If pipes are damaged in a water distribution network (WDN), adjacent valves are closed to isolate the pipes for repair. Due to the closed valves, parts of WDN are isolated from water supply sources. The isolated area is divided into Intended Isolation Area (IIA) and Unintended Isolation Area (UIA). The IIA occurs by intention to isolate the damaged pipe, while UIA is unintentionally disconnected from the sources due to IIA. Thus, the extension of isolated area and suspended flows are mainly affected by number and location of installed valves in WDN. In this study, optimization models were developed to determine optimal valve locations in WDN. In a single-objective model, total water supply suspension is minimized, while a multi-objective model intends to simultaneously minimize the suspended flow and valve installation cost. Optimal valve placement results obtained from both models were compared and analyzed using a sample application network.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.35
no.6
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pp.351-356
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2022
In this paper, we present the regression analysis and design optimization for improving the permeability of 3D woven materials based on numerical analysis data. First, the parametric analysis model is generated with variables that define the gap sizes between each directional wire of the woven material. Then, material properties such as bulk modulus, thermal conductivity coefficient, and permeability are calculated using numerical analysis, and these material data are used in the polynomial-based regression analysis. The Pareto optimal solution is obtained between bulk modulus and permeability by using multi-objective optimization and shows their trade-off relation. In addition, gradient-based design optimization is applied to maximize the fluid permeability for 3D woven materials, and the optimal designs are obtained according to the various minimum bulk modulus constraints. Finally, the optimal solutions from regression equations are verified to demonstrate the accuracy of the proposed method.
Kim, Hyung-Rae;Hwang, Jong-Sun;Kim, Jeong-Woo;Lee, Seon-Ho
Economic and Environmental Geology
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v.45
no.4
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pp.377-384
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2012
The main field component of the Earth's magnetic field was modeled from the tri-axial magnetometer onboard KOrean MultiPurpose SATellite-II (KOMPSAT-II) for the purpose of satellite attitude control. The model computed by the KOMPSAT-II magnetometer measurement data is compared with the International Geomagnetic Reference Field (IGRF) model of a degree of up to 13 in spherical harmonic coefficients. The previous study with KOMPSAT-I (Kim et al. 2004) indicated a good correlation of power spectrum of spherical harmonic coefficients with respect to the degree up to 5. This study, however, showed an agreement of the degree up to 8-9 of the coefficient power spectrum and a discrepancy between degrees 10 and 13. We have concluded that relevant data selection process, removal of the external field from the data in the high latitude region, an accuracy of the magnetometer all play an important role in finding a coherence with the IGRF model. This study will be extended to the secular variation model of geomagnetism if longer-period data become available.
This study estimates the VSL(value of a statistical life) as well as the WTP(willingness to pay) for mortality risk reduction using sample selection model with data on liver cancer examination which is associated with little possibility of multi-purpose(i.e. joint production) in averting behavior. The marginal benefits of mortality risk reduction are estimated by applying for household production function model with medical expense and the time required for medical examination of liver cancer. Individuals are more likely to take liver cancer test if they are male, older, higher educated, those with spouse, smoker, more income of household, and more anxious about their health. The costs of liver cancer examination are statistically significantly affected with expected signs by size of mortality risk reduction, sex, period of eduction, those with spouse, and household income. The marginal effect of mortality risk reduction owing to taking liver cancer examination is estimated at 321,097 won. The costs of liver cancer examination are increased by 905 won with more one year of education period and by 1,743 won with more one million won in household income. On liver cancer examination, male spends more 12,310 won than female and those with spouse pay more 7,969 won than those without spouse. Therefore the VSL from mortality risk reduction due to liver cancer examination is 321.10 million won at mean size of mortality risk reduction and mean cost of liver cancer examination. The results of sensitivity tests on costs and effects of liver cancer test shows that the VSLs are estimated in a range from 160.55 million won to 642.19 million won.
This study analyzed the optimization method of forest management to enhance economic and public functions, as well as the interrelationship among timber production, carbon storage, and water conservation functions in Mt.Gari leading forest management zone. For these purposes, a forest management planning model was developed using Multi-Objective Linear Programming. The model had an objective function to maximize the total NPV (Net Present Value) of weighted timber production, carbon storage, water conservation, and constraints to limit the rate of change in timber production, percentage of each age-class and tree species area, percentage of conifers and broad-leaved trees area in each management zone, minimum timber production and timber sales amount. Based on the description of forest inventory and the comprehensive plan of Mt.Gari, we analyzed stand information and management constraints of the study area. We compared management alternatives using different weights in the objective function. Therefore, the total NPV was maximized in the alternative considering the three functions in equal proportion, rather than the alternatives of maximizing only one function. When all three functions were considered simultaneously, timber production offset the carbon storage and water conservation, and carbon storage and water conservation interacted synergistically. However, when considering only two of the three functions, all combinations of functions demonstrated tradeoffs with one other. Therefore, we discovered that by considering all three functions equally, rather than only one or two functions, the economic and public values of the study area can be maximized.
One of the most intensively conducted research areas in business application study is a bankruptcy prediction model, a representative classification problem related to loan lending, investment decision making, and profitability to financial institutions. Many research demonstrated outstanding performance for bankruptcy prediction models using artificial intelligence techniques. However, since most machine learning algorithms are "black-box," AI has been identified as a prominent research topic for providing users with an explanation. Although there are many different approaches for explanations, this study focuses on explaining a bankruptcy prediction model using a counterfactual example. Users can obtain desired output from the model by using a counterfactual-based explanation, which provides an alternative case. This study introduces a counterfactual generation technique based on a genetic algorithm (GA) that leverages both domain knowledge (i.e., causal feasibility) and feature importance from a black-box model along with other critical counterfactual variables, including proximity, distribution, and sparsity. The proposed method was evaluated quantitatively and qualitatively to measure the quality and the validity.
A robust parameter set (ROPS) selection framework for an unsteady flow model was developed by combining Pareto optimums obtained by outcomes of model calibration using multi-site observations with the minimax regret approach (MRA). The multi-site calibration problem which is a multi-objective problem was solved by using an aggregation approach which aggregates the weighted criteria related to different sites into one measure, and then performs a large number of individual optimization runs with different weight combinations to obtain Pareto solutions. Roughness parameter structure which can describe the variation of Manning's n with discharges and sub-reaches was proposed and the related coefficients were optimized as model parameters. By applying the MRA which is a decision criterion, the Pareto solutions were ranked based on the obtained regrets related to each Pareto solution, and the top-rated one due to the lowest aggregated regrets of both calibration and validation was determined as the only ROPS. It was found that the determination of variable roughness and the corresponding standardized RMSEs at the two gauging stations varies considerably depending on the combinations of weights on the two sites. This method can provide the robust parameter set for the multi-site calibration problems in hydrologic and hydraulic models.
The purpose of this study is to propose a methodology for operating variable speed limit (VSL) strategies in freeway work zones. A notable feature in this study is to incorporate a multi-criteria decision making process into deriving better VSL strategies. Decision criteria in this study include operational efficiency, safety, and environmental impacts. Travel speed, acceleration noise, and CO2 were used as performance measures for evaluating VSL strategies. A multi-criteria value function was developed through an analytical hierarchical process (AHP) for representing expert's knowledge. Then, a variety of VSL operations scenarios were investigated utilizing a microscopic traffic simulation suite, VISSIM. The proposed methodology would be useful in supporting more efficient, safer, and more environment-friendly traffic operations and control in freeway work zones.
Factor analysis has been usually employed in reducing quantity of data and summarizing information on a system or phenomenon. In this analysis methodology, variables are grouped into several factors by consideration of statistic characteristics, and the results are used for dropping variables which have lower weight than others. In this study, factor analysis was applied for extracting primary factors influencing multi-dam system operation in the Han River basin, where there are two multi-purpose dams such as Soyanggang Dam and Chungju Dam, and water has been supplied by integrating two dams in water use season. In order to fulfill factor analysis, first the variables related to two dams operation were gathered and divided into five groups (Soyanggang Dam: inflow, hydropower product, storage management, storage, and operation results of the past; Chungju Dam: inflow, hydropower product, water demand, storage, and operation results of the past). And then, considering statistic properties, in the gathered variables, some variables were chosen and grouped into five factors; hydrological condition, dam operation of the past, dam operation at normal season, water demand, and downstream dam operation. In order to check the appropriateness and applicability of factors, a multiple regression equation was newly constructed using factors as description variables, and those factors were compared with terms of objective function used in operation water resources optimally in a river basin. Reviewing the results through two check processes, it was revealed that the suggested approach provided satisfactory results. And, it was expected for extracted primary factors to be useful for making dam operation schedule considering the future situation and previous results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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