To solve the problem of detecting structural damage, a two-stage method using the Kalman filter and Particle Swarm Optimization (PSO) is proposed. In this method, the first PSO population is enhanced using the Kalman filter method based on dynamic responses. Due to noise in the sensor responses and errors in the damage detection process, the accuracy of the damage detection process is reduced. This method proposes a novel approach for solve this problem by integrating the Kalman filter and sensitivity analysis. In the Kalman filter, an approximate damage equation is considered as the equation of state and the damage detection equation based on sensitivity analysis is considered as the observation equation. The first population of PSO are the random damage scenarios. These damage scenarios are estimated using a step of the Kalman filter. The results of this stage are then used to detect the exact location of the damage and its severity with the PSO algorithm. The efficiency of the proposed method is investigated using three numerical examples: a 31-element planer truss, a 52-element space dome, and a 56-element space truss. In these examples, damage is detected for several scenarios in two states: using the no noise responses and using the noisy responses. The results show that the precision and efficiency of the proposed method are appropriate in structural damage detection.
Reed-solomon(R-S) code is very effective to coerrect both random and burst errors over a noise communication channel. However, the required hardware is very complex if the B/M algorithm was employed. Moreover, when the error correction system consists of two R-S decoder and de-interleave, the I/O data bns lines becomes 9bits because of an erasure flag bit. Thus, it increases the complexity of hardware. This paper describes the R-S decoder which consisits of a error correction section that uses a direct decoding algorithm and erasure generation section and a erasure generation section which does not use the erasure flag bit. It can be shown that the proposed R-S dicoder is very effective in reducing the size of required hardware for error correction.
The purpose of this paper is to develop a scalable grey predictive controller with unavoidable random delays. Grey prediction is proposed to solve problems caused by incorrect parameter selection and to eliminate the effects of dynamic coupling between degrees of freedom (DOFs) in nonlinear systems. To address the stability problem, this study develops an improved gray-predictive adaptive fuzzy controller, which can not only solve the implementation problem by determining the stability of the system, but also apply the Linear Matrix Inequality (LMI) law to calculate Fuzzy change parameters. Fuzzy logic controllers manipulate robotic systems to improve their control performance. The stability is proved using Lyapunov stability theorem. In this article, the authors compare different controllers and the proposed predictive controller can significantly reduce the vibration of offshore platforms while keeping the required control force within an ideal small range. This paper presents a robust fuzzy control design that uses a model-based approach to overcome the effects of modeling errors. To guarantee the asymptotic stability of large nonlinear systems with multiple lags, the stability criterion is derived from the direct Lyapunov method. Based on this criterion and a distributed control system, a set of model-based fuzzy controllers is synthesized to stabilize large-scale nonlinear systems with multiple delays.
Van-Thanh Pham;Hye-Sook Son;Cheol-Ho Kim;Yun Jang;Seung-Eock Kim
Steel and Composite Structures
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제46권6호
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pp.731-744
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2023
Vehicle load information is an important role in operating and ensuring the structural health of cable-stayed bridges. In this regard, an efficient and economic method is proposed for vehicle load detection based on the observed cable tension and vehicle position using a graph neural network (GNN). Datasets are first generated using the practical advanced analysis program (PAAP), a robust program for modeling and considering both geometric and material nonlinearities of bridge structures subjected to vehicle load with low computational costs. With the superiority of GNN, the proposed model is demonstrated to precisely capture complex nonlinear correlations between the input features and vehicle load in the output. Four popular machine learning methods including artificial neural network (ANN), decision tree (DT), random forest (RF), and support vector machines (SVM) are refereed in a comparison. A case study of a cable-stayed bridge with the typical truck is considered to evaluate the model's performance. The results demonstrate that the GNN-based model provides high accuracy and efficiency in prediction with satisfactory correlation coefficients, efficient determination values, and very small errors; and is a novel approach for vehicle load detection with the input data of the existing monitoring system.
Ground subsidence in urban areas is mainly caused by anthropogenic factors such as excessive groundwater extraction and underground infrastructure development in the subsurface composed of soft materials. Global Navigation Satellite System data with high temporal resolution have been widely used to measure surface displacements accurately. However, these point-based terrestrial measurements with the low spatial resolution are somewhat limited in observing two-dimensional continuous surface displacements over large areas. The synthetic aperture radar interferometry (InSAR) technique can construct relatively high spatial resolution surface displacement information with accuracy ranging from millimeters to centimeters. Although constellation operations of SAR satellites have improved the revisit cycle, the temporal resolution of space-based observations is still low compared to in-situ observations. In this study, we evaluate the extraction of a time-series of surface displacement in Incheon Metropolitan City, South Korea, using the small baseline subset technique implemented using the commercial software, Gamma. For this purpose, 24 COSMO-SkyMed X-band SAR observations were collected from July 12, 2011, to August 27, 2012. The time-series surface displacement results were improved by reducing random phase noise, correcting residual phase due to satellite orbit errors, and mitigating nonlinear atmospheric phase artifacts. The perpendicular baseline of the collected COSMO-SkyMed SAR images was set to approximately 2-300 m. The surface displacement related to the ground subsidence was detected approximately 1 cm annually around a few Incheon Subway Line 2 route stations. The sufficient coherence indicates that the satellite orbit has been precisely managed for the interferometric processing.
용적조절호형방사선치료(Volumetric Modulated Arc Therapy)의 다중치료중심(Multi-Isocenter)을 이용하여 치료 시, 접합부(Junction)의 재현 오차에 따른 선량변화에 대해 고찰하였다. Arccheck Phantom에 임의의 치료부위를 설정하고, 다중치료중심에 대해 치료계획을 수립하였다. 그리고 X(왼쪽), Y(위쪽), Z(안쪽, 바깥쪽) 방향에 대해서 접합부의 오차를 0 ~ 4 mm로 설정 후 선형가속기를 이용하여 방사선을 조사하였고, 이 후 phantom을 통해 얻어진 점 선량(point dose)과 감마인덱스(gamma Index)를 통해 분석하였다. X방향과 Y방향에 대한 오차가 2, 4 mm 발생 했을 때, 감마패스율(점 선량)은 각각 99.3% (2.085), 98% (2.079 Gy) 와 98.5% (2.088), 95.5% (2.093 Gy)로 나타났다. 그리고 Z방향에 대해서 안쪽과 바깥쪽에 대한 오차가 1, 2, 4 mm 발생 했을 때, 감마패스율(점 선량)은 각각 94.8% (2.131), 82.6% (2.164), 72.8% (2.22 Gy) 와 93.4% (2.069), 90.6% (2.047), 79.7% (1.962 Gy) 로 보여졌다. X, Y방향에 대해서 4 mm 까지의 오차 결과는 허용오차 안에 있었으나, Z방향에 대해서는 1 mm 를 초과하는 오차 값에 대해서 허용오차 밖의 결과 값이 도출되었다. 이는 높은 선량 영역(high dose area)과 낮은 선량 영역(low dose area)에 대해 치료부위의 진행방향과 같은 방향의 오차가 선량 분포(dose distribution)가 더 민감하다는 것을 시사한다. 향후 지속적인 연구를 통해 기관차원의 셋 업(set up) 오차에 대한 가이드라인이 정립된다면, 접합부를 이용한 치료에서 양질의 치료를 제공할 수 있을 것이라 사료된다.
목적 : electronic portal imaging device(EPID)를 이용하여 폐암 환자에서 시행한 검증 영상을 분석하여 3차원 입체 조형치료계획 시 자세 오차(set-up error)와 종양의 이동 거리를 고려한 적절한 차폐 여유를 평가해 보고자 한다. 대상 및 방법 : 1995년 연세암센터 치료방사선과에 내원하여 EPID가 장착된 Clinac 2100C/D를 이용하여 치료받은 폐암 환자 10명을 대상으로 하였다. 환자 1인 당 1 port에 대한 검증 영상을 매일 얻어 random 오차와 systematic 오차를 구했고, 치료 1회 당 중복 영상을 얻어 종양의 움직임을 구했다. 매일 얻은 검증 영상은 103개이었고, 중복 영상은 10개이었다. 결과 : 전체 10 명의 환자의 x 축, y 축으로의 평균 이동은 각각 1.41 mm, 1.78 mm 이었고 systematic 이동은 표준편차가 x 축, y 축으로 각각 4.63 mm, 4.11 mm이었다. random 이동은 각 환자의 평균 이동으로부터 x 축, y 축으로 표준편차가 각각 4.17 mm, 3.31 mm 이었다. 호흡에 의한 y 축으로의 이동은 평균 12.2 mm이었고, 표준편차는 4.03 mm 이었다. 결론 : 폐암 환자에서 3차원 방사선치료를 시행하려고 할 경우 치료 계획 시 clinical target volume에서 x, y 축으로 각각 10 mm, 25 mm 정도의 여유가 필요하다고 보이며, 치료 초기에 각 환자별로 매일 EPID를 이용하여 얻은 검증 영상과, 중복 영상으로 차폐 여유를 적절히 조절해 주어야 할 것이다.
A previous study (Berzaghi et al., 2001) evaluated the performance of 3 calibration methods, modified partial least squares (MPLS), local PLS (LOCAL) and artificial neural networks (ANN) on the prediction of the chemical composition of forages, using a large NIR database. The study used forage samples (n=25,977) from Australia, Europe (Belgium, Germany, Italy and Sweden) and North America (Canada and U.S.A) with reference values for moisture, crude protein and neutral detergent fibre content. The spectra of the samples were collected using 10 different Foss NIR Systems instruments, only some of which had been standardized to one master instrument. The aim of the present study was to evaluate the behaviour of these different calibration methods when predicting the same samples measured on different instruments. Twenty-two sealed samples of different kind of forages were measured in duplicate on seven instruments (one master and six slaves). Three sets of near infrared spectra (1100 to 2500nm) were created. The first set consisted of the spectra in their original form (unstandardized); the second set was created using a single sample standardization (Clone1); the third was created using a multiple sample procedure (Clone6). WinISI software (Infrasoft International Inc., Port Mathilda, PA, USA) was used to perform both types of standardization, Clone1 is just a photometric offset between a “master” instrument and the “slave” instrument. Clone6 modifies both the X-axis through a wavelength adjustment and the Y-axis through a simple regression wavelength by wavelength. The Clone1 procedure used one sample spectrally close to the centre of the population. The six samples used in Clone 6 were selected to cover the range of spectral variation in the sample set. The remaining fifteen samples were used to evaluate the performances of the different models. The predicted values for dry matter, protein and neutral detergent fibre from the master Instrument were considered as “reference Y values” when computing the statistics RMSEP, SEPC, R, Bias, Slope, mean GH (global Mahalanobis distance) and mean NH (neighbourhood Mahalanobis distance) for the 6 slave instruments. From the results we conclude that i) all the calibration techniques gave satisfactory results after standardization. Without standardization the predicted data from the slaves would have required slope and bias correction to produce acceptable statistics. ii) Standardization reduced the errors for all calibration methods and parameters tested, reducing not only systematic biases but also random errors. iii) Standardization removed slope effects that were significantly different from 1.0 in most of the cases. iv) Clone1 and Clone6 gave similar results except for NDF where Clone6 gave better RMSEP values than Clone1. v) GH and NH were reduced by half even with very large data sets including unstandardized spectra.
3차원 입체조형방사선치료(3D conformal radiation therapy; 3D-CRT) 및 세기조절방사선치료(intensity modulated radiation therapy; IMRT) 에서와 같은 정밀 방사선 치료기술이 보다 효과적으로 이루어지기 위해서는 환자자세 오차를 최소화해야 한다. 치료계획용적(PTV)을 정할 때 필요한 마진을 최대한 줄여 줌으로써 치료 병변에 선량을 집중시키고, 정상조직의 선량은 감소시킬 수 있게 되기 때문이다. 이러한 목적 하에 조사문 사진(portal film)을 치료계획시 얻은 기준 영상에 정합시켜 환자자세 오차를 정량적으로 분석할 수 있는 프로그램 도구를 개발하고자 하였다. 현재 본원에서 치료 위치 확인을 위해서는 치료 계획 시행 중에 얻은 모의치료 사진과 치료시 EC-L 필름(KODAK사, 미국)을 사용하여 찍은 조사문 사진을 주로 사용하고 있다. 이 외에도, 모의치료시 영상을 디지털 캡춰한 영상이나, 치료계획으로부터 얻은 디지털화재구성영상(digitally reconstructed radiograph; DRR)도 기준 영상으로 이용할 수 있도록 하였다. 프로그램 제작 툴로는 IDL5.4 (RSI사, 미국)를 사용하였다. 조사문사진의 가장 큰 단점인 영상 대조도를 증가시키기 위해, histogram-equalization, adaptive histogram equalization, 특히 CLAHE (contrast limited adaptive histogram equalization) 등의 영상처리 기능을 구현하였다. 영상 정합 방법으로는 기준 영상에 골반입구(pelvic inlet) 와 같은 위치에 윤곽선을 그리고, 이를 조사문 사진 상에 중첩시킨 다음, 조사문 사진의 동일 해부학적 위치에 일치되도록 이동하여 그 오차를 수치화하였다. 조사문 사진에 CLAHE 필터를 적용한 결과, 치료면 확인을 위해 이중 조사된 영역의 대조도를 월등히 향상시킬 수 있었다. 전후면과 측면 영상을 위 과정을 사용하여 정합시킴으로, 전후, 좌우, 상하 방향으로의 환자자세 차이를 정량화 할 수 있었다. 또한, CLAHE 영상처리 기법을 이용하여 조사문 사진의 화질을 현저하게 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 'view-box' 방식과 비교하여 치료 환자자세의 정확도를 수치화 시킴으로써 계통오차(systemic error)와 임의오차(random error) 등의 정량적 분석이 가능해졌다. 더 나아가 환자자세오차를 교정하는 프로토콜을 도입한다면, 보다 정확한 치료에 도움이 될 것으로 기대한다.
A random study of 574 dairy farms in Gyeongnam area was designed to determine 1) management factors that may be associated with the occurrence of drug residues; 2) the dairy farmer's attitudes and knowledge about residues; 3) how these variables influence the occurrence of residues in dairy cattle. Management factors perceived as having the greatest influence on drug residues in milk were insufficient knowledge about withdrawal periods, errors due to hired help, insufficient identification and record of animals treated for mastitis, dry cow treatment for mastitis, and metritis treatment. Seventy-one percent of farms with residues problem used mixed own feeds compared with twenty-nine percent of farms with premedicated feeds. Factors significantly associated with the occurrence of residues were herd size, increased number of hired persons, increased frequency of use of mixed-own feeds, category of medicated feed, and producer's attitude toward the public health significance of residues. Our findings suggest that residue occurrence was mainly associated with errors due to hired help, insufficient knowledge about withdrawal periods, poor animal identification and records of treatment animals and use of medicated feeds. Any residue avodiance educational program needs to stress how to deal with these factors. This educational program should be directed to dairy farmers and employees, especially temporary employees. In addition, Dairy farmer's attitudes and knowledge about drug residues need to be improved. More evidence on the public healths significance of residues should be available to them. Because belife in importance of public healths concerns was related to successful residue avidance and because 81.3% of the dairy farmers with residue problem thought public healths concerns were less important than economic ones, it would be helpful to provide educational programs specifically directed to this issue. it may be useful to provide programs not only for the dairy farmers but also change of their concerns about on the public healths.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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