International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제10권6호
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pp.730-740
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2018
Hydrofoil is the direct component to generate thrust for underwater glider. It is significant to improve propulsion efficiency of hydrofoil. This study optimizes the shape of a hydrofoil using Free-Form Deformation (FFD) parametric approach and Surrogate-based Optimization (SBO) algorithm. FFD approach performs a volume outside the hydrofoil and the position changes of control points in the volume parameterize hydrofoil's geometric shape. SBO with adaptive parallel sampling method is regarded as a promising approach for CFD-based optimization. Combination of existing sampling methods is being widely used recently. This paper chooses several well-known methods for combination. Investigations are implemented to figure out how many and which methods should be included and the best combination strategy is provided. As the hydrofoil can be stretched from airfoil, the optimizations are carried out on a 2D airfoil and a 3D hydrofoil, respectively. The lift-drag ratios are compared among optimized and original hydrofoils. Results show that both lift-drag-ratios of optimized hydrofoils improve more than 90%. Besides, this paper preliminarily explores the optimization of hydrofoil with root-tip-ratio. Results show that optimizing 3D hydrofoil directly achieves slightly better results than 2D airfoil.
SP 자료는 현재 존재하지 않는 교통정책 및 계획의 평가를 위해 광범위하게 이용되어 왔으나 현시선호와의 연계가 단점으로 지적되어 왔다. 이를 극복하는 방법의 하나로서 현시선호자료, 즉 RP 자료와의 결합이 제시되어 왔으며 RPㆍSP 결합방법론이 개발되었다. 본 논문의 목적은 Error Component 방법을 이용하여 새로운 RPㆍSP 결합방법을 제시하고 그 유용성을 입증하는 것이다. Error Component 방법은 SP 자료 또는 RP 자료의 상대적인 분산을 구하기 위해 각 자료의 오차를 분할하고 이에 대한 파라메타와 효용의 파라메타를 동시에 추정하는 것이다. 이를 위한 분석자료는 시뮬레이션을 통해서 인위적인 RP 자료와 SP 자료를 생성하여서 사용하였고 생성된 자료로 Error Component 방법을 이용한 결합모형과 기존의 결합방법의 결과를 파라메타 및 시간가치를 척도로 비교ㆍ분석하였다. 연구 결과 본 연구에서 제시한 방법론이 자료의 규모에 관계없이 일관되게 기존 RPㆍSP 결합방법에 의해 추정된 모형보다 가정된 파라메타 값에 일치함을 보여줘 Error Component 방법이 유용함을 증명하였다. 또한 파라메타의 비로 표현한 시간가치도 Error Component 방법의 적용값이 기존방법론의 적용값보다 가정된 값과 유사한 값을 보여 줘 본 연구가 제시한 방법의 우월성을 입증하였다. 또한 기존 결합모형인 동시적 모형과 순차적 모형이 모두 RP자료와 SP자료를 결합하는 방법으로 유용하게 사용될 수 있음을 보여주었으나 동시적방법이 보다 순차적방법보다 효율적인 방법으로 분석되었다.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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제22권E1호
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pp.27-34
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2006
Although the importance of size-resolved raindrops study has been known, it has not been popularized up to the present. In the present study, an attempt was made to generalize the size-resolved raindrops study by a combination of the frozen raindrop collection method and a commercially available high-performance capillary electrophoresis (HPCE). Samplings were carried out at Kyoto, Japan in October 2002. The inorganic ions (chloride, nitrate, sulphate, calcium, ammonium, sodium, magnesium, potassium) in size classified raindrop samples were successfully analyzed by HPCE with good repeatability. To assure the accuracy and precision of HPCE data, t-test was conducted with paired analytical data, which were experimentally constructed by analyzing standard solutions with HPCE and IC, respectively. T-test showed that there is no notable difference between the concentrations determined by the two analytical methods. Every ionic concentration in both cation and anion was found to be strong raindrop size dependence. Though there was slight increase of sodium and sulphate concentrations between 0.85 mm and 1.15 mm raindrop radius, it showed a strong decrease for every ionic component with increasing droplet radius. The combination of the frozen raindrop collection method and a commercially available HPCE can meet the need of size-resolved raindrops study.
Sensor arrays based on chemical sensors produce multidimensional patterns of data that may be used discriminate between different chemicals. For the human observer, visualization of multidimensional data is difficult, since the eye and brain process visual information in two or three dimensions. To devise a simple means of data inspection from the response of sensor arrays, PCA (Principal Component Analysis) or Sammon's nonlinear mapping technique can be applied. The PCA, which is a well-known statistical method and widely used in data analysis, has disadvantages including data distortion and the axes for plotting the dimensionally reduced data have no physical meaning in terms of how different one cluster is from another. In this paper, we have investigated two techniques and proposed a combination technique of PCA and nonlinear Sammom mapping for visualization of multidimensional patterns to two dimensions using data sets from odor sensing system. We conclude the combination technique has shown more advantages comparing with the PCA and Sammon nonlinear technique individually.
스펙트럴 모델링 합성 (Spectral Modeling Synthesis, SMS)은 뮤지컬 사운드 모델링을 위한 강력한 툴로써 사용되어 왔다. 이 기술은 사운드를 결정적 (deterministic) 성분과 통계적 (stochastic) 성분의 조합으로 간주한다. Deterministic 성분은 크기 (amplitude), 주파수 (frequency), 위상 (phase) 함수에 따른 사인파의 연속으로 표현되는 반면, stochastic 성분은 백색 잡음 (white noise)으로 자극된 시간 변화 필터로서 동작하는 크기 스펙트럼 엔블로프 (spectrum envelop)의 연속으로 표현된다. 이러한 표현들은 원음의 모든 지각적인 특징들을 활용해 합성된 사운드를 구현 가능케 한다. 하지만, 고래 소리와 같은 복잡한 사운드에 대해 기존의 SMS를 사용할 때 연속적인 프로임에 있는 부분 주파수가 다른 경우 결정적 성분에서 상당한 위상 변화가 발생한다. 왜냐하면 기존의 SMS는 사운드의 결정적 성분을 합성하기 위해서 계산된 위상을 이용하기 때문이다. 그 결과 기존의 SMS는 높은 주파수 영역에서 원래 스펙트럼과 합성된 스펙트럼 사이에서 좋은 스펙트럼 매칭을 제공하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 수정된 SMS를 제안한다. 제안하는 SMS는 결정적 성분을 합성하기 위해 원래 주파수 정보를 이용할 뿐만 아니라 주파수 영역에서 복잡한 잔재 (residual) 스펙트럼을 계산함으로써 원음과 합성음 사이에서 좋은 스펙트럼 매칭을 제공한다. 다양한 고래 소리 합성을 모의 실험한 결과, 제안된 방법은 시간 및 주파수 영역에서 기존의 SMS와 유사한 성능을 보였다. 하지만, 제안된 방법은 기존의 SMS보다 스펙트럼 매칭에서 더 좋은 성능을 보였다.
Boukhatem, B.;Kenai, S.;Hamou, A.T.;Ziou, Dj.;Ghrici, M.
Computers and Concrete
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제10권6호
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pp.557-573
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2012
This paper discusses the combined application of two different techniques, Neural Networks (NN) and Principal Component Analysis (PCA), for improved prediction of concrete properties. The combination of these approaches allowed the development of six neural networks models for predicting slump and compressive strength of concrete with mineral additives such as blast furnace slag, fly ash and silica fume. The Back-Propagation Multi-Layer Perceptron (BPMLP) with Bayesian regularization was used in all these models. They are produced to implement the complex nonlinear relationship between the inputs and the output of the network. They are also established through the incorporation of a huge experimental database on concrete organized in the form Mix-Property. Thus, the data comprising the concrete mixtures are much correlated to each others. The PCA is proposed for the compression and the elimination of the correlation between these data. After applying the PCA, the uncorrelated data were used to train the six models. The predictive results of these models were compared with the actual experimental trials. The results showed that the elimination of the correlation between the input parameters using PCA improved the predictive generalisation performance models with smaller architectures and dimensionality reduction. This study showed also that using the developed models for numerical investigations on the parameters affecting the properties of concrete is promising.
현대인은 스마트폰과 매우 밀접한 관계를 가지고 있으며 이로 인한 수 많은 보안 위협에 노출되어 있다. 실제로 해커들은 스마트폰에 악성 프로그램을 은밀하게 설치하여 장치 이용 제한 및 개인정보 유출 등의 보안 위협을 야기하고 있다. 그리고 그러한 악성 프로그램은 일반적인 프로그램과 다르게 필요 이상의 권한을 요구한다. 본 논문에서는 이 같은 문제를 바탕으로 사용되는 안드로이드 기반 앱들이 요구하는 권한 데이터를 이용하여 주성분 분석(Principle Component Analysis:PCA)과 확률적 K-인접 이웃(Probabilistic K-Nearest Neighbor:PKNN) 방식을 사용하여 효과적으로 악성 프로그램과 일반 프로그램을 분류하고자 한다. 이뿐 아니라 이를 k-묶음 교차 검증(K-fold Croos Validation)을 통해 PKNN의 정확도를 측정하였다. 그리고 일반적으로 사용되는 K-인접 이웃(K-Nearest Neighbor:KNN) 방식과 비교하여, KNN이 분류하기 힘든 부분을 확률적으로 해결하는 PKNN방법을 제안한다. 최종적으로 제안한 방식을 최적화하는 ${\kappa}$와 ${\beta}$ 파라미터를 구하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서 사용된 악성 앱 샘플은 Contagio에 요청하여 이용하였다.
From the Beckmann's reflection model of wave incident, reflected light from a surface is known to have not only specular but also diffuse components. The specular component dominant a surface for a mirror-like surface is distributed on the almost the same area as the spot on the surface, but the diffuse component region dominant f3r a rough surface spreads scattered on the larger areas than the spot. Therefore, statistic parameters from the scattered light distribution are more meaningful in the diffuse region, while the magnitude of rather meaning in the specular region. In usual, there need two sensors to acquire two kinds of information: Photo-detector for light intensity magnitude and image sensor for light intensity distribution. But dual sensor scheme requires a beam splitter usually to feed light to each sensor, and moreover there is not a combination rule to relieve the different sensor characteristics. In this study a new method is proposed for acquisition of the dual information using only an image sensor. Specular region is established on an image area being distinguished from a diffuse component, and laser power is adjusted so that no pixel of the image sensor in the specular region is saturated. Simulation based on the light reflection theory and the experimental results are quite well matched, and thus the proposed method was proved to be very useful for mirror-like surface measurement.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권5호
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pp.1400-1420
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2012
Object detection and tracking using visual sensors is a critical component of surveillance systems, which presents many challenges. This paper addresses the enhancement of object detection and tracking via the combination of multiple visual sensors. The enhancement method we introduce compensates for missed object detection based on the partial detection of objects by multiple visual sensors. When one detects an object or more visual sensors, the detected object's local positions transformed into a global object position. Local and global information exchange allows a missed local object's position to recover. However, the exchange of the information may degrade the detection and tracking performance by incorrectly recovering the local object position, which propagated by false object detection. Furthermore, local object positions corresponding to an identical object can transformed into nonequivalent global object positions because of detection uncertainty such as shadows or other artifacts. We improved the performance by preventing the propagation of false object detection. In addition, we present an evaluation method for the final global object position. The proposed method analyzed and evaluated using case studies.
The antifungal activity of the essential oil fraction from Thymus magus, and its major component thymol, against Candida albicans was investigated in vitro and in vivo. The combined effects of the oils and clotrimazole, a commonly used antifungal drug for treatment of external candidiasis, were evaluated in this study. In experimental vaginal candidiasis the essential oil fraction of T. magnus resulted in relatively milder inhibition of fungal growth following the inoculation of test mice compared to clotrimazole. However, new fungal growth was not detected up to 12 days after cessation of treatment. In contrast, in a similar experiment using clotrimazole, C. albicans was detected in the $12^{th}$ day post-treatment with the sample. This result indicates that T. magnus oil could be a promising drug to control vaginal candidiasis. In checkerboard titer tests, the combination of clotrimazole with the essential oil fraction of T. magus or T. quinquecostatus resulted in significant synergism, with FIC indices between 0.14 and 0.27 against C. albicans, while clotrimazole combined with thymol, the major component of these oils, produced only an additive effect, with FIC indices ranging between 0.50 and 1.00. Thus, the prominent synergistic effects of clotrimazole combined with T. magus essential oil indicate that these compounds may be an effective treatment for C. albicans infections.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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