In this study, ensemble machine learning (ML) models are employed to estimate the hardened properties of Self-Compacting Geopolymer Concrete (SCGC). The input variables affecting model development include the content of the SCGC such as the binder material, the age of the specimen, and the ratio of alkaline solution. On the other hand, the output parameters examined includes compressive strength, flexural strength, and split tensile strength. The ensemble machine learning models are trained and validated using a database comprising 396 records compiled from 132 unique mix trials performed in the laboratory. Diverse machine learning techniques, notably K-nearest neighbours (KNN), Random Forest, and Extreme Gradient Boosting (XGBoost), have been employed to construct the models coupled with Bayesian optimisation (BO) for the purpose of hyperparameter tuning. Furthermore, the application of nested cross-validation has been employed in order to mitigate the risk of overfitting. The findings of this study reveal that the BO-XGBoost hybrid model confirms better predictive accuracy in comparison to other models. The R2 values for compressive strength, flexural strength, and split tensile strength are 0.9974, 0.9978, and 0.9937, respectively. Additionally, the BO-XGBoost hybrid model exhibits the lowest RMSE values of 0.8712, 0.0773, and 0.0799 for compressive strength, flexural strength, and split tensile strength, respectively. Furthermore, a SHAP dependency analysis was conducted to ascertain the significance of each parameter. It is observed from this study that GGBS, Flyash, and the age of specimens exhibit a substantial level of influence when predicting the strengths of geopolymers.
Digital image provides many conveniences at the internet environment recently. A great number of applications, like Digital Library, Stock Image, Personal Image and Important Information, require the use of digital image. However it has fatal defect which is easy to be modified because digital image is only electronic file. Numerous digital image forgeries have become a serious problem due to the sophistication and accessibility of image editing software. Copy-Move forgery is the simplest type of forgery that involves copying portion of an image and paste it on different location within the image. There are many approaches to detect Copy-Move forgery, but all of them have their own limitations. In this paper, visual and invisible feature based forgery detection techniques are tested and analyzed. The analysis shows that pros and cons of these two techniques compensate each other. Therefore, a hybrid of visual based and invisible feature based forgery detection that combine the merits of both techniques is proposed. The experimental results show that the proposed algorithm has enhanced performance compared to individual techniques. Moreover, it provides more information about the forgery, like identifying copy and duplicate regions.
In this paper, we have analyzed the MC-DS/CDMA system with input signal synchronized completely through adjustment of the gain in the PLL loop, by using the hybrid SC/MRC-(2/3) technique, which is said to one of the optimal diversity techniques under the multi-path fading environment, assuming that phase error is defined to the phase difference between the received signal from the multi-path and the reference signal in the PLL of the receiver. Also, assuming that the regarded radio channel model for the mobile communication is subject to the Nakagami-m fading channel, we have developed the expressions and performed the simulation under the consideration of various factor, in the MC/DS-CDMA system with the hybrid SC.MRC-(2/3) diversity method, such as the Nakagami fading index(m), $the\;number\;of\;paths\;(L_p),$ the number of hybrid SC.MRC-(2/3) $diversity\;branches\;(L,\;L_c),$ the number of users (K), the number of subcarriers (U), and the gain in the PLL loop. As a result of the simulation, it has been confirmed that the performance improvement of the system can be achieved by adjusting properly the PLL loop in order for the MC/DS-CDMA system with the hybrid SC/MRC-(2/3) diversity method to receive a fully synchronized signal. And the value of the gain in the PLL loop should exceed 7dB in order for the system to receive the signal with prefect synchronization, even though there might be a slight difference according to the values of the fading index and the spread processing gain of the subcarrier.
In the past, there have been various studies on predicting the stock market by machine learning techniques using stock price data and financial big data. As stock index ETFs that can be traded through HTS and MTS are created, research on predicting stock indices has recently attracted attention. In this paper, machine learning models for KOSPI's up and down predictions are implemented separately. These models are optimized through a grid search of their control parameters. In addition, a hybrid machine learning model that combines individual models is proposed to improve the precision and increase the ETF trading return. The performance of the predictiion models is evaluated by the accuracy and the precision that determines the ETF trading return. The accuracy and precision of the hybrid up prediction model are 72.1 % and 63.8 %, and those of the down prediction model are 79.8% and 64.3%. The precision of the hybrid down prediction model is improved by at least 14.3 % and at most 20.5 %. The hybrid up and down prediction models show an ETF trading return of 10.49%, and 25.91%, respectively. Trading inverse×2 and leverage ETF can increase the return by 1.5 to 2 times. Further research on a down prediction machine learning model is expected to increase the rate of return.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2010.05a
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pp.49-49
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2010
The most commonly used numerical modelling techniques for acoustics and vibration are based on element based techniques, such as the nite element and boundary element method. Due to the huge computational eorts involved, the use of these deterministic techniques is practically restricted to low-frequency applications. For high-frequency modelling, probabilistic techniques such as SEA are well established. However, there is still a wide mid-frequency range, for which no adequate and mature prediction techniques are available. In this frequency range, the computational eorts of conventional element based techniques become prohibitively large, while the basic assumptions of the probabilistic techniques are not yet valid. In recent years, a vast amount of research has been initiated in a quest for an adequate solution for the current midfrequency problem. One family of research methods focuses on novel deterministic approaches with an enhanced convergence rate and computational eciency compared to the conventional element based methods in order to shift the practical frequency limitation towards the mid-frequency range. Amongst those techniques, a wave based prediction technique using an indirect Tretz approach is being developed at the K.U.Leuven - Noise and Vibration Research group. This paper starts with an outline of the major features of the mid-frequency modelling challenge and provides a short overview of the current research activities in response to this challenge. Next, the basic concepts of the wave based technique and its hybrid coupling with nite element schemes are described. Various validations on two- and threedimensional acoustic, elastic, poro-elastic and vibro-acoustic examples are given to illustrate the potential of the method and its benecial performance as compared to conventional element based methods. A closing part shares some views on the open issues and future research directions.
Expenses in the form of personnel expenses in the past, in modern times, machine guards to gradually transition has been. This is because the machine guard is more efficient than personnel expenses. But due to false alarms, despite the high expectations of the effects of electronic security in the operation of the electronic security system due to factors that hinder the development of machine guards growth slows. Defect removal aspects of this paper, using IPA (Importance Performance Analysis) techniques to study the operation of electronic security systems and its importance in the development of machine guards, look at how high the technical aspects of electronic security systems composite type of malfunction to minimize crime sensor are presented.
Journal of electromagnetic engineering and science
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v.14
no.1
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pp.15-24
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2014
A compact dual-band three-way metamaterial power divider is proposed that has three in-phase outputs. Fully printed composite rightand left-handed (CRLH) unequal and equal power dividers are first implemented for 900-MHz and 2.4-GHz bands with the power-division ratios of 2:1 and 1:1, respectively. An initial 1:1:1 power divider is then achieved by incorporating the input of the two-way equal block into an output of the unequal block, and trimming the interconnection parameters. The condition of an identical phase at the three outputs of the power divider is then met by devising a hybrid CRLH phase-shift line to compensate for the different phase errors at the two frequencies. This scheme is confirmed by predicting the performance of the power divider with circuit analysis and full-wave simulation and measuring the fabricated prototype. They results show agreement; the in-phase outputs as well as the desirable power-division are accomplished and outdo the conventional techniques.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.19
no.4
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pp.95-102
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2019
In this study, the reliability of the analysis is evaluated by comparing the average wind pressure coefficient, RMS wind pressure coefficient and wind pressure spectrum with same condition of wind tunnel test which are calculated in the high-Reynolds number range of 1.2×106, 2.0×106 each for the typical curved shape dome structure. And it is examined by the reliability of analysis through Improved delayed detached Eddy Simulation(IDDES), which is one of the hybrid RANS/LES techniques that can analyze the realistic calculation range of high Reynolds number. As a result of the study, it was found that IDDES can be predicted very similar to the wind tunnel test. The distribution pattern of the wind pressure coefficient and wind pressure spectrum showed a similar compared with wind tunnel test.
The application of deep neural networks (DNNs) to connect the world with cyber physical systems (CPSs) has attracted much attention. However, DNNs require a large amount of memory and computational cost, which hinders their use in the relatively low-end smart devices that are widely used in CPSs. In this paper, we aim to determine whether DNNs can be efficiently deployed and operated in low-end smart devices. To do this, we develop a method to reduce the memory requirement of DNNs and increase the inference speed, while maintaining the performance (for example, accuracy) close to the original level. The parameters of DNNs are decomposed using a hybrid of canonical polyadic-singular value decomposition, approximated using a tensor power method, and fine-tuned by performing iterative one-shot hybrid fine-tuning to recover from a decreased accuracy. In this study, we evaluate our method on frequently used networks. We also present results from extensive experiments on the effects of several fine-tuning methods, the importance of iterative fine-tuning, and decomposition techniques. We demonstrate the effectiveness of the proposed method by deploying compressed networks in smartphones.
Recently in Korea, a marine ranching project has continued to grow with the increasing needs of sea development. Management techniques, including settlement reduction and scour protection, have been required for constructing and maintaining the artificial reefs of this marine ranching project. The generation of settlement and scour can be influenced by ground characteristics. In this study, various laboratory tests (penetration test, two-dimensional water tank test) were performed to determine the settlement and scour characteristics of artificial reefs under various ground conditions. Three kinds of ground reinforcement were prepared: unreinforced, geogrid, and hybrid bamboo mat. Penetration test results showed that the normalized settlement ratio of ground reinforced with a hybrid bamboo mat was smaller than those of unreinforced ground and geogrid-reinforced ground. Two-dimensional water tank test results showed that the scour characteristics of ground reinforced with a geogrid were more reduced and stable than unreinforced ground. The amount of scour and ground settlement also decreased with increasing reinforced area.
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