Due to the impressive flexural performance, enhanced compressive strength and more constrained crack propagation, Fibre-reinforced concrete (FRC) have been widely employed in the construction application. Majority of experimental studies have focused on the seismic behavior of FRC columns. Based on the valid experimental data obtained from the previous studies, the current study has evaluated the seismic response and compressive strength of FRC rectangular columns while following hybrid metaheuristic techniques. Due to the non-linearity of seismic data, Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been incorporated with metaheuristic algorithms. 317 different datasets from FRC column tests has been applied as one database in order to determine the most influential factor on the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to the simulated seismic loading. ANFIS has been used with the incorporation of Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic algorithm (GA). For the analysis of the attained results, Extreme learning machine (ELM) as an authentic prediction method has been concurrently used. The variable selection procedure is to choose the most dominant parameters affecting the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to simulated seismic loading. Accordingly, the results have shown that ANFIS-PSO has successfully predicted the seismic lateral load with R2 = 0.857 and 0.902 for the test and train phase, respectively, nominated as the lateral load prediction estimator. On the other hand, in case of compressive strength prediction, ELM is to predict the compressive strength with R2 = 0.657 and 0.862 for test and train phase, respectively. The results have shown that the seismic lateral force trend is more predictable than the compressive strength of FRC rectangular columns, in which the best results belong to the lateral force prediction. Compressive strength prediction has illustrated a significant deviation above 40 Mpa which could be related to the considerable non-linearity and possible empirical shortcomings. Finally, employing ANFIS-GA and ANFIS-PSO techniques to evaluate the seismic response of FRC are a promising reliable approach to be replaced for high cost and time-consuming experimental tests.
OWL is an ontology language for the Semantic Web, and suited to modelling the knowledge of a specific domain in the real-world. Ontology also can infer new implicit knowledge from the explicit knowledge. However, the modeled knowledge cannot be complete as the whole of the common-sense of the human cannot be represented totally. Ontology do not concern handling nonmonotonic reasoning to detect incomplete modeling such as the integrity constraints and exceptions. A default rule can handle the exception about a specific class in ontology. Integrity constraint can be clear that restrictions on class define which and how many relationships the instances of that class must hold. In this paper, we propose a practical reasoning system for open and closed-world reasoning that supports a novel hybrid integration of ontology based on open world assumption (OWA) and non-monotonic rule based on closed-world assumption (CWA). The system utilizes a method to solve the problem which occurs when dealing with the incomplete knowledge under the OWA. The method uses the answer set programming (ASP) to find a solution. ASP is a logic-program, which can be seen as the computational embodiment of non-monotonic reasoning, and enables a query based on CWA to knowledge base (KB) of description logic. Our system not only finds practical cases from examples by the Protege, which require non-monotonic reasoning, but also estimates novel reasoning results for the cases based on KB which realizes a transparent integration of rules and ontologies supported by some well-known projects.
For the communication between human and computer in an interactive computing environment, the gesture recognition has been studied vigorously. The algorithms which use the 2D features for the feature extraction and the feature comparison are faster, but there are some environmental limitations for the accurate recognition. The algorithms which use the 2.5D features provide higher accuracy than 2D features, but these are influenced by rotation of objects. And the algorithms which use the 3D features are slow for the recognition, because these algorithms need the 3d object reconstruction as the preprocessing for the feature extraction. In this paper, we propose a method to extract the 3D features combined with the 3D object reconstruction in real-time. This method generates three kinds of 3D projection maps using the modified GPU-based visual hull generation algorithm. This process only executes data generation parts only for the gesture recognition and calculates the Hu-moment which is corresponding to each projection map. In the section of experimental results, we compare the computational time of the proposed method with the previous methods. And the result shows that the proposed method can apply to real time gesture recognition environment.
In diagnosis of lung cancer, rapid distinction between small cell lung cancer (SCLC) and non-small cell lung cancer (NSCLC) tumors is very important. Serum markers, including lactate dehydrogenase (LDH), C-reactive protein (CRP), carcino-embryonic antigen (CEA), neurone specific enolase (NSE) and Cyfra21-1, are reported to reflect lung cancer characteristics. In this study classification of lung tumors was made based on biomarkers (measured in 120 NSCLC and 60 SCLC patients) by setting up optimal biomarker joint models with a powerful computerized tool - gene expression programming (GEP). GEP is a learning algorithm that combines the advantages of genetic programming (GP) and genetic algorithms (GA). It specifically focuses on relationships between variables in sets of data and then builds models to explain these relationships, and has been successfully used in formula finding and function mining. As a basis for defining a GEP environment for SCLC and NSCLC prediction, three explicit predictive models were constructed. CEA and NSE are requentlyused lung cancer markers in clinical trials, CRP, LDH and Cyfra21-1 have significant meaning in lung cancer, basis on CEA and NSE we set up three GEP models-GEP 1(CEA, NSE, Cyfra21-1), GEP2 (CEA, NSE, LDH), GEP3 (CEA, NSE, CRP). The best classification result of GEP gained when CEA, NSE and Cyfra21-1 were combined: 128 of 135 subjects in the training set and 40 of 45 subjects in the test set were classified correctly, the accuracy rate is 94.8% in training set; on collection of samples for testing, the accuracy rate is 88.9%. With GEP2, the accuracy was significantly decreased by 1.5% and 6.6% in training set and test set, in GEP3 was 0.82% and 4.45% respectively. Serum Cyfra21-1 is a useful and sensitive serum biomarker in discriminating between NSCLC and SCLC. GEP modeling is a promising and excellent tool in diagnosis of lung cancer.
Acoustic Echo Cancellation(m) is very active research topic having many applications like teleconference and hands-free communication and it employs Double Talk Detector(DTD) to indicate whether the near-end speaker is active or not. However. the DTD is very sensitive to the variation of acoustical environment and it sometimes provides wrong information about the near-end speaker. In this paper, we are focusing on the development of robust DTD algorithm which is a basic building block for reliable AEC system. The proposed AEC system consists of delayless subband AEC and narrow-band DTD. Delayless subband AEC has proven to have excellent performance of echo cancellation with a low complexity and high convergence speed. In addition, it solves the signal delay problem in the existing subband AEC. On the other hand, the proposed narrowband DTD is operating on low frequency subband. It can take most advantages from the narrow subband such as a low computational complexity due to the down-sampling and the reliable DTD decision making procedure because of the low-frequency nature of the subband signal. From the simulation results of the proposed narrowband DTD and wideband DTD, we confirm that the proposed DTD outperforms the wideband DTD in a sense of removing possible false decision making about the near-end speaker activity.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.15
no.5
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pp.11-24
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2011
A real-time hybrid test of a 3 story-3 bay reinforced concrete frame which is divided into numerical and physical substructure models under uniaxial earthquake excitation was run using a fixed iteration implicit HHT time integration method. The first story inner non-ductile column was selected as the physical substructure model, and uniaxial earthquake excitation was applied to the numerical model until the specimen failed due to severe damage. A finite-element analysis program, Mercury, was newly developed and optimized for a real-time hybrid test. The drift ratio based on the top horizontal displacement of the physical substructure model was compared with the result of a numerical simulation by OpenSees and the result of a shaking table test. The experiment in this paper is one of the most complex real-time hybrid tests, and the description of the hardware, algorithm and models is presented in detail. If there is an improvement in the numerical model, the evaluation of the tangent stiffness matrix of the physical substructure model in the finite element analysis program and better software to reduce the computational time of the element state determination for the force-based beam-column element, then the comparison with the results of the real-time hybrid test and the shaking table test deserves to make a recommendation. In addition, for the goal of a "Numerical simulation of the complex structures under dynamic loading", the real time hybrid test has enough merit as an alternative to dynamic experiments of large and complex structures.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.6B
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pp.1082-1091
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2000
In this paper, the efficient equalization method for OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiflexing) System using the QAM(Quadrature Amplitude Modulation) in multipath fading channel is proposed in order to faster and more efficiently equalize the received signals that are sent over real channel. In generally, the one-tap linear equalizers have been used in the frequency-domain as the existing equalization method for OFDM system. In this technique, if characteristics of the channel are changed fast, the one-tap linear equalizers cannot compensate for the distortion due to time variant multipath channels. Therefore, in this paper, we use one-tap non-linear equalizers instead of using one-tap linear equalizers in the frequency-domain, and also use the linear equalizer in the time-domain to compensate the rapid performance reduction at the low SNR(Signal-to-Noise Ratio) that is the disadvantage of the non-linear equalizer. In the frequency-domain, when QAM signals, consisting of in-phase components and quadrature (out-phase) components, are sent over the complex channel, the only in-phase and quadrature components of signals distorted by the multipath fading are changed the same as signals distorted by the noise. So the cross components are canceled in the frequency-domain equalizer. The time-domain equalizer and the adaptive algorithm that has lower-error probability and fast convergence speed are applied to compensate for the error that is caused by canceling the cross components in the frequency-domain equalizer. In the time-domain, To compensate for the performance of frequency-domain equalizer the time-domain equalizes the distorted signals at a frame by using the Gold-code as a training sequence in the receiver after the Gold-codes are inserted into the guard signal in the transmitter. By using the proposed equalization method, we can achieve faster and more efficient equalization method that has the reduced computational complexity and improved performance.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.6
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pp.209-220
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2004
The main feature of H.264 standard against conventional video standards is the high coding efficiency and the network friendliness. In spite of these outstanding features, it is not easy to implement H.264 codec as a real-time system due to its high requirement of memory bandwidth and intensive computation. Although the variable block size motion compensation using multiple reference frames is one of the key coding tools to bring about its main performance gain, it demands substantial computational complexity due to SAD (Sum of Absolute Difference) calculation among all possible combinations of coding modes to find the best motion vector. For speedup of motion estimation process, therefore, this paper proposes fast algorithms for both integer-pel and fractional-pel motion search. Since many conventional fast integer-pel motion estimation algorithms are not suitable for H.264 having variable motion block sizes, we propose the motion field adaptive search using the hierarchical block structure based on the diamond search applicable to variable motion block sizes. Besides, we also propose fast fractional-pel motion search using small diamond search centered by predictive motion vector based on statistical characteristic of motion vector.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.18
no.5
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pp.77-87
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2018
Many researches have been focused on localization in WSNs. However, the solutions for localization in static WSN are hard to apply to the mobile WSN. The solutions for mobile WSN localization have the assumption that there are a significant number of anchor nodes in the networks. In the resource limited situation, these solutions are difficult in applying to the static and mobile mixed WSN. Without using the anchor nodes, a localization service cannot be provided in efficient, accurate and reliable way for mixed wireless sensor networks which have a combination of static nodes and mobile nodes. Also, accuracy is an important consideration for localization in the mixed wireless sensor networks. In this paper, we presented a method to satisfy the requests for the accuracy of the localization without anchor nodes in the wireless sensor networks. Hop coordinates measurements are used as an accurate method for anchor free localization. Compared to the other methods with the same data in the same category, this technique has better accuracy than other methods. Also, we applied a minimum spanning tree algorithm to satisfy the requests for the efficiency such as low communication and computational cost of the localization without anchor nodes in WSNs. The Java simulation results show the correction of the suggested approach in a qualitative way and help to understand the performance in different placements.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.49
no.8
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pp.1-11
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2012
The multi-code spread spectrum communication system, which spreads data bit stream by multiplexing orthogonal codes, can transmit data in high rate. However it needs the high-cost good linear amplifier because of the multi-level output signal. In order to overcome this drawback several systems making the amplitude of output signal constant with Walsh codes have been proposed. Recently constant amplitude pre-coded multi-code spread spectrum systems using extended m-sequence have been proposed. In this paper we consider an extended m-sequence based constant amplitude multi-code spread spectrum system with code set partitioning. By grouping the orthogonal codes into 4 subsets, not only is the computational complexity of the transceiver reduced but BER performance also improves. It has been shown that parity checking on four detected codes at the receiver can correct code detection error and result in BER performance enhancement. In this paper we propose a improved parity check receiver. We carried out computer simulation to verify feasibility of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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