In this study, we have developed and evaluated an information extracting module based on the named entity recognition technique. For the given purpose in this paper, the module was designed to apply to the problem dealing with extraction of postal address information from arbitrary documents without any prior knowledge on the document layout. From the perspective of information technique practice, our approach can be said as a probabilistic n-gram (bi- or tri-gram) method which is a generalized technique compared with a uni-gram based keyword matching. It is the main difference between our approach and the conventional methods adopted in natural language processing that applying sentence detection, tokenization, and POS tagging recursively rather than applying the models sequentially. The test results with approximately two thousands documents are presented at this paper.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.14
no.5
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pp.119-127
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2010
This paper provides a new approach for durability prediction of reinforced concrete structures exposed to carbonation. In this method, the prediction can be updated successively by a Bayes' theorem when additional data are available. The stochastic properties of model parameters are explicitly taken into account in the model. To simplify the procedure of the model, the probability of the durability limit is determined based on the samples obtained from the Latin Hypercube Sampling(LHS) technique. The new method may be very useful in design of important concrete structures and help to predict the remaining service life of existing concrete structures which have been monitored. For using the new method, in which the prior distribution is developed to represent the uncertainties of the carbonation velocity using data of concrete structures(3700 specimens) in Korea and the likelihood function is used to monitor in-situ data. The posterior distribution is obtained by combining a prior distribution and a likelihood function. Efficiency of the LHS technique for simulation was confirmed through a comparison between the LHS and the Monte Calro Simulation(MCS) technique.
MODFLOW, 3-D finite difference code, is widely used to model groundwater flow and has been used to assess the effect of excavations on the groundwater system due to construction of subways and mountain tunnels. The results of numerical analysis depend on boundary conditions, initial conditions, conceptual models and hydrogeological properties. Therefore, its accuracy can only be enhanced using more realistic and field oriented input parameters. In this study, SA(simulated annealing) was used to integrate hydraulic conductivities from a few of injection tests with geophysical reference images. The realizations of hydraulic conductivity random field are obtained and then groundwater flows in each geostatistically equivalent media are analyzed with a numerical simulation. This approach can give probabilistic results of groundwater flow modeling considering the uncertainty of hydrogeological medium. In other words, this approach makes it possible to quantify the propagation of uncertainty of hydraulic conductivities into groundwater flow.
This paper presents a new approach for determining an accurate incentive levels of Direct Load Control (DLC) program using probabilistic techniques. The economic analysis of DLC resources needs to identify the hourly-by-hourly expected energy-not-served resulting from the random outage characteristics of generators as well as to reflect the availability and duration of DLC resources, which results the computational explosion. Therefore, the conventional methods are based on the scenario approaches to reduce the computation time as well as to avoid the complexity of economic studies. In this paper, we have developed a new technique based on the sequential Monte Carlo simulation to evaluate the required expected load control amount in each hour and to decide the incentive level satisfying the economic constraints. In addition, we have applied the variance reduction technique to enhance the efficiency of the simulation. To show the efficiency and effectiveness of the suggested method, the numerical studies have been performed for the modified IEEE 24-bus reliability test system.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2001.05a
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pp.892-896
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2001
Investigation is performed on the stability of nonlinear system under turbulent fluid motion modelled as white noise random process, which is a preliminary result in the course of research on the characteristic and nonlinear control of the stochastic system. Adopted physical model is beam-type structure with tip-mass and main base mass. The governing equation is derived via F-P-K approach in stochastic sense. By means of Gaussian Closure method infinite dynamic moment equations due to system nonlinearity is closed to finite one. At the best of authors' knowledge, it is the first trial to design nonlinear controller by using of sliding mode technique in stochastic domain and control performance and effect in stochastic domain is studied.
본 연구의 목표는 원전의 안전성 확보에 기여할 수 있는 조직 및 인적 요인의 평가에 대한 시스템 다이나믹스(System Dynamics) 모델을 만드는데 있다. 기존의 연구는 크게 인간 공학 혹은 확률론적 안전성 평가와 같은 공학적 방법과 조직 사회학적 접근으로 구분할 수 있다. 양 방법은 조직 및 인적 요인이 무엇인지를 밝혀주고 인적 실수를 줄이기 위한 지침을 제공해 준다. 그러나 인자들간의 상호 독립성의 가정은 원전에서 일어나고 있는 요인들간의 상호 작용을 설명하는데 어려움을 지닌다. 이러한 제약 사항을 극복하기 위해서 조직 및 인적 요인 사이의 인과 관계를 보여줄 수 있는 시스템 다이나믹스 모델을 개발하였다. 개발된 모델을 통하여 리더십, 직원 수의 조정, 각 부서별 업무량의 조정 등을 조작하면서 모델의 사용자들은 조직 측면에서 원전의 안전성이 어떻게 변화하는가를 확인할 수 있다. 시뮬레이션을 통해서 사용자들은 관리적인 시사점을 얻을 수 있을 것이다.
The behavior of continuous welded rail tracks is directly affected by the following various parameters: rail size; track curvature; neutral temperature; misalignment; and ballast resistance. Most of these parameters are having the nature of random variables. Therefore, uncertainties exist in the buckling safety assessments. The evaluation of the buckling safety and the maintenance strategy based on the deterministic analysis are very inefficient since the value of deterministic parameters are selected in worst track condition. In this study, the probabilistic approach method were investigated considering the probabilistic distribution of major parameters such as the neutral temperature of rail and the ballast resistance.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.15
no.2
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pp.97-111
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2013
It is very important to understand the condition of the surround rock for the successful construction of underground space. Representative methods of estimating the rock mass condition are RMR method and Q-system, and they are applied on design, construction, and maintenance. However, many problems with the accuracy of the measurement method and the subjective viewpoint are questioned continuously, so many researchers have been studied for estimating rock condition from various methods. Most of them show only the local relation and a tendency between site investigation data and rock conditions. In this paper, the relationship between RMR method and electrical resistivity is deducted using the analytical equation derived theoretically from electric field analysis on jointed rock mass. And also, probabilistic relationship between RMR method and electrical resistivity is deducted for the increase of accuracy. If a suggested method is applied with the conventional method for estimating the rock condition, it will be helpful to estimate RMR values on the field.
Marine accidents due to loss of stability of small ships have continued to increase over the past decade. In particular, since sudden winds have been pointed out as main causes of most small ship accidents, safety measures have been established to prevent them. In this regard, to prevent accidents caused by sudden winds, a systematic analysis technique is required. The aim of the present study was to develop a probabilistic approach to estimate extreme value and evaluate effects of wind on motion characteristics of ships. The present study included studies of motion analysis, extraction of extreme values, and motion characteristics. A series analysis was conducted for three conditions: wave only, wave with uniform wind speed, and wave with the NPD wind model. Hysteresis filtering and Peak-Valley filtering techniques were applied to time-domain motion analysis results for extreme value extraction. Using extracted extreme values, the goodness of fit test was performed on four distribution functions to select the optimal distribution-function that best expressed extreme values. Motion characteristics of a fishing boat were evaluated for three periodic motion conditions (Heave, Roll, and Pitch) and results were compared. Numerical analysis was performed using a commercial solver, ANSYS-AQWA.
Prediction the performance of pavement provides proper information to an agency on decision-making process; especially evaluating the pavement performance and prioritizing the work plan. To date, there are a number of approaches to predict the future deterioration of pavements. However, there are some limitation to proper prediction of the pavement service life. In this paper, pavement performance model and pavement condition prediction model are developed in order to improve pavement condition prediction method. The prediction model of pavement condition through the regression analysis of real pavement condition is based on the probability distribution of pavement condition, which set to 5%, 15%, 25% and 50%, by condition of the pavement and traffic volume. The pavement prediction model presented from the behavior of individual pavement condition which are set to 5%, 15%, 25% and 50% of probability distribution. The performance of the prediction model is evaluated from analyzing the average, standard deviation of HPCI, and the percentage of HPCI which is lower than 3.0 of comparable section. In this paper, we will suggest the more rational method to determine the future pavement conditions, including the probabilistic duration and deterministic modeling methods regarding the impact of traffic volume, age, and the type of the pavement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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