This study was conducted to derive a model of the legal system that is the basis for realizing the service economy, political administration, and social education system. Based on the experience of mankind's legal system operation in the historical era for the past 5,000 years, a legal system model that will make the future human society sustainable has been established. The problems of the current legal system were analyzed at the fundamental level. The root cause of injustice and unfairness was analyzed and a new legal system was designed. Through the legal systems of various national societies that have been attempted in the history of mankind, the structure of the legal system that is desirable for the modern society was designed. Human society, which has experienced how much good legal system has been and is being abused by human irrationality and nonsense, needs to make an effort to change the legal system paradigm itself by learning lessons from failure. This study derives the basis for a legal system that can realize justice and a fair society in the long term. It proposed a model for improving the legal system that allows human society to be happy for a long time. To this end, the fundamental role of the legal system was analyzed at the ideological level and the problems of the current legal system were presented. In addition, the problem of fundamental assumptions about human nature was analyzed and improved assumptions were presented. The structural system of the current legal system was analyzed and a new structure was proposed. In addition, a plan for the operation of a new legal system based on a new structure was suggested. The new legal system was named servicism system. This is because it is a model centered on thorough checks and balances between all opponents, not a simple linear one-dimensional legal system, but a multidimensional legal system, and because it is a viewpoint that clearly recognizes both human reason and desire. The new system is a model that reflects the confrontation between the rule of law and the non-law rule and the confrontation between the power people and the general public. A follow-up study is needed on a concrete plan for transitioning from the current legal system to a new legal system.
This paper deals with the accurate estimation of 3- D pose (position and orientation) of a moving object with reference to the world frame (or robot base frame), based on a sequence of stereo images taken by cameras mounted on the end - effector of a robot manipulator. This work is an extension of the previous work[1]. Emphasis is given to the 3-D pose estimation relative to the world (or robot base) frame under the presence of not only the measurement noise in 2 - D images[ 1] but also the camera position errors due to the random noise involved in joint angles of a robot manipulator. To this end, a new set of discrete linear Kalman filter equations is derived, based on the following: 1) the orientation error of the object frame due to measurement noise in 2 - D images is modeled with reference to the camera frame by analyzing the noise propagation through 3- D reconstruction; 2) an extended Jacobian matrix is formulated by combining the result of 1) and the orientation error of the end-effector frame due to joint angle errors through robot differential kinematics; and 3) the rotational motion of an object, which is nonlinear in nature, is linearized based on quaternions. Motion parameters are computed from the estimated quaternions based on the iterated least-squares method. Simulation results show the significant reduction of estimation errors and also demonstrate an accurate convergence of the actual motion parameters to the true values.
To assess the port development and maritime traffic environment, the future traffic volume has been estimated using the number of inbound and outbound vessel for a specific port. The estimation of future traffic volume should be considered as an important factor to establish the degree of fairway congestion, the determination of fairway width and the operational role. Until now, the number of in and out vessel for the port has been only estimated mainly, but the type and size of inbound and outbound ships are different depending on the port's characteristics. So, it is difficult to estimate the future traffic volume using the change of only one item. This paper calculates the future traffic volume using the marine traffic characteristic factors as the number of coastal ship and ocean-going ship, the size of ship and the change of cargo volume per a ship etc. And it compared with the results of Artificial Neural Network(ANN) for accurate identification of nonlinear system.
Kim, Seong-Hwan;Na, Seon-Hong;Han, Jin-Tae;Kim, Sung-Ryul;Sun, Chang-Guk;Kim, Myoung-Mo
Journal of the Korean Geotechnical Society
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v.27
no.5
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pp.85-92
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2011
The dynamic behavior of piles becomes very complex due to soil-pile dynamic interaction, soil non-linearity, resonance phenomena of soil-pile system and so on. Therefore, the proper numerical simulation of the pile behavior needs much effort and calculation time. In this research, a new modeling method, which can be applied to the conventional finite difference analysis program FLAC 3D, was developed to reduce the calculation time. The soil domain in this method is divided into a near-field region and a far-field region, which is not influenced by the soil-pile dynamic interaction. Then, the ground motion of the far-field is applied to the boundaries of the near-field instead of modeling the far-field region as finite meshes. In addition, the soil non-linearity behavior is modeled by using the hysteretic damping model, which determines the soil tangent modulus as a function of shear strain and the interface element was applied to simulate the separation and slip between the soil and pile. The proposed method reduced the calculation time by as much as one third compared with a usual modeling method and maintained the accuracy of the calculated results. The calculated results by the proposed method showed a good agreement with the prototype pile behavior, which was obtained by applying a similitude law to the 1-g shaking table test results.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.49
no.3
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pp.82-89
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2012
This paper presents the intelligent tracking algorithm for maneuvering target using the positional error compensation of the maneuvering target. The difference between measured point and predict point is separated into acceleration and noise. Fuzzy c-mean clustering and predicted impact point are used to get the optimal acceleration value. The membership function is determined for acceleration and noise which are divided by fuzzy c-means clustering and the characteristics of the maneuvering target is figured out. Divided acceleration and noise are used in the tracking algorithm to compensate computational error. The filtering process in a series of the algorithm which estimates the target value recognize the nonlinear maneuvering target as linear one because the filter recognize only remained noise by extracting acceleration from the positional error. After filtering process, we get the estimates target by compensating extracted acceleration. The proposed system improves the adaptiveness and the robustness by adjusting the parameters in the membership function of fuzzy system. To maximize the effectiveness of the proposed system, we construct the multiple model structure. Procedures of the proposed algorithm can be implemented as an on-line system. Finally, some examples are provided to show the effectiveness of the proposed algorithm.
For power energy, optimal generation and distribution plans based on accurate demand forecasts are necessary because it is not recoverable after they have been delivered to users through power generation and transmission processes. Failure to predict power demand can cause various social and economic problems, such as a massive power outage in September 2011. In previous studies on forecasting power demand, ARIMA, neural network models, and other methods were developed. However, limitations such as the use of the national average ambient air temperature and the application of uniform criteria to distinguish seasonality are causing distortion of data or performance degradation of the predictive model. In order to improve the performance of the power demand prediction model, we divided Korea into five major regions, and the power demand prediction model of the linear regression model and the neural network model were developed, reflecting seasonal characteristics through regional characteristics and migration period learning techniques. With the proposed approach, it seems possible to forecast the future demand in short term as well as in long term. Also, it is possible to consider various events and exceptional cases during a certain period.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.28
no.1
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pp.12-18
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1991
Three-dimensional nonlinear sloshing effects due to tank motions are simulated by solving boundary value problem using the panel method based on boundary integral technique. While Shinkai used boundary elements on which source strengths vary linearly between nodes, the source of constant strength is distributed on each triangular panel in the present study. The source strength at each time step is determined by solving the Fredholm integral equation of the second kind obtained from Green's theorem. To avoid cumulative numerical errors as time elapses, Adam-Bashforth-Moulton method is employed. Numerical examples for the case of partially filled spherical tank on board oscillating in harmonic sway mode or pitch mode are solved. The elevation of the free surface is compared with the result by Shinkai and confirmed in good agreement during early time. The input and the output energy are comparatively evaluated to check the overall accuracy of the present numerical scheme. Although some leakage of energy are found as time marches, it is plausible when we take into account nonlinearities of the problem and the number of panels of the model.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.8
no.6
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pp.445-452
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2015
Software reliability in the software development process is an important issue. Software process improvement helps in finishing with reliable software product. Infinite failure NHPP software reliability models presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates per fault. In this paper, proposes the reliability model with log and power intensity function (log linear, log power and exponential power), which made out efficiency application for software reliability. Algorithm to estimate the parameters used to maximum likelihood estimator and bisection method, model selection based on mean square error (MSE) and coefficient of determination($R^2$), for the sake of efficient model, was employed. Analysis of failure, using real data set for the sake of proposing log and power intensity function, was employed. This analysis of failure data compared with log and power intensity function. In order to insurance for the reliability of data, Laplace trend test was employed. In this study, the log type model is also efficient in terms of reliability because it (the coefficient of determination is 70% or more) in the field of the conventional model can be used as an alternative could be confirmed. From this paper, software developers have to consider the growth model by prior knowledge of the software to identify failure modes which can be able to help.
We prepared the side-chain type nonlinear optical NPP(N-(6-nitrophenyl)-(L)-prolinol) polymer films by spin coating method. Ellipsometric spectra were in situ collected by using spectroscopic phase modulated ellipsometer while the NPP polymer films were being corona poled at the temperature above glass transition. We calculated film thickness and the refractive index dispersion by modeling the spectro-ellipsometry data in transparent region. We also calculated the refractive index and the extinction coefficient of the polymer films by numerically inverting the spectro-ellipsometry data in absorbing region, while the previously determined film thickness was used. The independently determined extinction coefficient spectra from the analysis of transmission spectra were compared with those by spectro-ellipsometry and they showed an excellent agreement with each other. From the analysis of the complex refractive index change of the NPP polymer thin films induced by the corona poling, we could determine the vertical complex refractive index and the horizontal complex refractive index separately. Using the volume fraction of the vertical component f⊥, the degree of poling of poled NPP polymer films was quantitatively addressed. It is suggested that the present method can be used to quantitatively address the degree of poling in an absolute manner and to depth profile the poled fraction of thick polymer films. It will be useful to understand the structural change of polymer films and hence the poling mechanism during the poling process.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.27
no.3
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pp.71-79
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2023
It is not efficient to install a maintenance system that measures seismic acceleration and displacement on all bridges and buildings to evaluate the safety of structures after an earthquake occurs. In order to maintain this, an on-site investigation is conducted. Therefore, it takes a lot of time when the scope of the investigation is wide. As a result, secondary damage may occur, so it is necessary to predict the safety of individual structures quickly. The method of estimating earthquake damage of a structure includes a finite element analysis method using approved seismic information and a structural analysis model. Therefore, it is necessary to predict the seismic information generated at arbitrary location in order to quickly determine structure damage. In this study, methods to predict the ground response spectrum and acceleration time history at arbitrary location using linear estimation methods, and artificial neural network learning methods based on seismic observation data were proposed and their applicability was evaluated. In the case of the linear estimation method, the error was small when the locations of nearby observatories were gathered, but the error increased significantly when it was spread. In the case of the artificial neural network learning method, it could be estimated with a lower level of error under the same conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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