Due to the rugged terrain, metro lines in mountain city across numerous wide rivers and deep valleys, resulting in instability of high-pier bridge and insecurity of metro train under crosswind. Compared with the conditions of no-wind, crosswind triggers severer vibration of the dynamic system; compared with the short-pier viaduct, the high-pier viaduct has worse stability under crosswind. For these reasons, the running safety of the metro vehicle traveling on a high-pier viaduct under crosswind is analyzed to ensure the safe operation in metro lines in mountain cities. In this paper, a dynamic model of the metro vehicle-track-bridge system under crosswind is established, in which crosswind loads model considering the condition of wind zone are built. After that, the evaluation indices and the calculation parameters have been selected, moreover, the basic characteristics of the dynamic system with high-pier under crosswind are analyzed. On this basis, the response varies with vehicle speed and wind speed are calculated, then the corresponding safety zone is determined. The results indicate that, crosswind triggers drastic vibration to the metro vehicle and high-pier viaduct, which in turn causes running instability of the vehicle. The corresponding safety zone for metro vehicle traveling on the high-pier is proposed, and the metro traffic on the high-pier bridge under crosswind should not exceed the corresponding limited vehicle speed to ensure the running safety.
In this paper, we present a solution to the problems caused by using only text - based information as an index element when a commercialized missing person indexing system indexes missing persons registered in the database. The existing system could not be used for the missing persons inquiry because it could not formalize the image of the missing person registered together when registering the missing person. To solve these problems, we propose a method to extract the similarity of images by using OpenCV image processing and TensorFlow deep - running image processing, and to process images of missing persons to process them into meaningful information. In order to verify the indexing method used in this paper, we constructed a Web server that operates to provide the information that is most likely to be needed to users first, using the image provided in the non - regular environment of the same subject as the search element.
The coefficient of the current meter generally determined by the maker Its coefficient is subject to being changed with time. Therefore the coefficient of the current meter has to be checked up before it is ready to be used Such an inspection is termed a current meter rating The current meter equipped an electronic apparatus and all the others are to be rated in a rating flume. The price current meter which is most widely used for measuring flow velocities ranging between 0.3m/sec and 3.5m/sec has been used in this study. The length of the flume and the optimum range of the rating in the cross section are determined in the range of 20∼120cm deep, 50∼160cm wide of the flume. In this study, the 23 different kinds of the current meter rating enabled us to determine the constants a and b of the following equation. V=an+b(m/sec) where, n is number of revolution per second(n=N/T) V is velocity(v=D/T) The above constant can be determined by the least squares method and plotting, using the velocity(V=D/T) and the number of revolution per second(n=N/T) obtained from the running distance(D), time(T), the number of revolutin(N), and the running number(m). From the experiments the following conclusions are drawn: 1) The rating flume is large enough if the flume is 110∼120cm deep, and 40∼50m long. 2) The optimum depth for rating of a current meter is in the range of h=40∼50cm.
본 연구의 목적은 딥 러닝 방법을 부동산가격지수 예측에 적용해보고, 기존의 시계열분석 방법과의 비교를 통해 부동산 시장 예측의 새로운 방법으로서 활용가능성을 확인하는 것이다. 딥 러닝(deep learning)방법인 DNN(Deep Neural Networks)모형 및 LSTM(Long Shot Term Memory networks)모형과 시계열분석 방법인 ARIMA(autoregressive integrated moving average)모형을 이용하여 여러 가지 부동산가격지수에 대한 예측을 시도하였다. 연구결과 첫째, 딥 러닝 방법의 예측력이 시계열분석 방법보다 우수한 것으로 나타났다. 둘째, 딥 러닝 방법 중에서는 DNN모형의 예측력이 LSTM모형의 예측력보다 우수하나 그 정도는 미미한 수준인 것으로 나타났다. 셋째, 딥 러닝 방법과 ARIMA모형은 부동산 가격지수(real estate price index) 중 아파트 실거래가격지수(housing sales price index)에 대한 예측력이 가장 부족한 것으로 나타났다. 향후 딥 러닝 방법을 활용함으로써 부동산 시장에 대한 예측의 정확성을 제고할 수 있을 것으로 기대된다.
웹 기술이 발전함에 따라 웹은 사용자의 요구에 맞는 맞춤 정보들을 제공하게 된다. 클릭 이벤트나 사용자의 질의어에 따라 정보가 제공되며 검색엔진으로는 검색이 어려운 정보가 제공되는 웹 서비스를 심층웹이라 한다. 이러한 심층웹은 표면웹보다 많은 정보를 포함하고 있지만, 방문 당시의 정보를 수집하는 일반적인 크롤링으로는 정보 수집이 어렵다. 심층웹은 javascript와 같은 스크립트언어를 브라우저에서 실행함으로 서버의 정보를 사용자에게 제공한다. 본 논문에서는 심층웹 수집을 위해 스크립트를 분석하여 동적으로 변화되는 웹사이트의 탐색 및 정보 수집이 가능한 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 실험을 위해 질병관리청의 게시판의 스크립트를 분석하였다.
This study discusses challenges of running expandable profile liners (EPLs) to isolate trouble zones in directional section of a deep well, and summary the expandable profile liner technology (EPLT) field trial experience. Technically, the trial result reveals that it is feasible to apply the EPLT solving lost-circulation control problem and wellbore instability in the deep directional section. Propose schemes for optimizing the EPLT operation procedure to break through the existing bottleneck of EPLT in the deep directional section. Better-performing transition joints are developed to improve EPL string reliability in high borehole curvature section. High-performing and reliable expanders reduce the number of trips, offer excellent mechanical shaping efficiency, simplify the EPLT operation procedure. Application of the expansion and repair integrated tool could minimize the risk of insufficient expansion and increase the operational length of the EPL string. The new welding process and integrated automatic welding equipment improve the welding quality and EPL string structural integrity. These optimization schemes and recent new advancements in EPLT can bring significant economic benefits and promote the application of EPLT to meet future challenges.
1997년 IBM의 딥블루가 세계 체스 챔피언인 카스파로프를 이기고, 최근 구글의 알파고가 중국의 커제에게 완승을 거두면서 딥러닝에 대한 관심이 급증하였다. 본 논문은 딥러닝에 기반을 둔 인고지능 체스엔진인 딥퍼플(DeepPurple) 개발에 대해 기술한다. 딥퍼플 체스엔진은 크게 몬테카를로 트리탐색과 컨볼루션 신경망으로 구현된 정책망 및 가치망으로 구성되어 있다. 딥러닝을 통해 구축된 정책망을 통해 다음 수를 예측하고, 가치망을 통해 주어진 상황에서의 판세를 계산한 후, 몬테카를로 트리탐색을 통해 가장 유리한 수를 선택하는 것이 기본 원리이다. 학습 결과, 정책망의 경우 정확도 43%, 손실함수 비용 1,9로 나타났으며, 가치망의 경우 정확도 50%, 손실함수 비용 1점대에서 진동하는 것으로 나타났다.
Deep learning is a hot topic in both academic and industrial fields. Deep learning applications can be categorized into two areas. The first category involves applications such as Google Alpha Go using interfaces with human operators to run complicated inference engines in high-performance servers. The second category includes embedded applications for mobile Internet-of-Things devices, automotive vehicles, etc. Owing to the characteristics of the deployment environment, applications in the second category should be bounded by certain H/W and S/W restrictions depending on their running environment. For example, image recognition in an autonomous vehicle requires low latency, while that on a mobile device requires low power consumption. In this paper, we describe issues faced by embedded applications and review popular inference engines. We also introduce a project that is being development to satisfy the H/W and S/W requirements.
한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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pp.217-226
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1993
As results of not selecting and using farm well pump properly , it's running regime is far away from high efficient zone and running efficiency of farm well pump is lower. The paper analyses unhealthy tendencies of technical state of diving-electric pump, deep well and centrifugal pump which are commonly used in our country. The paper also summarizes several technical innovation plans to raise efficiency : stage change plan, diameter change plan, speed change plan and synthetic technical innovation . Each plan gives a detailed introduction of designing and construction manners, through practical measuring , the synthetic efficiency of innovated well pumps raise above 30 percent. Economic benefit is evident.
The unit-water content of concrete is one of the important factors in determining the quality of concrete and is directly related to the durability of the construction structure, and the current method of measuring the unit-water content of concrete is applied by the Air Meta Act and the Electrostatic Capacity Act. However, there are complex and time-consuming problems with measurement methods. Therefore, high frequency moisture sensor was used for quick and high measurement, and unit-water content of mortar was evaluated through machine running and deep running based on measurement big data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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