최근 자동차 산업 및 기술이 발전함에 따라 기계적인 부분에서 서비스적인 부분으로 관심이 점점 바뀌고 있는 추세이다. 이와 같은 추세에 발맞추어 운전자에게 보다 안정적이며 편리한 운전 환경을 조성하기 위한 방법으로 감정 및 인지 인식에 대한 관심이 점점 높아지고 있다. 감정 및 주의력을 인식하는 것은 감정공학 기술로서 이 기술은 1980년대 후반부터 얼굴, 음성, 제스처를 통해 인간의 감정을 분석하고 이를 통해 인간 진화적인 서비스를 제공하기 위한 기술로 연구되어 왔다. 이와 같은 기술을 자동차 기술에 접목시키고 운전자의 안정적인 주행을 돕고 운전자의 감정 및 인지 상황에 따른 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 또한 Real-Time으로 운전자의 제스처를 인식하여 졸음운전이나 부주의에 의한 사고를 사전에 예방하고 보다 안전한 운전을 돕는 서비스가 필요시 되고 있다. 본 논문은 운전자가 안전 운전을 하기 위해 생체-행동 신호를 이용하여 감정 및 졸음, 주의력의 신호를 추출하여 일정한 형태의 데이터베이스로 구축하고, 구축된 데이터를 이용하여 운전자의 감정 및 졸음, 주의력의 특징 점들을 검출하여, 그 결과 값을 Multi-Modal 방법을 통해 응합함으로써 운전자의 감정 및 주의력 상태를 인식할 수 있는 시스템을 개발하는데 목표를 두고 있다.
The objective of this study is to develop eco-friendly, functional towel material utilizing cotton-Modal-chitosan blended(C-M-CH) yarn and natural dyeing with mugwort colorants. Dyeing properties of towels with mugwort colorants were studied by investigating the effect of dyeing conditions including concentration of mugwort colorants, dyeing temperature, and dyeing time, and the effects of mordants on dye uptakes were investigated. The C-M-CH towel showed better dye uptake than 100% cotton towel with mugwort colorants. The shade of towels got darker and red-yellowish tint increased by mordanting. Comparing with 100% cotton towel, the colorfastness of dyed C-M-CH towel was satisfactory showing above 3 grade which is the lowest grade to washing fastness. The antibacterial activity against Staphylococcus aureus and deodorization performance of towels were excellent and improved by dyeing with mugwort colorants. From the results obtained, it is concluded that the cotton-Modal-chitosan blended towel dyed with mugwort colorants can be used practically for an eco-friendly and multi-functional towel materials with excellent absorbance and drying properties.
최근, 원통형 DFB전송 구조들은 다양한 광 소자들과 결합하여 광통신용 필터로 널리 사용되고 있다. 이 원통형 Bragg 격자 구조들의 광 필터특성을 분석하기 위하여 본 논문에서는 Floquet-Babinet의 원리에 의존한 새롭고 쉬운 모드 전송선로 이론 (Modal Transmission-Line Theory)을 제시하였다. 수치해석 결과, 제안한 해석법은 원통형 DFB전송 구조들의 필터특성을 분석하기 위한 유용한 프로그래밍 알고리즘을 제공하고, 다층 원통형 주기 구조들의 전송특성을 분석하기 위하여 쉽게 발전시킬 수 있음을 보였다.
The bi-modal tram guided by the magnetic guidance system has two car-bodies and three axles. Each axle of the vehicle has an independent suspension to lower the floor of the car and improve ride quality. The turning radius of the vehicle may increase as a consequence of the long wheel base. Therefore, the vehicle is equipped with the All-Wheel-Steering(AWS) system for safe driving on a curved road. Front and rear axles should be steered in opposite directions, which means a negative mode, to minimize the turning radius. On the other hand, they also should be steered in the same direction, which means a positive mode, for the stopping mode. Moreover, only the front axle is steered for stability of the vehicle upon high-speed driving. In summary, steering angles and directions of the each axle should be changed according to the driving environment and steering mode. This paper proposes an appropriate AWS control algorithm for stable driving of the bi-modal tram. Furthermore, a multi-body model of the vehicle is simulated to verify the suitability of the algorithm. This model can also analyze the different dynamic characteristics between 2WS and AWS.
Many real world optimization problems are discrete and multi-valued. Meta heuristics including Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization have been effectively used to solve these multi-valued optimization problems. However, extensive comparative study on the performance of these algorithms is still required. In this study, performance of these algorithms is evaluated with multi-modal and multi-dimensional test functions. From the experimental results, it is shown that Discrete Particle Swarm Optimization (DPSO) provides better and more reliable solutions among the considered algorithms. Also, additional experiments shows that solution quality of DPSO is not lowered significantly when bit size representing a solution increases. It means that bit representation of multi-valued discrete numbers provides reliable solutions instead of becoming barrier to performance of DPSO.
이 논문은 후판 환형 디스크의 기하학적인 형상이 래디얼 방향 진동에 의해 방사되는 소음에 미치는 영향을 연구하였다. 디스크의 내경을 고정한 상태에서 두께와 외경을 주어진 범위내에서 변경하면서 이론적인 해를 이용하여 래디얼 모드의 고유진동수와 진동모드의 변화를 검토하였다. 이 결과를 이용하여, 해당 형상을 가진 디스크의 래디얼 방향 고유진동에 의해 발생되는 원격음장, 음향파워 및 방사효율을 계산하였다. 이 결과로부터 고유진동에 의한 음향파워와 방사효율을 최소화할 수 있는 기하학적인 형상을 선택하였다. 마지막으로, 최적화된 디스크의 임의 위치에 단위 하모닉 가진을 가했을 경우에 발생되는 음향파워 및 방사효율 스펙트럼을 구하였으며, 전산해석을 통해 그 정확성을 검증하였다. 이 논문에 소개된 방법을 적용하면 주어진 제한 조건을 만족하면서 목표 주파수 범위내에서 래디얼 진동에 의해 발생되는 소음을 최소화할 수 있는 기하학적인 형상을 간편하고 논리적으로 구할 수 있다.
In modal analysis, the mode shape reflects the vibration characteristics of the structure, and thus it is widely performed for finite element model updating and structural health monitoring. Generally, the acceleration-based mode shape is suitable to express the characteristics of structures for the translational vibration; however, it is difficult to represent the rotational mode at boundary conditions. A tilt sensor and gyroscope capable of measuring rotational mode are used to analyze the overall behavior of the structure, but extracting its mode shape is the major challenge under the small vibration always. Herein, we conducted a feasibility study on a multi-mode shape estimating approach utilizing a single physical quantity signal. The basic concept of the proposed method is to receive multi-metric dynamic responses from two sensors and obtain mode shapes through bridge loading test with relatively large deformation. In addition, the linear transformation matrix for estimating two mode shapes is derived, and the mode shape based on the gyro sensor data is obtained by acceleration response using ambient vibration. Because the structure's behavior with respect to translational and rotational mode can be confirmed, the proposed method can obtain the total response of the structure considering boundary conditions. To verify the feasibility of the proposed method, we pre-measured dynamic data acquired from five accelerometers and five gyro sensors in a lab-scale test considering bridge structures, and obtained a linear transformation matrix for estimating the multi-mode shapes. In addition, the mode shapes for two physical quantities could be extracted by using only the acceleration data. Finally, the mode shapes estimated by the proposed method were compared with the mode shapes obtained from the two sensors. This study confirmed the applicability of the multi-mode shape estimation approach for accurate damage assessment using multi-dimensional mode shapes of bridge structures, and can be used to evaluate the behavior of structures under ambient vibration.
Sanjideh, Bahador Adel;Hamzehkolaei, Azadeh Ghadimi;Hosseinzadeh, Ali Zare;Amiri, Gholamreza Ghodrati
Structural Engineering and Mechanics
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제84권4호
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pp.489-502
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2022
This paper is aimed at developing an optimization-based Finite Element model updating approach for structural damage identification and quantification. A modal flexibility-based error function is introduced, which uses modal assurance criterion to formulate the updating problem as an optimization problem. Because of the inexplicit input/output relationship between the candidate solutions and the error function's output, a robust and efficient optimization algorithm should be employed to evaluate the solution domain and find the global extremum with high speed and accuracy. This paper proposes a new multi-stage Selective Particle Swarm Optimization (SPSO) algorithm to solve the optimization problem. The proposed multi-stage strategy not only fixes the premature convergence of the original Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, but also increases the speed of the search stage and reduces the corresponding computational costs, without changing or adding extra terms to the algorithm's formulation. Solving the introduced objective function with the proposed multi-stage SPSO leads to a smart feedback-wise and self-adjusting damage detection method, which can effectively assess the health of the structural systems. The performance and precision of the proposed method are verified and benchmarked against the original PSO and some of its most popular variants, including SPSO, DPSO, APSO, and MSPSO. For this purpose, two numerical examples of complex civil engineering structures under different damage patterns are studied. Comparative studies are also carried out to evaluate the performance of the proposed method in the presence of measurement errors. Moreover, the robustness and accuracy of the method are validated by assessing the health of a six-story shear-type building structure tested on a shake table. The obtained results introduced the proposed method as an effective and robust damage detection method even if the first few vibration modes are utilized to form the objective function.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권10호
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pp.2768-2787
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2023
As an important research direction of the application of computer science in the medical field, the automatic generation technology of radiology report has attracted wide attention in the academic community. Because the proportion of normal regions in radiology images is much larger than that of abnormal regions, words describing diseases are often masked by other words, resulting in significant feature loss during the calculation process, which affects the quality of generated reports. In addition, the huge difference between visual features and semantic features causes traditional multi-modal fusion method to fail to generate long narrative structures consisting of multiple sentences, which are required for medical reports. To address these challenges, we propose a multi-feature optimization Transformer (MFOT) for generating radiology reports. In detail, a multi-dimensional mapping attention (MDMA) module is designed to encode the visual grid features from different dimensions to reduce the loss of primary features in the encoding process; a feature pre-fusion (FP) module is constructed to enhance the interaction ability between multi-modal features, so as to generate a reasonably structured radiology report; a detail enhanced attention (DEA) module is proposed to enhance the extraction and utilization of key features and reduce the loss of key features. In conclusion, we evaluate the performance of our proposed model against prevailing mainstream models by utilizing widely-recognized radiology report datasets, namely IU X-Ray and MIMIC-CXR. The experimental outcomes demonstrate that our model achieves SOTA performance on both datasets, compared with the base model, the average improvement of six key indicators is 19.9% and 18.0% respectively. These findings substantiate the efficacy of our model in the domain of automated radiology report generation.
For analyzing the torsional vibration of a complicated multi-branched geared system, we constructed the transfer matrix using the modified Hiber Branch Method and performed the modal analysis using the .lambda.-matrix method. We compared the developed transfer matrix method with the Lagrangian method and noticed that the result of two methods are in agree with each other.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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