The germination responses of Fraxinus rhynchophylla seeds collected from four provenances to constant temperature were investigated over the range $5{\sim}35^{\circ}C$. Difference among seeds in percentage and rate of germination and cardinal temperatures was observed. The seeds from Inje had high germination percentage at low temperature ($5{\sim}15^{\circ}C$) whereas those from Gangneung had high germination percentage at high temperature ($30{\sim}35^{\circ}C$). Three cardinal temperatures viz., the base ($T_b$), the maximum ($T_m$) and the optimum ($T_o$) for germination percentage and germination rate varied among four provenances. $T_b$, $T_m$ and $T_o$ for F. rhynchophylla seed germination as estimated by the quadratic models were the lowest in Inje while those were the highest in Gangneung. The cardinal temperatures ($T_b$, $T_m$ and $T_o$) were estimated by linear sub- and supra-optimal models for germination rate as a function of temperature response. $T_b$ was the lowest in Hoengseong while that was the highest in Gangneung. $T_m$ and $T_o$ were the lowest in Inje while those were also the highest in Gangneung. That is, the seeds from the provenance where the annual mean temperature was high had the higher cardinal temperatures ($T_b$, $T_m$ and $T_o$) as compared to seeds from the provenance where the annual mean temperature was low.
Breaking wave is one of the important design factors in the design of coastal and port structures as they are directly related to various physical phenomena occurring on the coast, such as onshore currents, sediment transport, shock wave pressure, and energy dissipation. Due to the inherent complexity of the breaking wave, many empirical formulas have been proposed to predict breaker indices such as wave breaking height and breaking depth using hydraulic models. However, the existing empirical equations for breaker indices mainly were proposed via statistical analysis of experimental data under the assumption of a specific equation. In this study, a new Munk-type empirical equation was proposed to predict the height of breaking waves based on a representative linear supervised machine learning technique with high predictive performance in various research fields related to regression or classification challenges. Although the newly proposed breaker height formula was a simple polynomial equation, its predictive performance was comparable to that of the currently available empirical formula.
The axial load on the concrete-filled steel tube (CFT) column produces confinement stress, which enhances strength of the core concrete. The amount of strength increase in concrete depends on the magnitude of produced confinement stress. From nonlinear analyses, the ultimate resisting capacity of the CFT columns subjected to axial loads was calculated. Nonlinear material properties such as Poisson's ratio and stress-strain relation were considered in the suggested model, and the maximum confining stress was obtained by multi axial yield criteria of the steel tube. This proposed model was verified by comparing the analytical results with experimental results. Then, regression analyses were conducted to predict the maximum confining stress according to D/t ratio and material properties without rigorous structural analysis. To ensure the validity of the suggested regression formula, various empirical formulas and Eurocode4 design code were compared.
This paper mainly deals with the appropriation of ship voyage allocation, using a heuristic regression model, in order to reduce total costs incurred in port, yard and at sea under the specific port condition. Because of different behavior of costs incurred in port, yard and at sea, an effort to minimize these costs by adjusting the number of voyages for three ship classes(50,000, 100,000, and 150,000-ton) should be made. For instance, if the port managers attempt to reduce the sea transport cost by increasing the annual allocated number of ship voyages classed 150,000-ton for economies of scale, they have no choice but to suffer a significant increase in queueing cost due to port congestion. To put it differently, there are trade-off relationships among the costs incurred in port, yard, and at sea. We utilized a computer simulation result to perform a couple of regression analyses in order to figure out the appropriate range of allocated number of voyages of each ship class using a heuristic approach. The detailed analytical results will be shown at the main paper. We also suggested a net present value(NPV) model to make a proper investment decision for an additional berth of 200,000-ton class that alleviates port congestion and reduces transport cost incurred both in port and at sea.
Lee, Do Hyung;Jeon, Jeongmoon;Jeong, Minchul;Kong, Jungsik
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.3A
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pp.227-234
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2011
Recently, a high strength concrete of more than 40 MPa has been increasingly used in practice. However, use of the high strength concrete may influence on design parameters, particularly stress distribution. This is very true since the current everyday practice employs equivalent rectangular stress distribution that is derived from normal strength concrete. Subsequently, the stress distribution seems to be reevaluated and then a new distribution with new parameters needs to be suggested for the high strength concrete. For this purpose, linear and multiple regression analyses have been carried out in term of using experimental data for the high strength concrete of 40 to 80 MPa available in literatures. Accordingly, new parameters associated with the stress distribution have been proposed and employed for the design of flexural and compressive members. Comparative design examples indicate that designs with new parameters reduce section dimensions compared to those with the current code parameters for concrete strengths of 40 to 70 MPa. In particular, for compressive members, design with new parameters exhibit conservative compressive force compared to those with the current code parameters.
Current design equations for shear strength of reinforced concrete columns generally overestimate the shear strength contribution by the circular transverse reinforcement. This is due to the simplification of the discrete distribution of the reinforcement to the continuous one and the imprudent application of the classical truss model to the circular section, which is different in shear-resisting mechanism from the rectangular section. This study presents a rational model for the prediction of shear strength contribution by the circular transverse reinforcement considering the starting location of a diagonal crack, the number of transverse reinforcing bars crossing the main crack and the geometrical strength component of the transverse resistance. It was found that, for lower amount transverse reinforcement, the crack starting point and the number of crack crossing bars greatly influence the shear-resisting capacity. Proposed model leads to a reliable design equation which is derived using a linear regression method and is in good agreement with the lower bound of exact strength curve.
Sung, Jang Hyun;Baek, Hee-Jeong;Kang, Hyun-Suk;Kim, Young-Oh
Journal of Wetlands Research
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v.14
no.3
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pp.341-352
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2012
The purpose of this study is to statistically project future probable rainfall and to quantitatively assess a future flood vulnerability using flood vulnerability model. To project probable rainfall under non-stationarity conditions, the parameters of General Extreme Value (GEV) distribution were estimated using the 1 yr data added to the initial 30 yr base series. We can also fit a linear regression model between time and location parameters after comparing the linear relationships between time and location, scale, and shape parameters, the probable rainfall in 2030 yr was calculated using the location parameters obtained from linear regression equation. The flood vulnerability in 2030 yr was assessed inputted the probable rainfall into flood vulnerability assessment model suggested by Jang and Kim (2009). As the result of analysis, when a 100 yr rainfall frequency occurs in 2030 yr, it was projected that vulnerability will be increased by spatial average 5 % relative to present.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.25
no.9
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pp.1593-1602
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2001
본 연구는 스포츠 아우터웨어용 나일론 직물의 소리에 대한 주관적 감각과 이에 관련된 객관적 측정치를 규명하기 위하여, 서로 다른 8종의 나일론 직물의 소리의 스펙트럼 파형을 고찰하였으며, 소리 파라미터로 총음압(level pressure of total sound, LPT),세 가지 AR (autoregressive)계수, Zwicker의 심리음향학적 모델에 따른 크기(Z)와 날카로움(Z)를 계산하였고, Kawabata Evaluation System(KES)으로 직물의 물리적 성질을 측정하였다. 주관적 감각 평가를 위하여 피험자에게 녹음된 각 직물소리를 들려주어 7개 소리 감각 (부드러움, 시끄러움, 날카로움, 맑음, 거 침, 높음, 유쾌함)을 의미분별척도로 답하게 한 후, 단계적 선형 회귀식을 이용하여 직물 소리의 주관적 감각에 대한 예측 모델을 제시하였다. 울트라스웨이드를 제외한 태피터 나일론 직물들은 스펙트럼 파형 에서 다른 조성 섬유의 직물들보다 음압 값이 높고, 총음압이 60dB 안팎의 값을 보여, 착용자에게 불쾌감을 줄 것으로 예상되었으며, 주관적 감각 평가에서도 소리의 부드러움과 맑음, 유쾌함에서 음의 점수를, 시끄러움과 날카로움, 거침, 높음에서 양의 점수를 얻었다. 주관적 감각의 예측모델에서 총음압은 시끄러움과 거침에 정적 영향을, 유쾌함에 부적 영향을 미쳐서 나일론 직물 소리의 총음압이 50dB 이하일 때 주관적으로 유쾌하게 느껴지는 것으로 나타났다.
Groundwater is an important water resource that can be used along with surface water. In particular, in the case of island regions, research on groundwater level variability is essential for stable groundwater use because the ratio of groundwater use is relatively high. Researches using artificial intelligence models (AIs) for the prediction and analysis of groundwater level variability are continuously increasing. However, there are insufficient studies presenting evaluation criteria to judge the appropriateness of groundwater level prediction. This study comprehensively analyzed the research results that predicted the groundwater level using AIs for various regions around the world over the past 20 years to present the range of allowable groundwater level prediction errors. As a result, the groundwater level prediction error increased as the observed groundwater level variability increased. Therefore, the criteria for evaluating the adequacy of the groundwater level prediction by an AI is presented as follows: less than or equal to the root mean square error or maximum error calculated using the linear regression equations presented in this study, or NSE ≥ 0.849 or R2 ≥ 0.880. This allowable prediction error range can be used as a reference for determining the appropriateness of the groundwater level prediction using an AI.
The purpose of this study is to propose a mixture proportioning approach based on the replacement level of natural sand for reducing $CO_2$ emissions from artificial lightweight aggregate concrete(LWAC) production. To assess the effect of natural sand on the reduction of $CO_2$ emissions and compressive strength of LWAC, a total of 379 specimens compiled from different sources were analyzed. Based on the non-linear regression analysis using the database and the previous mixture proportioning method proposed by Yang et al., simple equations were derived to determine the concrete mixture proportioning and the replacement level of natural sand for achieving the targeted performances(compressive strength, initial slump, air content, and $CO_2$ reduction ratio) of concrete. Furthermore, the proposed equations are practically applicable to straightforward determination of the $CO_2$ emissions from the provided mixture proportions of LWAC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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