the extension of linear trend of observed variables during 1981~2010, indicating that, except for strong wind speed, the selected proxy variables can be effectively used in calculating the vulnerability index for both past and future climate over Korea. Other local variabilities for the past and future climate in association with climate exposure variables are also discussed here.
The mutation operation is the main operation in the evolutionary programming which has been widely used for the optimization of real valued function. In general, the mutation operation utilizes both a probability distribution and its parameter to change values of variables, and the parameter itself is subject to its own mutation operation which requires other parameters. However, since the optimal values of the parameters entirely depend on a given problem, it is rather hard to find an optimal combination of values of parameters when there are many parameters in a problem. To solve this shortcoming at least partly, if not entirely, in this paper, we propose a new mutation operation in which the parameter for the variable mutation is theoretically estimated from the self-adaptive perspective. Since the proposed algorithm estimates the scale parameter of the Cauchy probability distribution for the mutation operation, it has an advantage in that it does not require another mutation operation for the scale parameter. The proposed algorithm was tested against the benchmarking problems. It turned out that, although the relative superiority of the proposed algorithm from the optimal value perspective depended on benchmarking problems, the proposed algorithm outperformed for all benchmarking problems from the perspective of the computational time.
This study has purpose to minimize the impact of climate change of Siheung. Vulnerability assessment was carried out for establishing the Siheung Climate Change Master Plan. Climate change vulnerability assessment analyzed using climate exposure, sensitivity and adaptive capacity indicators. A proxy variable is selected from each indicator. Meteorological data uses the RCP scenarios provided by the Meteorological Administration, and this study assumes that the same trend will continues in the future. Siheung are vulnerable to heavy rains in the flooded roads and farmland. Also, it is necessary to be careful heat wave in summer. The size and scale of the damage depends on the city's ability to respond to the impacts of climate change. It is necessary to make a adaptation plan for climate change impact assessment and vulnerability analysis. This study will be used to make Siheung Climate Change Master Plan and to determine the priority of the policy as guideline. It is expected that this study is helpful to pursue climate change vulnerability assessment of other local governments.
Purpose: Generally, patients with stroke present with decreased balance and increased spasticity following weakness of the paralyzed muscles. Muscle weakness caused by stroke has two causes. This is caused by a decrease in motor output and an adaptive muscle change, resulting in muscle weakness and muscle paralysis. The purpose of this study was to investigate the effect of strengthening exercise on balance and spasticity in chronic stroke patients and to suggest the basis of clinical treatment. Methods: Twenty subjects were divided into two groups: a lower-extremity strengthening group (experimental group) and a general physical therapy group (control group). The sliding stander equipment was used for the experimental group and a regimen of warm-up exercise, the main exercise routine, and cool-down exercise were used for the muscle strengthening exercise program. Balance and spasticity were measured before and after the training period. Balance ability was measured by the Berg balance scale, the Timed up and Go test and the weight distribution of the paralyzed muscles by the Spacebalance 3D. Spasticity was measured by the Biodex system. Results: After the training periods, the experimental group showed a significant improvement in BBS, weight distribution of the paralyzed muscles, and decreased spasticity when compared to the control group (p<0.05). Conclusion: This study supported the hypothesis that lower-extremity strengthening exercise improves the balance and decreases the spasticity of stroke patients. If it is combined with conventional neurologic physiotherapy, it would be effective rehabilitation for stroke patients.
In the present study, the effects of thermal loading on the buckling and resonance frequency of graphene platelets (GPL) reinforced nano-composites are examined. Functionally graded (FG) material properties are considered in thickness direction for the thermal responses of the composite. The equivalent material properties are obtained using Halphin-Tsai nano-mechanical model for composite layers. Moreover, the effects of nano-scale sizes are taken into account, employing functionally modified couple stress (FMCS) parameter. In this regard, for the first time, it is demonstrated that at certain values of GPL weight fraction, thermal buckling occurs. In obtaining results of vibrational behavior, both analytical solution and deep neural network (DNN) methods are used. The DNN method needs low computational costs to predict the resonance behavior. A comprehensive parametric study is conducted to indicate the effects of several geometrical, material, and loading conditions on the vibrational and buckling behavior of cylindrical shell structures made of GPL-nanocomposites. It is shown that the effect of temperature change on the occurrence of buckling is vital while it has a negligible impact on the resonance frequency of the structure. Moreover, the size-dependency of the results is demonstrated, and it cannot be neglected in nano-scales.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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