Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.5
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pp.101-107
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2022
Modeling and simulation is a technique used for operational verification, performance analysis, operational optimization, and prediction of target systems. Discrete Event System Specification (DEVS) of this representative technology defines models with a strict formalism and stratifies the structures between the models. When the atomic DEVS models operate with an intention different the target system, the simulation may lead to erroneous decision-making. However, most DEVS systems have the exclusion of the model test or provision of the manual test, so developers spend a lot of time verifying the atomic models. In this paper, we propose a script-based automated test system for accurate and fast validation of atomic models in Python-based DEVS. The proposed system uses both the existing method of manual testing and the new method of the script-based testing. As Experimental results in our system, the script-based test method was executed within 24 millisecond when the script was executed 10 times consecutively. Thus, the proposed system guarantees a fast verification time of the atomic models in our script-based test and improves the reusability of the test script.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.35
no.1
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pp.18-23
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2022
Electrohydrodynamic jet (e-jet) printing, a type of direct contactless microfabrication technology, is a versatile fabrication process that enables a wide range of micro/nanopattern arrays by applying a strong electric field between the nozzle and the substrate. In general, the morphology and the thickness of polymers/quantum dot micropatterns show a systematic dependence on the diameter of the nozzle and the ink composition with a fully automated printing machine. The purpose of this report is to provide typical examples of e-jet printed micropatterns of polymers/quantum dots to explain the effect of each process variable on the result of experiments. Here, we demonstrate several operating conditions that allow high-resolution printing of layers of polymers/quantum dots with a precise control over thickness and submicron lateral resolution.
In this study, the conceptual design of a tilt + stopped rotor type electric vertical take-off and landing (eVTOL) aircraft was performed using design iteration. Based on Hyundai Motor's S-A1, the mission profile was defined using the concept of urban air mobility (UAM), and configuration design and aerodynamic analysis were performed using OpenVSP and XFLR5 software. After estimating the required power for the designed eVTOL, the required performance of the battery and the maximum take-off weight (MTOW) were calculated. . It was iteratively calculated using Microsoft Excel and Visual Basic Application, and a new electric motor weight estimation formula was derived. Also, the sensitivity analyses of each design variables of an eVTOL was performed using the automated program.
M.S. Chae;Y.C. Shon;Lee, B.S.;J.S. Eom;Lee, J.H.;Kim, Y.R.;Lee, H.J.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2004.03a
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pp.369-375
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2004
Gas turbine engine simulation in terms of transient, steady state performance and operational characteristics is complex work at the various engineering functions of aero engine manufacturers. Especially, efficiency of control system design and development in terms of cost, development period and technical relevance implies controlling diverse simulation and identification activities. The previous engine simulation has been accomplished within a limited analysis area such as fan, compressor, combustor, turbine, controller, etc. and this has resulted in improper engine performance and control characteristics because of limited interaction between analysis areas. In this paper, we propose a new simulation methodology for gas turbine engine performance analysis as well as its digital controller to solve difficulties as mentioned above. The novel method has particularities of (ⅰ) resulting in the integrated control simulation using almost every component/module analysis, (ⅱ) providing automated math model generation process of engine itself, various engine subsystems and control compensators/regulators, (ⅲ) presenting total sophisticated output results and easy understandable graphic display for a final user. We call this simulation system GT3GS (Gas Turbine 3D Graphic Simulator). GT3GS was built on both software and hardware technology for total simulation capable of high calculation flexibility as well as interface with real engine controller. All components in the simulator were implemented using COTS (Commercial Off the Shelf) modules. In addition, described here includes GT3GS main features and future works for better gas turbine engine simulation.
Abhishek Subedi;Wen Tang;Tarutal Ghosh Mondal;Rih-Teng Wu;Mohammad R. Jahanshahi
Smart Structures and Systems
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v.31
no.4
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pp.335-349
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2023
Bridges constantly undergo deterioration and damage, the most common ones being concrete damage and exposed rebar. Periodic inspection of bridges to identify damages can aid in their quick remediation. Likewise, identifying components can provide context for damage assessment and help gauge a bridge's state of interaction with its surroundings. Current inspection techniques rely on manual site visits, which can be time-consuming and costly. More recently, robotic inspection assisted by autonomous data analytics based on Computer Vision (CV) and Artificial Intelligence (AI) has been viewed as a suitable alternative to manual inspection because of its efficiency and accuracy. To aid research in this avenue, this study performs a comparative assessment of different architectures, loss functions, and ensembling strategies for the autonomous segmentation of bridge components and damages. The experiments lead to several interesting discoveries. Nested Reg-UNet architecture is found to outperform five other state-of-the-art architectures in both damage and component segmentation tasks. The architecture is built by combining a Nested UNet style dense configuration with a pretrained RegNet encoder. In terms of the mean Intersection over Union (mIoU) metric, the Nested Reg-UNet architecture provides an improvement of 2.86% on the damage segmentation task and 1.66% on the component segmentation task compared to the state-of-the-art UNet architecture. Furthermore, it is demonstrated that incorporating the Lovasz-Softmax loss function to counter class imbalance can boost performance by 3.44% in the component segmentation task over the most employed alternative, weighted Cross Entropy (wCE). Finally, weighted softmax ensembling is found to be quite effective when used synchronously with the Nested Reg-UNet architecture by providing mIoU improvement of 0.74% in the component segmentation task and 1.14% in the damage segmentation task over a single-architecture baseline. Overall, the best mIoU of 92.50% for the component segmentation task and 84.19% for the damage segmentation task validate the feasibility of these techniques for autonomous bridge component and damage segmentation using RGB images.
In this study, we propose a technique to automatically generate transfer documents using sensor data from livestock manure transfer systems. The research involves analyzing sensor data and applying machine learning techniques to derive optimized outcomes for livestock manure transfer documents. By comparing and contrasting with existing documents, we present a method for automatic document generation. Specifically, we propose the utilization of Gradient Boosting, a machine learning algorithm. The objective of this research is to enhance the efficiency of livestock manure and liquid byproduct management. Currently, stakeholders including producers, transporters, and processors manually input data into the livestock manure transfer management system during the disposal of manure and liquid byproducts. This manual process consumes additional labor, leads to data inconsistency, and complicates the management of distribution and treatment. Therefore, the aim of this study is to leverage data to automatically generate transfer documents, thereby increasing the efficiency of livestock manure and liquid byproduct management. By utilizing sensor data from livestock manure and liquid byproduct transport vehicles and employing machine learning algorithms, we establish a system that automates the validation of transfer documents, reducing the burden on producers, transporters, and processors. This efficient management system is anticipated to create a transparent environment for the distribution and treatment of livestock manure and liquid byproducts.
This paper aims to develop a framework that can fully automate the quality management of training data used in large-scale Artificial Intelligence (AI) models built by the Ministry of Science and ICT (MSIT) in the 'AI Hub Data Dam' project, which has invested more than 1 trillion won since 2017. Autonomous driving technology using AI has achieved excellent performance through many studies, but it requires a large amount of high-quality data to train the model. Moreover, it is still difficult for humans to directly inspect the processed data and prove it is valid, and a model trained with erroneous data can cause fatal problems in real life. This paper presents a dataset reconstruction framework that removes abnormal data from the constructed dataset and introduces strategies to improve the performance of AI models by reconstructing them into a reliable dataset to increase the efficiency of model training. The framework's validity was verified through an experiment on the autonomous driving dataset published through the AI Hub of the National Information Society Agency (NIA). As a result, it was confirmed that it could be rebuilt as a reliable dataset from which abnormal data has been removed.
In recent years, the problem of academic credential falsification is not simply the manipulation of certificates generated by educational institutions, but also the difficulty of trusting automated relationship verification and verification itself, such as falsely recording completion as graduation while still in school. This is due to the lack of sharing of educational background databases among university institutions and the establishment/operation of independent systems that make it difficult to track educational backgrounds. This study designs and implements an E-AV model for academic credential verification centered on university institutions. It summarizes and stores the linked information on the existing academic background in an encrypted database and implements it with web standard technology considering the compatibility and scalability of the existing system. The results of sample data verification show that it improves safety against forgery and complies with storage space and execution performance. This study aims to contribute to the improvement of online verification services such as academic records management in domestic universities.
A Bank Payment Obligation is now in operation as payment instruments in the business of Supply Chain Finance since 2013. The BPO is an irrevocable undertaking of the Obligor Bank subject to the successful electronic matching of all required Data Sets with the established Baseline in the TMA. Although the BPO should be regarded as similar to a Letter of Credit, it is a new payment solution based on a technology and data-driven mechanisms. The BPO is different from the letter of credit in their structure such as a bank to bank obligation, an automated matching engine, a transfer and confirmation of the Credit, etc. The BPO can also be used more effectively on a stand-alone solution as an electronic alternative to the traditional instruments. it will provide a new range of solutions to meet the ever-changing needs of the trade customers. However, the BPO could be raised several issues including an assurance of payment between recipient banks and sellers because the BPO is a bank-to-bank obligation. The URBPO do not applies to the relationships between banks and their business clients. So, the primary objective of this paper is to promote the institutional understanding and present the implications by reviewing the majn issues in the BPO as comparision with the Letter of Credit from the institutional point of view. This research was also based on documentary research focusing on the preceding research and the materials of ICC and SWIFT.
Bank payment obligations (BPO) have been used since 2013 as a payment solution in the business of supply chain finance. The BPO is an irrevocable undertaking of the obligor bank subject to the successful electronic matching of all required data sets with the established baseline in the TMA. Although the BPO should be regarded as similar to a letter of credit, it is a new payment solution based on advanced technology and data-driven mechanisms. The BPO differs from the credit in institutional terms such as bank-to-bank obligations, automated matching engines, and transfer and confirmation, etc. The BPO can also be used effectively as a stand-alone electronic solution to traditional instruments. it provides a new range of solutions to meet the ever-changing needs of trade customers. However, Operation of the BPO can leads to several issues including an assurance of payment between recipient banks and sellers because the BPO is a bank-to-bank obligation. The URBPO does not apply to relationships between banks and their business clients. So, the primary objective of this paper is to promote institutional understanding and present implications by reviewing major issues concerning the BPO as compared with the letter of credit from the institutional point of view. This research was based on documentary research focusing on the preceding research and the materials of ICC and SWIFT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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