A six DOF fine manipulator based on magnetic levitation is developed. Since most of magnetic levitation system are inherently unstable, a proposed magnetically levitated fine manipulator is implemented by use of an antagonistic structure to increase stability. From mathematical modeling and experiment, the equations of motion are derived. In addition, a six DOF sensing system is implemented by use of three 2-axis PSD sensors. A model reference-$H_{\infty}$ controller is applied to the system for the position control, In application of the fine manipulator, a wafer probing system is proposed to identify nonfunctional circuts. The probing system requires compliance to avoid destruction of DUT(device under test). A feedfor- ward-PD controllers are presented by the terms of the position accuracy, the settling time and the force accuracy.y.
본 논문에서는 Adaboost알고리즘을 이용한 얼굴인식 하드웨어 시스템의 구조를 제안하였다. 제안된 하드에어 구조는 초당 30프레임을 가지며 실시간 처리가 가능하다. 또한 Adaboost알고리즘을 이용하여 얼굴 특징 데이터를 학습하였고, 영상 크기 축소부와 적분 영상 추출부 그리고 얼굴 비교부, 메모리 인터페이스부, 데이터 그룹화, 검출결과 표시부 등으로 구성되었다. 제안된 하드웨어 구조는 사이클당 1포인트를 계산 할 수 있는 구조로 속도의 향상을 가져오며 full HD($1920{\times}1080$)의 경우에는 총 사이클 수 $2,316,087{\times}30=69,482,610$로 약 70MHz의 속도를 가진다. 제안된 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 디자인되었고, Mentor Graphics Modelsim을 이용하여 검증하였으며, 합성은 FPGA Xilinx Virtex5 XC5VLX330을 이용하여 칩의 대략 35%인 74,757 Slice LUT와 45MHz의 주파수에서 동작한다.
인터넷의 성장으로 인해 반구조적인 문서의 표준인 XML 문서의 사용이 증가하고 있고 이에 따라 XML 문서의 통합과 검색을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 효율적인 문서의 통합과 검색을 위한 기초 작업은 유사 구조의 XML 문서를 클러스터링 하는 것이다. 기존 연구의 XML 문서 클러스터링에서는 문서간의 구조적 유사도를 이용하여 클러스터를 생성한다. 그러나 이러한 방법은 문서간의 구조적 유사성외 정확한 측정 기준을 만들기 어렵고, 반복적인 유사도의 비교로 인해 처리 속도가 느리다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 이 논문에서는 많은 데이타에도 유연하게 적용할 수 있는 트랜잭션 데이타를 위한 클러스터링 알고리즘을 적용하는 새로운 클러스터링 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안하는 클러스터링 방법은 하나의 DTD나 XML 스키마를 공유하는 문서 집합이 아닌 스키마가 없는 다양한 구조의 XML 문서들을 대상으로 공통 구조를 이용한다. 공통 구조를 이용하기 위하여 XML 문서의 트리 모델에서 구조를 분리하여 빈발 구조를 추출하고 이를 기반으로 클러스터링을 수행한다. 아울러, 기존 연구와의 비교 및 실험을 통해 제안 기법의 효율성을 보인다.
In this study, we applied the long short-term memory (LSTM) model to classify the cryptocurrency price time series. We collected historic cryptocurrency price time series data and preprocessed them in order to make them clean for use as train and target data. After such preprocessing, the price time series data were systematically encoded into the three-dimensional price tensor representing the past price changes of cryptocurrencies. We also presented our LSTM model structure as well as how to use such price tensor as input data of the LSTM model. In particular, a grid search-based k-fold cross-validation technique was applied to find the most suitable LSTM model parameters. Lastly, through the comparison of the f1-score values, our study showed that the LSTM model outperforms the gradient boosting model, a general machine learning model known to have relatively good prediction performance, for the time series classification of the cryptocurrency price trend. With the LSTM model, we got a performance improvement of about 7% compared to using the GB model.
The object-oriented(00) distributed real-time(RT) programming movement started in1990's and is growing rapidly at this turn of the century. Distributed real-time simulation is a field in its infancy but it is bounded to receive steadily growing recognition for its importance and wide applicability. The scheme is called the distributed time-triggered simulation scheme which is conceptually simple and easy to use but widely applicable. A new generation object oriented(00) RT programming scheme is called the time-triggered message triggered object(TMO)programming scheme and it is used to make specific illustrations of the issues. The TMO structuring scheme is a general-style components structuring scheme and supports design of all types of component including hard real time objects and non real time objects within one general structure.
The number of explosive attacks on civilian structures has recently increased. Protection of structure subjected to blast load remains quite sophisticated to predict. The use of the pyramid cover system (PCS) to strengthen sandwich structures against a blast terror has great interests from engineering experts in structural retrofitting. The sandwich steel structure performance under the impact of blast wave effect is highlighted. A 3-D numerical model is proposed to study the PCS layer to strengthen sandwich steel structures using finite element analysis (FEA). Hexagonal core sandwich (XCS) steel panels are used to study structural retrofitting using the PCS layer. Field blast test is conducted. The study presents a comparison between the results obtained by both the field blast test and the FEA to validate the accuracy of the 3-D finite element model. The effects are expressed in terms of displacement-time history of the sandwich steel panels and pressure-time history effect on the sandwich steel panels as the explosive wave propagates. The results obtained by the field blast test have a good agreement with those obtained by the numerical model. The PCS layer improves the sandwich steel panel performance under impact of detonating different TNT explosive charges.
Sheathing work used for excavation in a crowded downtown is generally a temporary strut method using H-piles and sheathing wall includes lagging, CIP, SCW or slurry wall. A temporary strut serving the support for sheathing wall acts to resist the earth pressure, but it shall be removed when installing the underground structure members. A traditional temporary strut might cause the stress imbalance of the sheathing wall when it is demolished, resulting in time extension and the risk of collapse. A traditional temporary strut method thus needs to be improved for schedule and cost reduction, risk mitigation and for preparation for potential civic complaint. A permanent strut method doesn't require installing and demolishing the temporary structure that will lead to reducing the time and cost and the structural risk during the demolition process. And given the girder, the part of the underground structure, serves the role of strut, it can secure the wider interval compared to the traditional method, which enables to secure the wider space for the convenience of excavation as well as enhance the constructability and efficient site management. The thesis was intended to study the composite girder designed to use the strut as permanent structure so as to reduce the excavation and floor height.
Construction project have extremely high risk in the process of construction owing to unexpected event, like as design amendment. As a result, owner have to endure enormous extra-cost to control the risk and continue to the project having more higher uncertainty. Also, if the structure is completed, it is needed that the structure is protected and maintained continuously during life cycle time to satisfying original aim of structure itself. LCC analysis to calculate cost of structure alternatives divides into two stage, one is design_LCC and the other is maintenace_LCC. But two stages all is needed in the transition deterioration model to calculate more reasonable LCC analysis. This paper developed the model using analysis of FMS contents and survey from professional about Prestressed concrete beam girder bridge(PC Beam bridge)in railway. The model is focused in project level of PC beam because any condition state information for element level analysis can not get up. This paper is intended to use the developed model in LCC analysis of PC Beam bridge in railway and constitute the foundation to perform more deep study in the near future.
Generally, the goal of seismic retrofit design of an existing structure using energy dissipation devices is to determine the optimum design parameters of a retrofit device to satisfy a specified limit state with minimum cost. However, the presence of multiple parameters to be optimized and the computational complexity of performing non-linear analysis make it difficult to find the optimal design parameters in the realistic 3D structure. In this study, genetic algorithm-based optimal seismic retrofit methods for determining the required number, yield strength, and location of steel slit dampers are proposed to retrofit an asymmetric soft first-story structure. These methods use a multi-objective and single-objective evolutionary algorithms, each of which varies in computational complexity and incorporates nonlinear time-history analysis to determine seismic performance. Pareto-optimal solutions of the multi-objective optimization are found using a non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II). It is demonstrated that the developed multi-objective optimization methods can determine the optimum number, yield strength, and location of dampers that satisfy the given limit state of a three-dimensional asymmetric soft first-story structure. It is also shown that the single-objective distribution method based on minimizing plan-wise stiffness eccentricity turns out to produce similar number of dampers in optimum locations without time consuming nonlinear dynamic analysis.
Nondestructive evaluation (NDE) is an important task of civil engineering structure monitoring and inspection, but minor damage such as small cracks in local structure is difficult to observe. If cracks continued expansion may cause partial or even overall damage to the structure. Therefore, monitoring and detecting the structure in the early stage of crack propagation is important. The crack detection technology based on machine vision has been widely studied, but there are still some problems such as bad recognition effect for small cracks. In this paper, we proposed a deep learning method based on sweep signals to evaluate concrete surface crack with a width less than 1 mm. Two convolutional neural networks (CNNs) are used to analyze the one-dimensional (1D) frequency sweep signal and the two-dimensional (2D) time-frequency image, respectively, and the probability value of average damage (ADPV) is proposed to evaluate the minor damage of structural. Finally, we use the standard deviation of energy ratio change (ERVSD) and infrared thermography (IRT) to compare with ADPV to verify the effectiveness of the method proposed in this paper. The experiment results show that the method proposed in this paper can effectively predict whether the concrete surface is damaged and the severity of damage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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