In this paper, slot less type high-speed and compact motor was designed. it was selected through change of stator coil distribution for the optimal performance of the motor. In this paper, designed motor was expected to be very vulnerable to heat dissipation in a compact motor. Therefore, to ensure reliability in the design result, winding and permanent magnet damage caused by the losses of motor was analyzed by thermal analysis and demagnetization analysis. Using the result, whether motor burnout was confirmed by motor performance degradation and insulation breakdown.
To increase building change recognition accuracy, we present a deep learning-based building change detection using remote sensing images. In the proposed approach, by merging pixel-level and object-level information of multitemporal remote sensing images, we create the difference image (DI), and the frequency-domain significance technique is used to generate the DI saliency map. The fuzzy C-means clustering technique pre-classifies the coarse change detection map by defining the DI saliency map threshold. We then extract the neighborhood features of the unchanged pixels and the changed (buildings) from pixel-level and object-level feature images, which are then used as valid deep neural network (DNN) training samples. The trained DNNs are then utilized to identify changes in DI. The suggested strategy was evaluated and compared to current detection methods using two datasets. The results suggest that our proposed technique can detect more building change information and improve change detection accuracy.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권12호
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pp.4292-4307
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2021
For the research field of night infrared surveillance video, the target imaging in the video is easily affected by the light due to the characteristics of the active infrared camera and the classical ViBe algorithm has some problems for moving target extraction because of background misjudgment, noise interference, ghost shadow and so on. Therefore, an improved ViBe algorithm (I-ViBe) for moving target extraction in night infrared surveillance video is proposed in this paper. Firstly, the video frames are sampled and judged by the degree of light influence, and the video frame is divided into three situations: no light change, small light change, and severe light change. Secondly, the ViBe algorithm is extracted the moving target when there is no light change. The segmentation factor of the ViBe algorithm is adaptively changed to reduce the impact of the light on the ViBe algorithm when the light change is small. The moving target is extracted using the region growing algorithm improved by the image entropy in the differential image of the current frame and the background model when the illumination changes drastically. Based on the results of the simulation, the I-ViBe algorithm proposed has better robustness to the influence of illumination. When extracting moving targets at night the I-ViBe algorithm can make target extraction more accurate and provide more effective data for further night behavior recognition and target tracking.
Extreme rainfall will become intense due to climate change, increasing inundation risk to agricultural land. Hydrological and hydraulic simulations for the entire watershed were conducted to analyze the impact of climate change. Rainfall data was collected based on past weather observation and SSP (Shared Socio-economic Pathway)5-8.5 climate change scenarios. Simulation for flood volume, reservoir operation, river level, and inundation of agricultural land was conducted through K-HAS (KRC Hydraulics & Hydrology Analysis System) and HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center - River Analysis System). Various scenarios were selected, encompassing different periods of rainfall data, including the observed period (1973-2022), near-term future (2021-2050), mid-term future (2051-2080), and long-term future (2081-2100), in addition to probabilistic precipitation events with return periods of 20 years and 100 years. The inundation area of the Aho-Buin district was visualized through GIS (Geographic Information System) based on the results of the flooding analysis. The probabilistic precipitation of climate change scenarios was calculated higher than that of past observations, which affected the increase in reservoir inflow, river level, inundation time, and inundation area. The inundation area and inundation time were higher in the 100-year frequency. Inundation risk was high in the order of long-term future, near-term future, mid-term future, and observed period. It was also shown that the Aho and Buin districts were vulnerable to inundation. These results are expected to be used as fundamental data for assessing the risk of flooding for agricultural land and downstream watersheds under climate change, guiding drainage improvement projects, and making flood risk maps.
Natural frequencies of the transverse vibration of beams with step change in cross-section are obtained by using the asymptotic closed form solution. This closed form solution is found by using WKB method under the assumption of slowly varying properties, such as mass, cross-section, tension etc., along the beam length. However, this solution is found to be still very accurate even in the case of large variation in cross-section and tension. Therefore, this result can be easily applied to many engineering problems.
Control charts are used to distinguish between chance and assignable causes in the variability of quality characteristics. When a control chart signals that an assignable cause is present, process engineers must initiate a search for the assignable cause of the process disturbance. Identifying the time of a process change could lead to simplifying the search for the assignable cause and less process down time, as well as help to reduce the probability of incorrectly identifying the assignable cause. The change point estimation by likelihood theory and the built-in change point estimation in a control chart have been discussed until now. In this article, we discuss two kinds of process change point estimation when the CUSUM ($\bar{x}$, s) control chart for monitoring process mean and variance simultaneously is operated. Throughout some numerical experiments about the performance of the change point estimation, the change point estimation techniques in the CUSUM ($\bar{x}$, s) control chart are considered.
Change is inevitable and is a reality of construction projects. Most construction contracts include change clauses and allowing contractors an equitable adjustment to the contract price and duration caused by change. However, the actions of a contractor can cause a loss of productivity and furthermore can result in disruption of the whole project because of a cumulative or ripple effect. Because of its complicated nature, it becomes a complex issue to determine the cumulative impact (ripple effect) caused by single or multiple change orders. Furthermore, owners and contractors do not always agree on the adjusted contract price for the cumulative Impact of the changes. A number of studies have attempted to quantify the impact of change orders on project costs and schedule. Many of these attempted to develop regression models to quantify the loss. However, regression analysis has shortcomings in dealing with many qualitative or noisy input data. This study develops ANN models to classify and quantify the labor productivity losses that are caused by the cumulative impact of change orders. The results skew that ANN models give significantly improved performance compared to traditional statistical models.
A workflow is a flow of work carried out by multiple people. In order to increase efficiency, it is re-quired to change the current workflow dynamically. Till now, three types of dynamic changes: flush, abort, and synthetic cut-over (SCO) , have been proposed. How- ever, the performance evaluations for dynamic workflow changes have not been undertaken. To do so, measuring the amount of time cost making a single change (called change time) and comparing the methods for obtaining such times become ever important. In this paper, we first define change time and then propose a computation method individually for each change type. Finally, we evaluate the performance of an example net change by computing the change times.
미군 공사는 국내 공사와 설계기준과 수행절차 등이 상이하기때문에 설계변경의 원인과 영향도 등도 다른 양상을 보인다. 본 연구는 100억 이상 규모 총 24건의 미군공사에서 발생한 721건의 설계변경 자료와 164명의 미군공사참여자 설문을 바탕으로 미군공사의 설계변경 원인과 그 영향도를 분석하였다. 미군공사에서 중요한 설계변경 요인은 설계 오류에 의한 설계 관련 변경(348건, 48.3%), 발주자 요구(86건, 11.9%), 상이한 현장 상태(69건, 9.6%)로 밝혀졌다. 또한, 설계변경으로 인해 평균 6.56%의 공사비 증가와 계약공기 대비 21.1%의 공기연장이 발생하였다. 본 연구의 결과로 국내 건설사에는 군 시설의 접근성 및 제한성으로 인해 부족할 수 있는 미군공사의 설계변경 및 공사성과의 전반적 이해도를 향상을 기대한다. 이를 바탕으로 향후 미군시설공사의 발전적 방향을 제시할 수 있는 후속 연구를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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