A number of mode shape-based structure damage identification methods have been verified by numerical simulations or experiments for on-line structure health monitoring (SHM). However, many of them need a baseline mode shape generated by the healthy structure serving as a reference to identify damages. Otherwise these methods can hardly perform well when multiple cracks conditions occur. So it is important to solve the problems above. By aid of the fractal dimension method (FD), Qiao and Wang proposed a generalized fractal dimension (GFD) to detect the delamination damage. As a modification of GFD, Qiao and Cao proposed the approximate waveform capacity dimension (AWCD) technique to simplify the calculation of fractal and overcome the false peak appearing in the high mode shapes. Based on their valued work, this paper combined and applied the AWCD method and curvature mode shape data to detect multiple damages in beam. In the end, the identification properties of the AWCD for multiple damages have been verified by groups of Monte Carlo simulations and experiments.
Studies on online review have carried out analysis of the rating and topic as a whole. However, it is necessary to analyze opinions on various dimensions of service quality. This study classifies reviews of healthcare services into service quality dimensions, and proposes a method to identify words that are mainly referred to in each dimension. Service quality was based on the dimensions provided by SERVQUAL, and patient reviews have collected from NHSChoice. The 2,000 sentences sampled were classified into service quality dimension of SERVQUAL and a method of extracting important keywords from sentences by service quality dimension was suggested. The RAKE algorithm is used to extract key words from a single document and an index is considered to consider frequently used words in various documents. Since we need to identify key words in various reviews, we have considered frequency and discrimination (IDF) at the same time, rather than identifying key words based only on the RAKE score. In SERVQUAL dimension, we identified the words that patients mentioned mainly, and also identified the words that patients mainly refer to by review rating.
Selection of a key dimension (s) by considering the characteristics of hand dimensions is needed to design gloves and construct a sound sizing system for gloves The present study identified key dimensions of glove design by analyzing the relationships between hand dimensions and demonstrated the construction process of a glove sizing system. By conducting correlation and regression analyses on 70 hand dimensions including 3 key dimension candidates (hand length; hand circumference; hand breadth) with the 1988 US Army data, hand length and hand circumference were selected as key dimensions for glove design. Glove sizing systems were constructed for males and females by applying the selected key dimensions, 0.5 inch of sizing intervals, and 2% of presence rate criterion to the US Army data. This study suggests that glove sizing systems for males and females be very different from each other and a glove sizing system for males include more sizes than that for females.
Ji, Jiuxiu;Zhou, Lisheng;Guo, Yuanmei;Huang, Lusheng;Ma, Junwu
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.30
no.8
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pp.1066-1073
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2017
Objective: Growth-related traits are important economic traits in the swine industry. However, the genetic mechanism of growth-related traits is little known. The aim of this study was to screen the candidate genes and molecular markers associated with body dimension and body weight traits in pigs. Methods: A genome-wide association study (GWAS) on body dimension and body weight traits was performed in a White $Duroc{\times}Erhualian$$F_2$ intercross by the illumina PorcineSNP60K Beadchip. A mixed linear model was used to assess the association between single nucleotide polymorphisms (SNPs) and the phenotypes. Results: In total, 611 and 79 SNPs were identified significantly associated with body dimension traits and body weight respectively. All SNPs but 62 were located into 23 genomic regions (quantitative trait loci, QTLs) on 14 autosomal and X chromosomes in Sus scrofa Build 10.2 assembly. Out of the 23 QTLs with the suggestive significance level ($5{\times}10^{-4}$), three QTLs exceeded the genome-wide significance threshold ($1.15{\times}10^{-6}$). Except the one on Sus scrofa chromosome (SSC) 7 which was reported previously all the QTLs are novel. In addition, we identified 5 promising candidate genes, including cell division cycle 7 for abdominal circumference, pleiomorphic adenoma gene 1 and neuropeptides B/W receptor 1 for both body weight and cannon bone circumference on SSC4, phosphoenolpyruvate carboxykinase 1, and bone morphogenetic protein 7 for hip circumference on SSC17. Conclusion: The results have not only demonstrated a number of potential genes/loci associated with the growth-related traits in pigs, but also laid a foundation for studying the genes' role and further identifying causative variants underlying these loci.
This paper is focused on fractal analysis of the surface cracking, a new tool for safety evaluation of corroded reinforced concrete (RC) beams. Comprehensive experimental investigations, including flexural tests, coupon tests on strength evaluation of corroded concrete and rusty rebar, and pullout tests to determine bond strength between concrete and rebar were carried out on nine Corroded Reinforced Concrete Beams (CRCB) exposed to an aggressive environment for more than 10 years. In combination with test results from a previous study on CRCBs fabricated in the laboratory from accelerated methods, it is found that, for both types of beams, the surface cracking distributions are fractal in character at loading and failure stages. Fractal dimension is calculated for all specimens at different corrosion states based on fractal analysis method. Relationships between the fractal dimension and mechanical properties of corroded concrete, rebar corrosion ratio, and ductility of CRCBs are discussed in detail. It is concluded that the fractal dimension can act as a damage index and can be efficiently used to describe the corrosion state of CRCBs.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38C
no.5
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pp.428-433
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2013
We present a fully homomorphic encryption (FHE) scheme without key switching based on ring- learning with errors (RLWE) problems and some other assumption. Previous FHE schemes based on LWE needed a step called key switching to reduce the dimension of ciphertext. The key switching step actually needs a heavy computation and severe increasement of keys. So the key switching step is a big burden for implementing FHE Schemes. We suggest a FHE scheme without key switching step by reducing the dimension of ciphertexts in other way. Instead of throwing away key switching, we need another hardness assumption of the difficulty of solving quadratic equation over rings.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.10
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pp.3572-3590
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2014
Cellular automata (CA) based cryptosystem has been studied for almost three decades, yet most of previously reported researches focus on the symmetric key encryption schemes. Up to now, few CA based public key encryption scheme has been proposed. To fill the gap, in this paper, we propose a new public key encryption scheme based on layered cellular automata (LCA). Specifically, in the proposed scheme, based on the T-shaped neighborhood structure, we combine four one-dimensional reversible CAs (set as the private key) to form the transition rules of a two-dimension CA, where the two-dimension CA is set as the corresponding public key. Based on the hardness assumption of the Decisional Dependent CA problem in LCA, we formally prove the proposed scheme is indistinguishably secure against the chosen-plaintext attack (IND-CPA). In addition, we also use a numeric example to demonstrate its feasibility. Finally, analysis of key space and time efficiency are also carried out along with RSA-1024, and the simulation results demonstrate that our proposed scheme is more efficient.
The evolution of the mining-induced fracture network formed during longwall top coal caving (LTCC) has a great influence on the gas drainage, roof control, top coal recovery ratio and engineering safety of aquifers. To reveal the evolution of the mining-induced stress and fracture network formed during LTCC, the fracture network in front of the working face was observed by borehole video experiments. A discrete element model was established by the universal discrete element code (UDEC) to explore the local stress distribution. The regression relationship between the fractal dimension of the fracture network and mining stress was established. The results revealed the following: (1) The mining disturbance had the most severe impact on the borehole depth range between approximately 10 m and 25 m. (2) The distribution of fractures was related to the lithology and its integrity. The coal seam was mainly microfractures, which formed a complex fracture network. The hard rock stratum was mainly included longitudinal cracks and separated fissures. (3) Through a numerical simulation, the stress distribution in front of the mining face and the development of the fracturing of the overlying rock were obtained. There was a quadratic relationship between the fractal dimension of the fractures and the mining stress. The results obtained herein will provide a reference for engineering projects under similar geological conditions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.2
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pp.832-854
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2019
Action recognition has been studied in computer vision field for years. We present an effective approach to recognize actions using a dimension reduction method, which is applied as a crucial step to reduce the dimensionality of feature descriptors after extracting features. We propose to use sparse matrix and randomized kd-tree to modify it and then propose modified Local Fisher Discriminant Analysis (mLFDA) method which greatly reduces the required memory and accelerate the standard Local Fisher Discriminant Analysis. For feature encoding, we propose a useful encoding method called mix encoding which combines Fisher vector encoding and locality-constrained linear coding to get the final video representations. In order to add more meaningful features to the process of action recognition, the convolutional neural network is utilized and combined with mix encoding to produce the deep network feature. Experimental results show that our algorithm is a competitive method on KTH dataset, HMDB51 dataset and UCF101 dataset when combining all these methods.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.30
no.2
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pp.37-42
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2016
This paper proposes a method to develop a high-precision dimension measurement system using a linear variable differential transformer sensor. The Dimension targets for measurement is carbon material vanes of key element in the rotating parts within vehicle circulating pump. Data acquisition system for dimension measurement is designed using the NI Compact RIO. And the program applying the dimension measurement algorithm is built using NI LabVIEW. The dimension measuring program is composed of a FPGA program, Real Time program and Host program. The method of the experiment compares master vane with target vane for measure the length of the carbon material vane. The experimental results confirmed the usefulness of the accuracy within ${\pm}4um$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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