Taekwondo has been known as one of the most symbolic korean sports to publicize Taekwondo various groups have performed exhibitions. These exhibition performances have gained popularity domestically and globally due to the exhibitions' display of artistry and technical mastery. Performance wear has also received wide exposure and thus needs artistic symbolism and functional considerations. This study was done to develop Taekwondo exhibition performance wear for K-Tigers, one of the most active Taekwondo exhibition performing groups. Investigation of current Taekwondo exhibition performance wear and interviewing with K-Tigers members and staff were conducted before designing the uniforms. Interviews demonstrated 3 guidelines: First, the uniforms should not be too different from the traditional wear, but still look unique. Second, it should symbolize the Korean spirit and culture. Third, it should be casual and trendy enough to appeal to young people. Based on these guidelines, 3 styles were made: Dobok style, Hanbok style and Casual style. 5 final designs were selected among 75 sketches with the consensus of the K-Tigers members. This was followed by the 3-step correction process: wearing, check fitting, and correcting design and pattern to provide satisfaction to wearers, and give more detailed information to Taekwondo performance wear design.
When the temperature of a structure varies, there is a tendency to produce changes in the shape of the structure. The resulting actions may be of considerable importance in the analysis of the structures having non-prismatic members. The computation of design forces for the non-prismatic beams having symmetrical parabolic haunches (NBSPH) is fairly difficult because of the parabolic change of the cross section. Due to their non-prismatic geometrical configuration, their assessment, particularly the computation of fixed-end horizontal forces and fixed-end moments becomes a complex problem. In this study, the efficiency of the Artificial Neural Networks (ANN) and Adaptive Neuro Fuzzy Inference Systems (ANFIS) in predicting the design forces and the design moments of the NBSPH due to temperature changes was investigated. Previously obtained finite element analyses results in the literature were used to train and test the ANN and ANFIS models. The performances of the different models were evaluated by comparing the corresponding values of mean squared errors (MSE) and decisive coefficients ($R^2$). In addition to this, the comparison of ANN and ANFIS with traditional methods was made by setting up Linear-regression (LR) model.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제5권1호
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pp.83-89
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2017
In this paper, we propose an extended method of one-hot Long Short-Term Memory (LSTM) and evaluate the performance on spam filtering task. Most of traditional methods proposed for spam filtering task use word occurrences to represent spam or non-spam messages and all syntactic and semantic information are ignored. Major issue appears when both spam and non-spam messages share many common words and noise words. Therefore, it becomes challenging to the system to filter correct labels between spam and non-spam. Unlike previous studies on information filtering task, instead of using only word occurrence and word context as in probabilistic models, we apply a neural network-based approach to train the system filter for a better performance. In addition to one-hot representation, using term weight with attention mechanism allows classifier to focus on potential words which most likely appear in spam and non-spam collection. As a result, we obtained some improvement over the performances of the previous methods. We find out using region embedding and pooling features on the top of LSTM along with attention mechanism allows system to explore a better document representation for filtering task in general.
차량의 동적특성, 즉 소음, 진동, 승차감 및 조종안정성능 등에 중요한 영향을 미치는 부품중에 하나로 차체의 중량을 지지하고 노면과 접촉하여 회전하면서 조타성을 지니는 타이어를 고려하지 않을 수 없다. 지금까지의 이러한 타이어 최적설계에 이용되어지고 있는 예측기법으로는 유한요소해석 방법이 널리 활용되어 지고 있으나, 이는 타이어에 공기압 주입 및 차량의 조종안정성능이 우수한 타이어 제품개발 및 개선을 위해 차량 주행시 타이어와 노면과의 접지면에 작용하는 힘과 모멘트를 예측할 수 있는 유한요소해석 적용기법을 개발하였으며,이러한 해석기법을 통한 결과와 실측치는 매우 유사한 관계를 지니고 있음을 알 수 있었다.
This paper deals with current harmonics and unbalanced source voltages compensation using combined filter system. Filter system consists of a series active filter and parallel passive filters. Passive filters were a traditional method to compensate current harmonics, so those were installed in power system widely. The active filter can be a substitution to improve filtering characteristics and complement drawbacks of the passive filter. The combined system of the active power filter and passive filter can has a better compensation performances and economical goods. The series type active power filter injects compensation voltage into power system by transformers. It's compensation principle is able to applicate for voltage compensation. A new control algorithm for series active filter to compensate current harmonics and unbalanced source voltages is proposed. In the proposed algorithm, a compensation voltage for harmonic reduction is calculated directly by instantaneous reactive power theory, and a compensation voltage for unbalanced source voltage is calculated in based on a synchronous reference frame. By experiments, we show validity of proposed compensation method.
Lee, Cho Hee;Kim, Eun Bin;Lee, Onseok;Kim, Eun Young
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.4241-4254
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2019
The efficiency and accuracy of handwriting measurement could be improved by adopting digital image processing. This study developed a computer-based Korean Handwriting Assessment tool. Second graders participated in this study by performing writing tasks of consonants, vowels, words, and sentences. We extracted boundary parameters for each letter using digital image processing and calculated the variables of size, size coefficient of variation (CV), misalignment, inter-letter space, inter-word space, and ratio of inter-letter space to inter-word space. Children were also administered traditional handwriting and visuomotor tests. Digital variables from image processing were correlated with these previous tests. Using these correlations, we established a three-point scoring system that computed test scores for each variable. We analyzed inter-rater reliability between the computer rater and human rater and test-retest reliability between the first and second performances. The validity was examined by analyzing the relationship between the Korean Handwriting Assessment and previous handwriting and visuomotor tests. We suggested the Korean Handwriting Assessment to measure size, size consistency, misalignment, inter-letter space, inter-word space, and space ratio using digital image processing. This Korean Handwriting Assessment tool proved to have reliability and validity. It is expected to be useful for assessing children's handwriting.
Boorla, Srinivasa M.;Bjarklev, Kristian;Eifler, Tobias;Howard, Thomas J.;McMahon, Christopher A.
Advances in Computational Design
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제4권1호
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pp.43-52
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2019
Variation Analysis (VA) is used to simulate final product variation, taking into consideration part manufacturing and assembly variations. In VA, all the manufacturing and assembly processes are defined at the product design stage. Process Capability Data Bases (PCDB) provide information about measured variation from previous products and processes and allow the designer to apply this to the new product. A new challenge to this traditional approach is posed by the Industry 4.0 (I4.0) revolution, where Smart Manufacturing (SM) is applied. The manufacturing intelligence and adaptability characteristics of SM make present PCDBs obsolete. Current tolerance analysis methods, which are made for discrete assembly products, are also challenged. This paper discusses the differences expected in future factories relevant to VA, and the approaches required to meet this challenge. Current processes are mapped using I4.0 philosophy and gaps are analysed for potential approaches for tolerance analysis tools. Matching points of simulation capability and I4.0 intents are identified as opportunities. Applying conditional variations, incorporating levels of adjustability, and the un-suitability of present Monte Carlo simulation due to changed mass production characteristics, are considered as major challenges. Opportunities including predicting residual stresses in the final product and linking them to product deterioration, calculating non-dimensional performances and extending simulations for process manufactured products, such as drugs, food products etc. are additional winning aspects for next generation VA tools.
국내에서 정량적인 스팸 수신량이 실제로 줄어들고 있음에도 불구하고, 일각에서는 스팸이 늘고 있다고 피해를 호소하기도 하고, 스팸 수신량 조사 결과는 개인이 실질적으로 느끼는 체감량과 차이가 있다고 주장하는 이용자들이 있다. 본고에서는 이러한 주장이 나오는 원인에 대한 분석과 더불어 스팸메일 관리지표와 관련된 주요 쟁점들을 살펴보고, 기존의 정량적인 스팸 수신량을 보완할 수 있는 스팸메일 관리지표 모델을 제시하고자 한다. 특히, 이용자가 스팸에 대하여 느끼는 체감 스트레스를 측정하여 이를 정량적인 수신량 지표와 더불어 정성적인 산출지표로 활용하고자 한다. 또한 본고에서 제시한 모형으로 실제 국내 현실 상황에 적용한 결과를 산출하고 그 의미를 분석하여 스팸대응정책에 활용하고자 한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권2호
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pp.79-83
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2021
This paper proposes a novel image classification method based on few-shot learning, which is mainly used to solve model overfitting and non-convergence in image classification tasks of small datasets and improve the accuracy of classification. This method uses model structure optimization to extend the basic convolutional neural network (CNN) model and extracts more image features by adding convolutional layers, thereby improving the classification accuracy. We incorporated certain measures to improve the performance of the model. First, we used general methods such as setting a lower learning rate and shuffling to promote the rapid convergence of the model. Second, we used the data expansion technology to preprocess small datasets to increase the number of training data sets and suppress over-fitting. We applied the model to 10 monkey species and achieved outstanding performances. Experiments indicated that our proposed method achieved an accuracy of 87.92%, which is 26.1% higher than that of the traditional CNN method and 1.1% higher than that of the deep convolutional neural network ResNet50.
Zheng Lu;Mengyao Zhou;Jiawei Zhang;Zhikuang Huang;Sami F. Masri
Smart Structures and Systems
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제31권5호
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pp.455-467
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2023
Impact damper is a passive damping system that controls undesirable vibration with mass block impacting with stops fixed to the excited structure, introducing momentum exchange and energy dissipation. However, harmful momentum exchange may occur in the random excitation increasing structural response. Based on the mechanism of impact damping system, a semi-active impact damper (SAID) with controllable impact timing as well as a semi-active control strategy is proposed to enhance the seismic performance of engineering structures in this paper. Comparative experimental studies were conducted to investigate the damping performances of the passive impact damper and SAID. The extreme working conditions for SAID were also discussed and approaches to enhance the damping effect under high-intensity excitations were proposed. A numerical simulation model of SAID attached to a frame structure was established to further explore the damping mechanism. The experimental and numerical results show that the SAID has better control effect than the traditional passive impact damper and can effectively broaden the damping frequency band. The parametric studies illustrate the mass ratio and impact damping ratio of SAID can significantly influence the vibration control effect by affecting the impact force.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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