In this paper, we propose a GoogleNet transfer learning and CNN-LSTM combination method to improve the time-series prediction performance for crack detection using crack data captured inside the sewer pipes. LSTM can solve the long-term dependency problem of CNN, so spatial and temporal characteristics can be considered at the same time. The predictive performance of the proposed method is excellent in all test variables as a result of comparing the RMSE(Root Mean Square Error) for time series sections using the crack data inside the sewer pipe. In addition, as a result of examining the prediction performance at the time of data generation, the proposed method was verified that it is effective in predicting crack detection by comparing with the existing CNN-only model. If the proposed method and experimental results obtained through this study are utilized, it can be applied in various fields such as the environment and humanities where time series data occurs frequently as well as crack data of concrete structures.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.10
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pp.123-130
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2022
In this paper is one of the measures to prevent concrete collapse accidents at construction sites in advance. Analyzed based on accumulated Meteorological Agency data. It is a reliable model that confirms the prediction of the decrease rate occurrence interval, and the verification items such as p_value is 0.5 or less and ecof appears in one direction through the SARIMA model, which is suitable for regular and clear time series data models, ensure reliability. Significant results were obtained. As a result of analyzing the temperature change by time zone and the water reduce ratio by section using the data secured based on such trust, the water reduce ratio is the highest in the 29-31 ℃ section from 12:00 to 13:00 from July to August. found to show. If a factor in the research result interval occurs using the research results, it is expected that the batch plant will produce Ready-mixed concrete that reflects the water reduce ratio at the time of designing the water-cement mixture, and prevent the decrease in concrete compressive strength due to the water reduce ratio.
This paper presents an anomaly detection system that uses an LSTM-Autoencoder model to identify early-stage anomalies in the blade pitch system of floating wind turbines. The sensor data used in power plant monitoring systems is primarily composed of multivariate time-series data for each component. Comprising two unidirectional LSTM networks, the system skillfully uncovers long-term dependencies hidden within sequential time-series data. The autoencoder mechanism, learning solely from normal state data, effectively classifies abnormal states. Thus, by integrating these two networks, the system can proficiently detect anomalies. To confirm the effectiveness of the proposed framework, a real multivariate time-series dataset collected from a wind turbine model was employed. The LSTM-autoencoder model showed robust performance, achieving high classification accuracy.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.37
no.3
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pp.21-26
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2000
For coastal service ships, the water depth is a very important parameter in the design stage of the hull form that has an influence on the restriction of the speed and draft of ships. In this study, the water depth is important for ship design. In this research, the change of total resistance, trim and sinkage due to the variation of water depth are measured by using on equipment for shallow water condition. For the basic research step about the shallow water effect, the effects on Series60($C_B=0.6$) hull form are experimented. To compare with existing experiment results, the test conditions are same with those. The water depth conditions are 10, 15, 20, 25% of LPP of the model ship, respectively.
Simulation of sonar reverberation time series is very useful because most acoustic models are power level models and have a difficulty when performance of hardware system is evaluated under the reverberant condition. Thus, in this paper, the simulation of reverberation time series is attempted, First, normalized spectrum, whose bandwidth is varying in the frequency domain and which has zero-mean Gaussian distribution, is calculated at pre-selected receiving time. Second, reverberation levels given by underwater acoustic model are combined with normalized spectrum in the frequency domain. Finally, nonstationary sonar reverberation time series are simulated by IFT(Inverse Fourier Transform).
High frequency full bridge series resonant inverters have become increasingly popular among power supply designers. One of the most important parameter for a High Frequency Full Bridge Series Resonant Inverter is optimal coil design. The optimal coil designing procedure is not a easy task. This paper deals with the New Approach to Optimal Design Procedure for a Real-time High Frequency Full Bridge Series Resonant Inverter in Induction Heating Equipment devices. A new design to experimental modelling of the physical properties and a practical power input simulation process for the non-sinusoidal input waveform is accepted. The design sensitivity analysis with Levenberg-Marquardt technique is used for the optimal design process. The proposed technique is applied to an Induction Heating Equipment devices model and the result is verified by real-time experiment. The main advantages of this design technique is to achieve more accurate temperature control with a huge amount of power saving.
Microvel knitted double velour vascular grafts coated with biodegradable algin were evaluated in the canine experimental model as a new biologically coated Dacron graft. Three series of implantations were conducted involving the insertion of 6 mm diameter grafts in the abdominal aortae of mongrel dogs. The first series used the regular Microvel vascular grafts coated with algin,whereas the second and third series used Hemashield [collagen-coated grafts and the regular Microvel grafts with preclotting,respectively as control groups. Each series involved the implantation of one prosthesis for each of 2 preselected periods,namely 3 months and 6 months. In addition,algin-impregnated grafts were implanted for 4 hours,72 hours,2 weeks,and 4 weeks. All grafts were patent when the animals were sacrificed at intervals ranging from 4 hours to 6 months. Histological examinations revealed no obvious or significant differences in the healing characteristics of the algin-coated grafts and the control grafts after 3 months and 6 months of implantation. Endothelial cell-like cells were present on the midsegments of all grafts explanted from animals sacrificed after 3 months and 6 months,except a suspicious finding in the 3 month-implantation animal of a preclotted graft. With special stains,the algin became invisible between the polyester filaments during the first 3 months of implantation. This study has demonstrated that the use of a biodegradable algin coating is a feasible approach as biological sealants for textile arterial prostheses.
An input time delay always exists in practical systems. Analysis of the delay phenomenon in a continuous-time domain is sophisticated. It is appropriate to obtain its corresponding discrete-time model for implementation via digital computers. In this paper a new scheme for the discretization of nonlinear systems using Taylor series expansion and the zero-order hold assumption is proposed. The mathematical structure of the new discretization method is analyzed. On the basis of this structure the sampled-data representation of nonlinear systems with time-delayed multi-input is presented. The delayed multi-input general equation has been derived. In particular, the effect of the time-discretization method on key properties of nonlinear control systems, such as equilibrium properties and asymptotic stability, is examined. Additionally, hybrid discretization schemes that result from a combination of the scaling and squaring technique (SST) with the Taylor series expansion are also proposed, especially under conditions of very low sampling rates. Practical issues associated with the selection of the method's parameters to meet CPU time and accuracy requirements, are examined as well. A performance of the proposed method is evaluated using a nonlinear system with time delay maneuvering an automobile.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.16
no.1
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pp.31-40
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2009
Spatial time series data can be viewed either as a set of time series collected simultaneously at a number of spatial locations. In this paper, We estimate the parameters of spatial time autoregressive moving average (SIARMA) process by method of Gibbs sampling. Finally, We apply this method to a set of U.S. Mumps data over a 12 states region.
Most electrical machines like motor, generator and transformer are symmetric in terms of magnetic field distribution and mechanical structure. In order to analyze these problems effectively, many coupling techniques have been introduced. This paper deals with a coupling scheme for open boundary problem of symmetric and periodic structure. It couples an analytical solution of Fourier series expansion with the standard finite element method. The analytical solution is derived for the magnetic field in the outside of the boundary, and the finite element method is for the magnetic field in the inside with source current and magnetic materials. The main advantage of the proposed method is that it retains sparsity and symmetry of system matrix like the standard FEM and it can also be easily applied to symmetric and periodic problems. Also, unknowns of finite elements at the boundary are coupled with Fourier series coefficients. The boundary conditions are used to derive a coupled system equation expressed in matrix form. The proposed algorithm is validated using a test model of a bush bar for the power supply. And the each result is compared with analytical solution respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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