Journal of the Architectural Institute of Korea Planning & Design
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v.36
no.4
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pp.41-49
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2020
The purpose of this study was to investigate the use of the Deep Neural Networks(DNN) model to classify user's emotions, in particular Electroencephalography(EEG) toward Virtual-Reality(VR) based 3D design alternatives. Four different types of VR Space were constructed to measure a user's emotion and EEG was measured for each stimulus. In addition to the quantitative evaluation based on EEG data, a questionnaire was conducted to qualitatively check whether there is a difference between VR stimuli. As a result, there is a significant difference between plan types according to the normalized ranking method. Therefore, the value of the subjective questionnaire was used as labeling data and collected EEG data was used for a feature value in the DNN model. Google TensorFlow was used to build and train the model. The accuracy of the developed model was 98.9%, which is higher than in previous studies. This indicates that there is a possibility of VR and Fast Fourier Transform(FFT) processing would affect the accuracy of the model, which means that it is possible to classify a user's emotions toward VR based 3D design alternatives by measuring the EEG with this model.
In order to develop pedestrian navigation service that provides optimal pedestrian routes based on pedestrian satisfaction levels, it is required to develop a prediction model that can estimate a pedestrian's satisfaction level given a certain condition. Thus, the aim of the present study is to develop a pedestrian satisfaction prediction model based on three machine learning algorithms: Logistic Regression, Random Forest, and Artificial Neural Network models. The 2009, 2012, 2013, 2014, and 2015 Pedestrian Satisfaction Survey Data in Seoul, Korea are used to train and test the machine learning models. As a result, the Random Forest model shows the best prediction performance among the three (Accuracy: 0.798, Recall: 0.906, Precision: 0.842, F1 Score: 0.873, AUC: 0.795). The performance of Artificial Neural Network is the second (Accuracy: 0.773, Recall: 0.917, Precision: 0.811, F1 Score: 0.868, AUC: 0.738) and Logistic Regression model's performance follows the second (Accuracy: 0.764, Recall: 1.000, Precision: 0.764, F1 Score: 0.868, AUC: 0.575). The precision score of the Random Forest model implies that approximately 84.2% of pedestrians may be satisfied if they walk the areas, suggested by the Random Forest model.
In the Structural Health Monitoring (SHM) system of civil engineering, data missing inevitably occurs during the data acquisition and transmission process, which brings great difficulties to data analysis and poses challenges to structural health monitoring. In this paper, Convolution Neural Network (CNN) is used to recover the nonstationary wind speed data missing randomly at sampling points. Given the technical constraints and financial implications, field monitoring data samples are often insufficient to train a deep learning model for the task at hand. Thus, simulation combined transfer learning strategy is proposed to address issues of overfitting and instability of the deep learning model caused by the paucity of training samples. According to a portion of target data samples, a substantial quantity of simulated data consistent with the characteristics of target data can be obtained by nonstationary wind-field simulation and are subsequently deployed for training an auxiliary CNN model. Afterwards, parameters of the pretrained auxiliary model are transferred to the target model as initial parameters, greatly enhancing training efficiency for the target task. Simulation synergy strategy effectively promotes the accuracy and stability of the target model to a great extent. Finally, the structural dynamic response analysis verifies the efficiency of the simulation synergy strategy.
This paper is focused on development of models for measuring lateral and vertical track irregularities from corresponding accelerometers of an in-service high-speed train. Generally, the track irregularity was measured by a special railway inspection vehicle or system with contact or non-contact sensors. However, the sensors are very expensive and vulnerable to a harsh environment. Displacement estimation from an inertial measurement unit and its wave-band filtering was already developed in the previous study, and it was found that their results included not only the track irregularities but also other information such as phase delay of the applied filters, and suspension and conicity of the wheel. To identify the track irregularities from those results, a compensation filtering method was proposed. Each directional compensation filter was derived by using a system identification method with the estimated directional displacement as input and the corresponding track irregularities as output. In this paper, they are integrated into a model for each direction and applied to the measured lateral and vertical acceleration data from the axle-box and bogie of an in-service high-speed train. Their results are compared with the data from the track geometry measurement system. From the comparison, the proposed models are a useful tool for the measurement of the track irregularities using accelerometers of in-service high-speed trains.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.17
no.3
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pp.285-295
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2016
A contact strip shape of a high speed train pantograph system was optimized with CFD to increase the aerodynamic performance and stability of contact force, and the results were validated by a wind tunnel test. For design of the optimal contact strip shape, a Kriging model and genetic algorithm were used to ensure the global search of the optimal point and reduce the computational cost. To enhance the performance and robustness of the contact strip for high speed pantograph, the drag coefficient and the fluctuation of the lift coefficient along the angle of attack were selected as design objectives. Aerodynamic forces were measured by a load cell and HWA (Hot Wire Anemometer) was used to measure the Strouhal number of wake flow. PIV (Particle Image Velocimetry) was adopted to visualize the flow fields. The optimized contact strip shape was shown a lower drag with smaller fluctuation of vertical lift force than the general shaped contact strip. And the acoustic noise source strength of the optimized contact strip was also reduced. Finally, the reduction amount of drag and noise was assessed when the optimized contact strip was applied to three dimensional pantograph system.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.20
no.1
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pp.98-105
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2010
Squeal, a kind of self-excited vibration, is generated by the friction between the disc and the friction materials. It occurs at the ending stage of the braking process, and radiates and audible frequency range of 1 kHz to 10 kHz. Squeal is generated from unstability because of the coupling between the translation and rotation of the system. This instability is caused by the follower force and follower force is normal component of the friction force. In this paper modal analysis of wheel brake system was performed in order to predict the squeal phenomenon. It was shown that the prediction of system instability is possible by FEM. A finite element model of that brake system was made. Some parts of a real brake was selected and modeled. Modal analysis method performs analyses of each brake system component. Experimental modal analysis was performed for each brake components and experimental results were compared with analytical results from FEM. To predict the dynamic unstability of a whole system, the complex eigenvalue analysis for assembly modeling of components confirmed by modal analysis is performed. The finite element models of the disk brake assembly have been constructed, and the squeal noise problems have been solved by complex eigenvalue analysis. The complex eigenvalue analysis results compared with real train test.
Kim, Jae-Moon;Kim, Yang-Soo;Chang, Chin-Young;Ahn, Jeong-Jun
Proceedings of the KIEE Conference
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2009.07a
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pp.2152_2153
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2009
In this study, the dynamic characteristic of a contact wire and pantograph suppling electrical power to high-speed trains are investigated from an electrical response point of view. To analysis power line disturbance by induced contact loss phenomenon for high speed operation, a hardware Simulator which considered contact loss between contact wire and the pantograph as well as contact wire deviation is developed. It is confirmed that a contact wire and pantograph model are necessary for studying the dynamic behavior of the pantograph system. One of the most important needs accompanied by increasing the speed of high-speed train is reduced that an arc phenomenon by loss of contact brings out EMI. In case of a high-speed train using electrical power, as comparison with diesel rolling stock, PLD(Power Line Disturbance) such as harmonic, transient voltage and current, EMI, dummy signal injection etc usually occurs. Throughout experiment, it is verified that an arc phenomenon is brought out for simulator operation and consequently conducted noise is flowed in electric circuit by power line disturbance.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.35
no.1
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pp.85-90
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2011
To maintain the safety and efficiency of railroad vehicles, it is important to understand the working of the brake system with anti-skid control unit (ASCU) for rolling stocks. In this paper, a HILS (Hardware In-the Loop Simulations) system with ASCU hardware (for logic) and a DSP board (for dynamics) is developed to analyze skidding of the Hanvit-200 train during the process of braking. Experimental results are presented for the case that the skid on one of the four wheels is artificially generated using a Simulink model. A convenient GUI is prepared using ControlDesk of dSPACE.
The late industrial structures have been changed rapidly. Thus the educational institutes and businesses should be able to react with speed to the change of paradigm. The importance of talent who is taped and leads to epochal and social trend of change has been strongly emphasized. Recently with the phenomena of technical fusion and composition it is emphasized that the requested talent by an enterprise is the multi professional person who has the diverse professional technology and the ability of the solving problem. Changing a person who requires from an enterprise the upbringing goal of the educational institute undergo a great many changes. Thus analyzing the required talent by an enterprise, the purpose of this study is to suggest the educational program to train the multi professional person by the example of the operation of innovative engineering education program financially supported by Minister of Education, Science and Technology.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.58
no.4
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pp.427-431
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2009
In this study, the dynamic characteristic of a contact wire and pantograph suppling electrical power to high-speed trains are investigated from an electrical response point of view. To analysis power line disturbance by induced contact loss phenomenon for high speed operation, a hardware Simulator which considered contact loss between contact wire and the pantograph as well as contact wire deviation is developed. It is confirmed that a contact wire and pantograph model are necessary for studying the dynamic behavior of the pantograph system. One of the most important needs accompanied by increasing the speed of high-speed train is reduced that an arc phenomenon by loss of contact brings out EMI. In case of a high-speed train using electrical power, as comparison with diesel rolling stock, PLD(Power Line Disturbance) such as harmonic, transient voltage and current, EMI(Electromagnetic Interference), dummy signal injection etc usually occurs. Throughout experiment, it is verified that an arc phenomenon is brought out for simulator operation and consequently conducted noise is flowed in electric circuit by power line disturbance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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