KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.39
no.3
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pp.461-467
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2019
Advances in location-aware and IoT (Internet of Things) technology increase the rapid generation of massive movement data. Knowledge discovery from massive movement data helps us to understand the urban flow and traffic management. This paper proposes a method to analyze frequent origin-destination sequence patterns from irregular spatiotemporal taxi pick-up locations. The proposed method starts by conducting cluster analysis and then run a frequent sequence pattern analysis based on identified clusters as a base unit. The experimental data is Seoul taxi trajectory data between 7 a.m. and 9 a.m. during one week. The experimental results present that significant frequent sequence patterns occur within Gangnam. The significant frequent sequence patterns of different regions are identified between Gangnam and Seoul City Hall area. Further, this study uses administrative boundaries as a base unit. The results based on administrative boundaries fails to detect the frequent sequence patterns between different regions. The proposed method can be applied to decrease not only taxis' empty-loaded rate, but also improve urban flow management.
The Journal of Korean Society for Radiation Therapy
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v.26
no.2
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pp.207-216
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2014
Purpose : We present a method to reduce this gap and complete the treatment plan, to be made by the re-optimization is performed in the same conditions as the initial treatment plan different from Monaco treatment planning system. Materials and Methods : The optimization is carried in two steps when performing the inverse calculation for volumetric modulated radiation therapy or intensity modulated radiation therapy in Monaco treatment planning system. This study was the first plan with a complete optimization in two steps by performing all of the treatment plan, without changing the optimized condition from Step 1 to Step 2, a typical sequential optimization performed. At this time, the experiment was carried out with a pencil beam and Monte Carlo algorithm is applied In step 2. We compared initial plan and re-optimized plan with the same optimized conditions. And then evaluated the planning dose by measurement. When performing a re-optimization for the initial treatment plan, the second plan applied the step optimization. Results : When the common optimization again carried out in the same conditions in the initial treatment plan was completed, the result is not the same. From a comparison of the treatment planning system, similar to the dose-volume the histogram showed a similar trend, but exhibit different values that do not satisfy the conditions best optimized dose, dose homogeneity and dose limits. Also showed more than 20% different in comparison dosimetry. If different dose algorithms, this measure is not the same out. Conclusion : The process of performing a number of trial and error, and you get to the ultimate goal of treatment planning optimization process. If carried out to optimize the completion of the initial trust only the treatment plan, we could be made of another treatment plan. The similar treatment plan could not satisfy to optimization results. When you perform re-optimization process, you will need to apply the step optimized conditions, making sure the dose distribution through the optimization process.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.14
no.2
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pp.135-141
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2001
차량 충돌시 자동차의 시트는 승객 및 운전자를 보호해야 한다. 따라서 자동차시트는 충분한 강도를 가져야 하며 이것은 여러 가지 법규에 의해서 제재되고 있다. 물리적 실험 결과가 법규에 정한 규정치를 만족시키기 위해 과대설계 될 수 있다. 그러나 이것은 연비를 줄이기 위한 경량화의 만족이라는 설계요구에 상충한다. 본 논문에서는 헤드레스트 강도시험을 시뮬레이션하고 과대 설계되어 있다고 판단되는 어퍼암을 최적화 모델로 최적설계를 수행하였다. 순차 이차 계획법인 PLBA 알고리즘과 민감도 해석을 위하여 직접근사해석법을 사용하였다.
In the back analysis of braced excavation based on displacement measurements, the accumulated errors of abnormal displacement caused by unexpected loads are usually observed. To minimize such errors, in this study, displacement increment was used fur back analysis rather than displacement for the conventional method. That is, the increment of sequential displacement is used as the objective function and the back analysis program is developed by taking advantage of sequential linear programming method by modified method of feasible directions. Based on small scale model test, the analysis of proposed method is verified.
Ju Byeong-Hyeon;Cho Tae-Min;Jung Do-Hyun;Lee Byung-Chai
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.30
no.8
s.251
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pp.923-930
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2006
A Kriging model is a sort of approximation model and used as a deterministic model of a computationally expensive analysis or simulation. Although it has various advantages, it is difficult to assess the accuracy of the approximated model. It is generally known that a mean square error (MSE) obtained from the kriging model can't calculate statistically exact error bounds contrary to a response surface method, and a cross validation is mainly used. But the cross validation also has many uncertainties. Moreover, the cross validation can't be used when a maximum error is required in the given region. For solving this problem, we first proposed a modified mean square error which can consider relative errors. Using the modified mean square error, we developed the strategy of adding a new sample to the place that the MSE has the maximum when the MSE is used for the assessment of the kriging model. Finally, we offer guidelines for the use of the MSE which is obtained from the kriging model. Four test problems show that the proposed strategy is a proper method which can assess the accuracy of the kriging model. Based on the results of four test problems, a convergence coefficient of 0.01 is recommended for an exact function approximation.
Kim, Hansu;Song, Yuho;Lee, Seungha;Huh, Kunsoo;Lee, Tae Hee
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.41
no.9
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pp.817-823
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2017
In the past, research has been conducted on the development of an adaptive cruise control algorithm considering fuel efficiency, and an adaptive cruise control system considering fuel efficiency have been developed. However, research on optimizing vehicle and adaptive cruise control parameters in order to maximize performances is insufficient. In this study, the design optimization of vehicle and control parameters considering fuel efficiency, trackability, ride comfort and safe distance is performed. This paper proposes performance measures of vehicle behavior and develops an adaptive cruise control system. In addition, based on the screening of vehicle parameters that significantly influence performances, kriging surrogate models are constructed through a sequential design of experiment, and kriging surrogate model-based design optimization is performed to maximize fuel efficiency and satisfy target performances.
Recent development in science and technology has modernized the weapon systems of ROKN (Republic Of Korea Navy). Although the cost of purchasing, operating, and maintaining the cutting-edge weapon systems has been increased significantly, the national defense expenditure is under a tight budget constraint. In order to maintain the availability of ships with low cost, we need an efficient and scientific method for managing repairable parts. In this study, we propose a simulation model that computes the availability of ship's repairable parts. Our model is based on the METRIC (Multi Echelon Technique Repairable Item Control) model and extends to five sub-models to reflect the realistic situations that arise in the navy, such as planned maintenance, condemnation, lateral transshipment, and cannibalization. We have performed simulations to compute the availability of repairable parts while setting the part-level consistent throughout the five models and carried out two sensitivity analyses. The simulation results show the differences in the part availability in different models. The experiments confirm our claim that ROKN needs an inventory management system that captures the operational characteristics of the navy.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.22
no.5
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pp.66-72
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2014
A kinematic analysis method has been used as analysis method for dynamic behavior of moving parts of vehicle, especially hood part. Such analysis method, however, has its limitations in terms of design technology, including, over travel of hood that occurs due to lack of considerations of compliance characteristics, such as flexible components of hood's weather strip and over slam bumper. Therefore, it is necessary to develop a modeling which reflects compliance of flexible components of hood and elastic characteristics of panel for improvement of design process. In this thesis, a finite element method as mentioned earlier, is developed to represent over travel of hood. Also optimization process applying sequential approximate optimization is suggested to prevent over travel. The over travel analysis method and optimization process, which are developed through the research, would make it possible to design with high quality and credibility. Furthermore, it is expected that the time for design would be reduced and the design quality also improved.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.28
no.9
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pp.1399-1407
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2004
Structural optimization has been carried out in continuous design space or in discrete design space. Generally, available designs are discrete in design practice. However, the methods for discrete variables are extremely expensive in computational cost. An iterative optimization algorithm is proposed for design in a discrete space, which is called a sequential algorithm using orthogonal arrays (SOA). We demonstrate verifying the fact that a local optimum solution can be obtained from the process with this algorithm. The local optimum solution is defined in a discrete design space. Then the search space, which is a set of candidate values of each design variables formed by the neighborhood of a current design point, is defined. It is verified that a local optimum solution can be found by sequentially moving the search space. The SOA algorithm has been applied to problems such as truss type structures. Then it is confirmed that a local solution can be obtained by using the SOA algorithm
The structural optimization has been carried out in the continuous design space or in the discrete design space. Generally, available designs are discrete in design practice. But methods for discrete variables are extremely expensive in computational cost. In order to overcome this weakness, an iterative optimization algorithm was proposed for design in the discrete space, which is called as a sequential algorithm using orthogonal arrays (SOA). We focus to verify the fact that the local solution can be obtained throughout the optimization with this algorithm. The local solution is defined in discrete design space. Then the search space, which is the set of candidate values of each design variables formed by the neighborhood of current design point, is defined. It is verified that a local solution can be founded by moving sequentially the search space. The SOA algorithm has been applied to problems such as truss type structures. Then it is confirmed that a local solution can be obtained using the SOA algorithm
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[게시일 2004년 10월 1일]
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