Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.39
no.1
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pp.1-9
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2015
This paper presents a design method for optimizing the focused beam characteristics, which are mainly determined by the condenser lenses in a scanning electron microscopy (SEM) design. Sharply reducing the probe diameter of electron beams by focusing the condenser lens (i.e., the rate of condensation) is important because a small probe diameter results in high-performance demagnification. This study explored design parameters that contribute to increasing the SEM resolution efficiently using lens analysis and the ray tracing method. A sensitivity analysis was conducted based on those results to compare the effects of these parameters on beam focusing. The results of this analysis on the design parameters for the beam characteristics can be employed as basic key information for designing a column in SEM.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.15
no.2
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pp.271-279
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2002
This study develops the module to find the lateral stiffness influence matrix of each story and performs the displacement sensitivity analysis by virtual load method for the efficiency of optimal design using lateral stiffness influence matrix. Also, resizing technique based on the estimated lateral stiffness increment factors is developed to apply directly the results of optimal design. To this end, resizing technique is divided into the continuous and discrete section design methods. And then the relationships between section properties and section size are established. Specifically, an initial design under strength constraints is first performed, and then the lateral load resistant system is designed to control lateral displacements yet exceeding the drift criteria. Two types of 45-story three dimensional structures we presented to illustrate the features of the lateral drift control and resizing technique for tall buildings proposed in this study.
Recently, interest in and use of drones is increasing. In this study, to provide accurate wind prediction at ultra low altitudes of 150 meters or below, the sensitivity of the physical process parameterization and initial conditions was assessed to select the optimal physical process and initial conditions. For this purpose, GFS and LDAPS data were used as initial and boundary conditions, and 7 experiments were constructed using a combination of PBL schemes such as YSU, RUC, ACM2, and LSM such as Noah, RUC, and Pleim. The experiment conducted for 1 month in April 2018. As a result, the RUC-YSU physical process combination using the GFS initial data showed the best performance. This study is meaningful in establishing an optimal modeling method for ultra low altitude wind prediction through experiments using different initial conditions and combination of physical processes.
The Korean government is planning to introduce the Renewable Portfolio Standard (RPS) system to replace the currently used Feed-in-Tariff (FIT) system which is a subsidy-based mechanism to foster the renewable energy industry. The RPS system is a market-oriented system in which the power companies are obliged to use renewable energy sources to produce electricity by a certain ratio of their production level. They can either produce for themselves or simply purchase the REC (renewable energy certificate) in the market to implement. The objective of this article is to compare the RPS system with the current FIT system in terms of the implementing cost to achieve the policy goal to expand the share of renewable energy m the total power generation. The analysis is conducted using Linear Programming models. The results of this study imply several policy suggestions to successfully introduce the RPS system.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.40
no.3
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pp.275-280
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2016
In this study, a release test bed is designed to evaluate the dynamic behaviors of a coil spring. From the release tests, the dynamic behaviors of a coil spring are analyzed. A lumped parameter spring model was established for numerical simulation of a spring. The design variables of a coil spring are optimized by using the design of experiments approach. Two-level factorial designs are used for the design optimization, and the primary effects of the design variables are analyzed. Based on the results of the interaction analysis and design sensitivity analysis, the level of the design variables is rearranged. Finally, the mixed-level factorial design is used for the optimum design process. According to the optimum design of the opening spring, the dynamic performance of the spring-operated mechanism increases by 2.90.
In this paper, we propose the method of adjusting thresholds using impurity indices in classification analysis on imbalanced data. Suppose the minority category is Positive and the majority category is Negative for the imbalanced binomial data. When categories are determined based on the commonly used 0.5 basis, the specificity tends to be high in unbalanced data while the sensitivity is relatively low. Increasing sensitivity is important when proper classification of objects in minority categories is relatively important. We explore how to increase sensitivity through adjusting thresholds. Existing studies have adjusted thresholds based on measures such as G-Mean and F1-score, but in this paper, we propose a method to select optimal thresholds using the chi-square statistic of CHAID, the Gini index of CART, and the entropy of C4.5. We also introduce how to get a possible unique value when multiple optimal thresholds are obtained. Empirical analysis shows what improvements have been made compared to the results based on 0.5 through classification performance metrics.
Consecutive brain 〔Tc-99m〕ECD SPECT studies before and after acetazolamide (Diamox) administration have been performed with patients for the evaluation of cerebrovascular hemodynamic reserve. However, the quantitaitve potential of SPECT Diamox imaging is limited as a result of degrading fractors such as finite detector resolution, attenuation, scatter, poor counting statistics, and methods of data analysis. Making physical measurements in phantoms filled with known amounts of radioactivity can help characterize and potentially quantify the sensitivities. However, it is often very difficult to make a realistic phantom simulating patients in clinical situations. By computer simulation, we studied the sensitivities of ECD SPECT before and after Diamox administration. The sensitivity is defined as ($\Delta$N/N)/($\Delta$S/S)$\times$100%, where $\Delta$N denotes the differences in mean counts between post-and pre-Diamox in the measured data, N denotes the mean counts before Diamox in the measure data, $\Delta$S denotes the differences in mean counts between post-and pre-Diamox in the model, and S denotes the mean counts before Diamox in the model. In clinical Diamox studies, the percentage changes of radioactivity could be determined to measure changes in radioactivity concentration by Diamox after subtracting pre-from post-Diamox data. However, the optimal amount of subtraction for 100% sensitivity is not known since this requires a thorough sensitivity analysis by computer simulation. For consecutive brain SPECT imaging model before and after Diamox, when 30% increased radioactivity concentrations were assingned for Diamox effect in model, the sensitivities were measured as 51.03, 73.4, 94.00, 130.74% for 0, 100, 150, 200% subtraction, respectively. Sensitivity analysis indicated that the partial voluming effects due to finite detector resolution and statistical noise result in a significant underestimation of radioactivity measurements and the amount of underestimation depends on the. % increase of radioactivity concentration and % subtraction of pre-from post-Diamox data. The 150% subtraction appears to be optimal in clinical situations where we expect approximately 30% changes in radioactivity concentration. The computer simulation may be a powerful technique to study sensitivities of ECD SPECT before and after Diamox administration.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.27
no.5
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pp.337-343
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2014
This paper presents a continuum-based shape design sensitivity analysis(DSA) method for crack propagation problems using a reproducing kernel method(RKM), which facilitates the remeshing problem required for finite element analysis(FEA) and provides the higher order shape functions by increasing the continuity of the kernel functions. A linear elasticity is considered to obtain the required stress field around the crack tip for the evaluation of J-integral. The sensitivity of displacement field and stress intensity factor(SIF) with respect to shape design variables are derived using a material derivative approach. For efficient computation of design sensitivity, an adjoint variable method is employed tather than the direct differentiation method. Through numerical examples, The mesh-free and the DSA methods show excellent agreement with finite difference results. The DSA results are further extended to a shape optimization of crack propagation problems to control the propagation path.
In this study, the U.S. Geological Survey's DR3M-II(Distributed Routing Rainfall-Runoff Model) was applied for small urban drainage. DR3M-II is a watershed model for routing storm runoff through a branched system of pipes and natural channels using rainfall input. The model was calibrated and verified using short term rainfall-runoff data collected from Sanbon basin. Also, the parameters were optimized using Rosenbrock technic. An estimated simulation error for peak discharge was about 7.4 percent and the result was quite acceptable. Results of the sensitivity analysis indicate that the percent of effective impervious area and ${\alpha}$ defining surface slope and roughness were the most sensitive variables affecting runoff volumes and peak discharge for low and high intensity storm respectively. In most cases, soil moisture accounting and infiltration parameters are the variables that give more effects to runoff volumes than peak discharge. Parameter ${\alpha}$ showed the opposite result.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.36
no.8
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pp.873-879
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2012
Metamodels have been developed with a variety of design optimization techniques in the field of structural engineering over the last decade because they are efficient, show excellent prediction performance, and provide easy interconnections into design frameworks. To construct a metamodel, a sequential procedure involving steps such as the design of experiments, metamodeling techniques, and validation techniques is performed. Because validation techniques can measure the accuracy of the metamodel, the number of presampled points for an accurate kriging metamodel is decided by the validation technique in the sequential kriging metamodel. Because the interpolation model such as the kriging metamodel based on computer experiments passes through responses at presampled points, additional analyses or reconstructions of the metamodels are required to measure the accuracy of the metamodel if existing validation techniques are applied. In this study, we suggest a sensitivity validation that does not require additional analyses or reconstructions of the metamodels. Fourteen two-dimensional mathematical problems and an engineering problem are illustrated to show the feasibility of the suggested method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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