In these days, high dimensional data prediction technology based on neural network shows compelling results in many different kind of field including engineering. Especially, a lot of variants of convolution neural network are widely utilized to develop pixel level prediction model for high dimensional data such as picture, or physical field value from the sensors. In this study, velocity vector field of ideal flow on ship surface is estimated on pixel level by Unet. First, potential flow analysis was conducted for the set of hull form data which are generated by hull form transformation method. Thereafter, four different neural network with a U-shape structure were conFig.d to train velocity vectors at the node position of pre-processed hull form data. As a result, for the test hull forms, it was confirmed that the network with short skip-connection gives the most accurate prediction results of streamlines and velocity magnitude. And the results also have a good agreement with potential flow analysis results. However, in some cases which don't have nothing in common with training data in terms of speed or shape, the network has relatively high error at the region of large curvature.
This study was carried out to develop prediction model for fill slope failure of forest road in igneous rock area using fuzzy theory which is non-linear model. The results were summarized as follows. The importance weight of factors on fill slope failure was ranked in the order of fill slope length, fill slope gradient, soil type, aspect, road position and longitudinal slope form. The degree of potential slope failure was high mainly under the such conditions as fill slope length greater than 8m, fill slope gradients steeper than $40^{\circ}$, constituent material with weathered rock, aspect of NE and road on ridge position. The optimal prediction model was developed with 0.15 of optimal coefficient(c) and 3.1165 of ${\lambda}$-value when fuzzy integral value of slope failure possibility is more than 0.5. And the discriminant accuracy was 86.8%, which shows the high availability for discrimination.
Recently, solar energy is expanding to combination of computing in real time by tracking the position of the sun to estimate the angle of inclination and make up freshly correcting a part of the solar radiation. Solar power is need that reliably linked technology to power generation system renewable energy in order to efficient power production that is difficult to output predict based on the position of the sun rise. In this paper, we analysis of prediction model for solar power generation to estimate the predictive value of solar power generation in the development of real-time weather data. Photovoltaic power generation input the correction factor such as temperature, module characteristics by the solar generator module and the location of the local angle of inclination to analyze the predictive power generation algorithm for the prediction calculation to predict the final generation. In addition, the proposed model in real-time national weather service forecast for medium-term and real-time observations used as input data to perform the short-term prediction models.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.06a
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pp.313-314
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2022
The intelligent maritime traffic information service provides a service to prevent collisions and stranding of ships based on the location information of ships periodically collected from ship equipment such as LTE-Maritime transceivers and AIS installed on ships. provided in real time. However, the above service may reduce the reliability of ship location information because GPS location information for measuring the ship's location may be cut off during transmission through LTE-Maritime or AIS networks, or phenomena such as location jumps and delays may occur. This study aims to estimate reliable position information to some extent even in an abnormal section through ship position prediction based on the existing received position information using the Kalman filter, which is an optimal estimation filter based on probability.
Purpose: The purpose of this study was evaluated to compare the predictive power of distress prediction models by using discriminant analysis method and logit analysis method for food service franchise industry in Korea. Research design, data and methodology: Forty-six food service franchise industry with high sales volume in the 2017 were selected as the sample food service franchise industry for analysis. The fourteen financial ratios for analysis were calculated from the data in the 2017 statement of financial position and income statement of forty-six food service franchise industry in Korea. The fourteen financial ratios were used as sample data and analyzed by t-test. As a result seven statistically significant independent variables were chosen. The analysis method of the distress prediction model was performed by logit analysis and multiple discriminant analysis. Results: The difference between the average value of fourteen financial ratios of forty-six food service franchise industry was tested through t-test in order to extract variables that are classified as top-leveled and failure food service franchise industry among the financial ratios. As a result of the univariate test appears that the variables which differentiate the top-leveled food service franchise industry to failure food service industry are income to stockholders' equity, operating income to sales, current ratio, net income to assets, cash flows from operating activities, growth rate of operating income, and total assets turnover. The statistical significances of the seven financial ratio independent variables were also confirmed by logit analysis and discriminant analysis. Conclusions: The analysis results of the prediction accuracy of each distress prediction model in this study showed that the forecast accuracy of the prediction model by the discriminant analysis method was 84.8% and 89.1% by the logit analysis method, indicating that the logit analysis method has higher distress predictability than the discriminant analysis method. Comparing the previous distress prediction capability, which ranges from 75% to 85% by discriminant analysis and logit analysis, this study's prediction capacity, which is 84.8% in the discriminant analysis, and 89.1% in logit analysis, is found to belong to the range of previous study's prediction capacity range and is considered high number.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.41
no.1
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pp.56-61
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2017
This paper presents a data prediction method and its application to haptic-based teleoperation systems. In general, time delays inevitably occur during data transmission in a network environment, which degrades the overall performance of haptic-based teleoperation systems. To address this situation, this paper proposes an autoregressive moving average (ARMA) model-based data prediction algorithm for estimating model parameters and predicting future data recursively in real time. The proposed method was applied to haptic data captured every 5 ms while bilateral haptic interaction was carried out by two users with an object in a virtual space. The results showed that the prediction performance of the proposed method had an error of less than 1 ms when predicting position-level data 100 ms ahead.
The legitimacy of dominating factor in the high accuracy prediction of welding distortion was investigated for butt welding and fillet welding. When out-of-plane distortion was measured by the experiment objecting to butt welding, if tack welding was easily performed, the position of a neutral axis was variously changed by the irregularity. Then, there have been a case that out-of-plane distortion was generated in the unexpected direction. This case should be especially noted. New model for the experiment was proposed so as to solve this problem. As it was elucidated by the case of fillet welding, it was verified that the analysis should be carried out with satisfying the yield condition (especially at high temperature above 700 degree Celsius) and with closely simulating the penetration shape (heat input in weld metal) in order to solve the proposition that is the high accuracy prediction of welding distortion. It was confirmed that residual stress is highly predicted because welding distortion is highly predicted, too.
Sums-of-Products models were built for segment duration prediction of spoken Korean. An experiment for the modelling was carried out to apply the results to Korean text-to-speech synthesis systems. 670 read sentences were analyzed. trained and tested for the construction of the duration models. Traditional sequential rule systems were extended to simple additive, multiplicative and additive-multiplicative models based on Sums-of-Products modelling. The parameters used in the modelling include the properties of the target segment and its neighbors and the target segment's position in the prosodic structure. Two optimisation strategies were used: the downhill simplex method and the simulated annealing method. The performance of the models was measured by the correlation coefficient and the root mean squared prediction error (RMSE) between actual and predicted duration in the test data. The best performance was obtained when the data was trained and tested by ' additive-multiplicative models. ' The correlation for the vowel duration prediction was 0.69 and the RMSE. 31.80 ms. while the correlation for the consonant duration prediction was 0.54 and the RMSE. 29.02 ms. The results were not good enough to be applied to the real-time text-to-speech systems. Further investigation of feature interactions is required for the better performance of the Sums-of-Products models.
Ha, Tae-Hyun;Kim, Dae-Kyeong;Bae, Jeong-Hyo;Lee, Hyun-Goo;Choi, Sang-Bong;Jeong, Seong-Hwan
Proceedings of the KIEE Conference
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1999.11c
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pp.769-771
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1999
In general, the most of GIS is only deal with the material and geometric data which are position, radius, length etc except a corrosion data. In present, the owner of metallic structures having an interest in that my structures do corrode or not and how many life time is there? So, we need the development of GIS interconnected corrosion prediction system on the view point of the efficiency of operation and the protection for big accident. The results of development of its system are described in this paper. It can do life prediction and interference analysis and also newest corrosion data should be updated regularly.
When a subscriber service composed along the central street of urban in microcell and picocell mobile communication of cellular method, we proposed the propagation prediction model that mobile communication environment of urban can analyze exactly and faster men than a precedent. We simulate the proposed propagation prediction model under the urban propagation environment of PCS mobile communication and analyze distribution of received field strength in cell. As a results, we show the optimal condition of the transmitting power and the position of the base station in the microcell and the picocell mobile communication.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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