The sensory stimulation of a cosmetic product has been deemed to be an ancillary aspect until a decade ago. That point of view has drastically changed on different levels in just a decade. Nowadays cosmetic formulators should unavoidably meet the needs of consumers who want sensory satisfaction, although they do not have much time for new product development. The selection of new products from candidate products largely depend on the panel of human sensory experts. As new product development cycle time decreases, the formulators wanted to find systematic tools that are required to filter candidate products into a short list. Traditional statistical analysis on most physical property tests for the products including tribology tests and rheology tests, do not give any sound foundation for filtering candidate products. In this paper, we suggest a deep learning-based analysis method to identify hand cream products by raw electric signals from tribological sliding test. We compare the result of the deep learning-based method using raw data as input with the results of several machine learning-based analysis methods using manually extracted features as input. Among them, ResNet that is a deep learning model proved to be the best method to identify hand cream used in the test. According to our search in the scientific reported papers, this is the first attempt for predicting test cosmetic product with only raw time-series friction data without any manual feature extraction. Automatic product identification capability without manually extracted features can be used to narrow down the list of the newly developed candidate products.
A segmented scissors type switch has been developed for the urban transit maglev demonstration line to be commercialized near Incheon International Airport in 2013. Based on the design of the previous segmented 3-way switch, the scissors switch is composed of four segmented 2-way switches up/down and left/right and a turn table in the mid point. The main function of the scissors switch is to change the running direction of the train at end terminals. The developed scissors switch is planned to be installed in front of the 102 station, which has a side platform, of the demonstration line. The total length of the switch is 65m and the distance between the up and down track centerlines is 6m. The 2-way switches and turn table are made of steel box type beams, and have their own driving unit, locking unit, control unit, levitation and propulsion rails, and so on. Installed in the factory, a 100,000-cycle continuous operation test was carried out after manual and automatic test operations. The applicapability of the developed switch was verified through the measurements of the linearity of the track after repetitive operations, the mechanical operation noise, the load of the main driving motor, the safety of the control panel, the natural frequency of the girder, the deformation of the girder, and so on.
The failure frequency of the Emergency Diesel Generator(EDG) at Nuclear Power Plants(NPPs) is not so much lower than that of the Marine engines, whereas the running hours of the diesel engine at NPPs is much less than those of the engines for commercial service. The primary factor results from the severe surveillance test requirements such as fast start, large number of starting test, fast load-run, high load running, etc. The other factor comes from the excessive maintenance based on the engine maker's instruction manual that did not incorporate the peculiar characteristics of the diesel engines at NPPs. In this paper, the present preventive maintenance program on the basis of the Pielstick diesel engines was reviewed for the purpose of securing the reliability of the emergency diesel generator at NPPs and the ways for its improvement were presented by referring to the overseas cases for their applications.
The objectives of this research are development of guidance, navigation and control system for RUAV on virtual instrumentation and real flight test. For this research, the system is divided to DAQ (data acquisition) section, actuator section and controller section. And the hardware and software on each sections are realized on LabVIEW base. Waypoint guidance and control of auto flight are realized using PID gain tuning and waypoint vector tracking guidance algorism. For safe flight test, auto/manual switching module isolated from FCS (Flight Control System) is developed. By using the switch module, swift mode change was achieved during emergency flight case. Consequently, a meter level error of flight performance is achieved.
본 논문은 저탄소사회 구현을 위해, 신재생에너지원에 관심을 갖고 있는 요즘에, 고공풍력을 이용하여 발전을 할 수 있는 Kite 자동비행에 대한 연구내용이다. 기존의 Kite Sport와 비행기술의 원리를 응용하여, 우선적으로 시제품을 설계/제작하여 시험비행 중이다. 첫 단계로는 RC 조종을 기반으로 한 수동비행제어에서도 Kite의 비행제어가 가능한지의 여부판단이 목적이고, 이를 통한 향 후, 자동비행제어 조건의 설계를 위해 필요로 하는 시험데이터 확보에 초점을 두었다. 현 시제품의 Kite 비행체 내부 구성과 시험내용을 보여주고 있으며, 향 후, 진행방향과 Kite를 통한 에너지활용 측면에서, 해양산업 및 생태문화 보존을 위한 도서지역의 전원공급에 대한 언급을 서술하였다.
Objectives : The aim of this study is to compare the improvement of Low back pain (LBP) depending on female inpatient's Bone mineral density (BMD) after menopause. Method : We evaluated 10 cases of normal and 25 cases of osteopenia and osteoporosis based on Bone mineral density test among the female inpatients with LBP who were after menopause, admitted at Jaseng Hospital of Oriental Medicine from January 2008 to August 2008. Result : Depending on the analysis of pathogenic cause, most were without specific reason and except that, overwork and lifting heavy weight were the most common reason. Using improvement-analysis based on treating period, the normal group showed higher decrease of Numerical Rating Scale (NRS) than osteopenia and osteoporosis group. Conclusion : Statically, among the female inpatients with LBP, who were after menopause, had no significant differences between the normal group and osteopenia and osteoporosis group's improvement rate, depending on treating period.
Background: This study comparatively evaluated the effects of equipment-based pilates exercises (EPE) and lumbar stability exercises (LSE) in patients with chronic low back pain in terms of their Visual Analogue Scale(VAS), Oswestry Disability Index(ODI), and abdominal muscle thickness. Methods: A total of 30 participants were recruited and randomly assigned to either the EPE or the LSE. The VAS, ODI, and abdominal muscle thicknesses of the participants were measured before and after the intervention. Results: The EPE were more effective in terms of the duration of a sustained reduction in VAS scores. post hoc test revealed that EPE were more efficacious in terms of a sustained improvement in ODI scores. With respect to changes in abdominal muscle thickness, there was a significant difference in the thickness of internal oblique muscles(IO) and the external oblique muscles(EO) between the two groups. Conclusion: In this study, both types of exercise interventions resulted in improvements in the VAS, ODI scores, and abdominal muscle thickness in patients with chronic low back pain. However, EPE were found to be more effective than LPE in terms of longer sustained improvements in VAS and ODI scores. Also, with respect to abdominal muscle thickness, the thickness of EO and IO improved only in the EPE group.
본 연구에서는 UTM(UAS Traffic Management) 체계 구축 시, 무인항공기 간의 비행 간격을 분리하기 위해 회랑(Corridor)을 설정하여야 하며, 통합시스템오차(TSE; Total System Error)를 고려하여 회랑 크기를 산출하였다. 복합형 수직이착륙 무인항공기를 이용하여 직선 구간과 선회 구간의 비행 데이터를 수집하였다. 비행 데이터는 SQSM(Scalar Quantity Summation Method) 방법을 통해 TSE를 도출하였으며, 항법시스템오차 (NSE; Navigation System Error) 와 비행기술오차 (FTE; Flight Technical Error)를 세부적으로 산출하여 직선 및 선회 구간에 대한 영향성을 분석하였다. 회랑 크기는 TSE 분석 결과와 PBN(Performance-based Navigation) manual을 참고하여 산출하였다.
본 논문은 모바일 단말기, Digital Video Recorder (DVR) 등에 적용할 수 있는 뮤직비디오 브라우징 시스템을 위한 실시간 중요 구간 검출 알고리즘을 제안한다. 입력된 뮤직비디오는 음악 신호와 영상 신호로 분리되어 음악 신호에서는 에너지기반의 음악 특징값 최고점기반의 구조분석을 통해 음악의 후렴 구간을 포함하는 음악 하이라이트 구간을 검출하고, SVM AdaBoost 학습방식에서 생성된 모델을 이용해 음악신호를 분위기별로 자동 분류한다. 음악신호로부터 검출된 음악 하이라이트 구간과 영상신호로부터 검출된 가수, 주인공의 얼굴이 나오는 영상장면을 결합하여 최종적으로 중요구간이 결정된다. 제안된 방식을 통해 사용자는 모바일 단말기나 DVR에 저장되어 있는 다양한 뮤직비디오들을 분위기별로 선택한 후에 뮤직비디오의 30초 내외의 중요구간을 빠르게 브라우징하여 자신이 원하는 뮤직비디오를 선택할 수 있게 된다. 제안된 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 200개의 뮤직비디오를 정해진 수동 뮤직비디오 구간과 비교하여 MOS 테스트를 실행한 결과 제안된 방식에서 검출된 중요 구간이 수동으로 정해진 구간보다 사용자 만족도 측면에서 우수한 결과를 나타내었다.
무기체계의 기능 및 성능 검증을 위한 시험들이 지속적으로 증가함에 따라 가용 자원들의 효율적인 활용을 위한 방안에 관련된 연구가 대두되고 있으며, 자원할당 복잡도가 증가함에 따라 시험계획 시에 의사결정 지원이 요구되고 있다. 시험자원할당은 전통적인 FJSP(Flexible Job Shop Problem)와 기본적으로 동일한 문제이며, 이는 NP-hard문제로서 기존의 경험기반 시험자원 할당 방법으로는 시간 효율적인 자원할당에 있어서 한계가 존재한다. FJSP에 유전자알고리즘을 적용한 최적해 탐색 연구가 진행되어 왔지만, 하나의 기계조작에 대해 두 개 이상 기계의 동시 작동이 필요한 시험자원할당 도메인에서의 적용은 제한적이다. 이에 본 논문에서는 가변 그룹 유전자알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 수작업 기반의 기존 시험자원할당을 자동화하고 최적화함으로써 시험 효율을 향상시킬 것으로 기대되며, MATLAB을 이용한 시뮬레이션을 통해 그 적용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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