According to the capacity design concept underlying current steel seimsic provisions, the braces in concentrically braced frames should dissipate seismic energy through cyclic tension yielding and compression buckling. On the other hand, the beams and the columns in the braced bay should remain elastic for gravity load actions and additional column axial forces resulting from the brace buckling and yielding. However, due to the difficulty in accumulating the yielding and buckling-induced column forces from different stories, empirical and often conservative approaches have been used in design practice. Recently a totally different approach was proposed by Cho, Lee, and Kim (2011) for the prediction of column axial forces in inverted V-braced frames by explicitly considering brace buckling. The idea proposed in their study is extended to X-braced seismic frames which have structural member configurations and load transfer mechanism different from those of inverted V-braced frames. Especially, a more efficient rule is proposed in combining multi-mode effects on the column axial forces by using the modal-mass based weighting factor. The four methods proposed in this study are evaluated based on extensive inelastic dynamic analysis results.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
/
v.38
no.6
/
pp.658-665
/
2014
Natural gas for marine diesel engine is considered as an important and clean source of energy because of simultaneously reducing the emission of NOx, SOx and GHG. Especially with a appearance of shale gas, the using of natural gas has been investigated aggressively and expected to expand rapidly. By the reports, gas engine and diesel engine were both in a similar performance in the power aspect, and the SFOC of gas engine was shown a little better than that of diesel engine. But the characteristics of exhaust gas emission were different according to various combustion technologies. And with lean burn technology, the emission of NOx could be reduced to 85% lower than that of diesel engine. In this paper, it was described that a simulation program has been developed to predict NOx emission. The developed program is adopted two-zone model and Wiebe function for combustion in cylinder. The effects of premixed and diffusive combustion could be simulated by using the excess air ratio as input data. And it was confirmed that the results of simulation were agreed with the general trends of exhaust gas emission according to various combustion conditions such as lean burn, premixed and diffusive combustion.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.19
no.2
/
pp.193-200
/
2014
Due to the advent of ubiquitous computing environment, it is becoming a part of our common life style. And tremendous information is cumulated rapidly. In these trends, it is becoming a very important technology to find out exact information in a large data to present users. Collaborative filtering is the method based on other users' preferences, can not only reflect exact attributes of user but also still has the problem of sparsity and scalability, though it has been practically used to improve these defects. In this paper, we propose clustering method by user's features based on SOM for predicting purchase pattern in u-Commerce. it is necessary for us to make the cluster with similarity by user's features to be able to reflect attributes of the customer information in order to find the items with same propensity in the cluster rapidly. The proposed makes the task of clustering to apply the variable of featured vector for the user's information and RFM factors based on purchase history data. To verify improved performance of proposing system, we make experiments with dataset collected in a cosmetic internet shopping mall.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.17
no.6
/
pp.163-172
/
2012
Collaborative filtering which is used explicit method in a existing recommedation system, can not only reflect exact attributes of item but also still has the problem of sparsity and scalability, though it has been practically used to improve these defects. This paper proposes the personalized recommendation system using RFM method and k-means clustering in u-commerce which is required by real time accessablity and agility. In this paper, using a implicit method which is is not used complicated query processing of the request and the response for rating, it is necessary for us to keep the analysis of RFM method and k-means clustering to be able to reflect attributes of the item in order to find the items with high purchasablity. The proposed makes the task of clustering to apply the variable of featured vector for the customer's information and calculating of the preference by each item category based on purchase history data, is able to recommend the items with efficiency. To estimate the performance, the proposed system is compared with existing system. As a result, it can be improved and evaluated according to the criteria of logicality through the experiment with dataset, collected in a cosmetic internet shopping mall.
The purpose of this study is to define the emotion that expressed in step animation and to quantify the intuitional expression of emotion that related step for using extract, measure, analysis the stimulate element about step. The survey of relation with 27 word of emotional expressions and 36 moving pictures of step sample is used for method of this test. The emotional mental structure is transferred to 2 dimensional planes as applying the results of analysis of integrated data using Quantification Method 3, which the integrated data is composed two axial - confidential axial and stabling axial. Analysis of distribution of 2 dimensional diagram shows that the second of the plane and the third of the plane have much data. However, the first of the plane and the forth of the plane have a little data. Through this kind of analysis of graph, it is difficult to express a different emotion between unstable the timidity mind and stable feel the timidity mind using only step analysis. Six difference types about physical elements affecting to emotion are selected and analyzed such as the paces of step, the rate of step, the movement angle of pelvis, the swing range of arm, angle of backbone and the lean angle of body. The result is that the rate of stop and the lean angle of body are the major element that effects to emotional stimulate of stop. This thesis argues about methods transforming subjective expression to objective and quantitative expression with the state of delicate emotion of character apply to step animation naturally. Those data to apply to multi-contents in future are the main target in this study.
Kim, Injung;Na, Kihyun;Yang, Sohee;Jang, Jaemin;Kim, Yunjong;Shin, Wonyoung;Kim, Deokjung
Journal of KIISE
/
v.44
no.8
/
pp.803-812
/
2017
T-commerce is technology-fusion service on which the user can purchase using data broadcasting technology based on bi-directional digital TVs. To achieve the best revenue under a limited environment in regard to the channel number and the variety of sales goods, organizing broadcast programs to maximize the expected sales considering the selling power of each product at each time slot. For this, this paper proposes a method to predict the sales of goods when it is assigned to each time slot. The proposed method predicts the sales of product at a time slot given the week-in-year and weather of the target day. Additionally, it combines a statistical predict model applying SVD (Singular Value Decomposition) to mitigate the sparsity problem caused by the bias in sales record. In experiments on the sales data of W-shopping, a T-commerce company, the proposed method showed NMAE (Normalized Mean Absolute Error) of 0.12 between the prediction and the actual sales, which confirms the effectiveness of the proposed method. The proposed method is practically applied to the T-commerce system of W-shopping and used for broadcasting organization.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
v.27
no.2
/
pp.381-394
/
2016
Graphical model represents conditional dependencies between variables as a graph with nodes and edges. It is widely used in various fields including physics, economics, and biology to describe complex association. Conditional dependencies can be estimated from a inverse covariance matrix, where zero off-diagonal elements denote conditional independence of corresponding variables. This paper proposes a efficient BCDR (block coordinate descent with random permutation) algorithm using graphics processing units and random permutation for the CONCORD (convex correlation selection method) based on the BCD (block coordinate descent) algorithm, which estimates a inverse covariance matrix based on pseudo-likelihood. We conduct numerical studies for two network structures to demonstrate the efficiency of the proposed algorithm for the CONCORD in terms of computation times.
Since collaborative filtering has used the nearest-neighborhood method based on item preference it cannot only reflect exact contents but also has the problem of sparsity and scalability. The item-based collaborative filtering has been practically used improve these problems. However it still does not reflect attributes of the item. In this paper, we propose the method of associative group using the FP-Tree to solve the problem of existing recommendation system. The proposed makes frequent item and creates association rule by using FP-Tree without occurrence of candidate set. We made the efficient item group using $\alpha-cut$ according to the confidence of the association rule. To estimate the performance, the suggested method is compared with Gibbs Sampling, Expectation Maximization, and K-means in the MovieLens dataset.
Collaborative filtering is a technology that aims at teaming predictive models of user preferences. Collaborative filtering systems have succeeded in Ecommerce market but they have shortcomings of high dimensionality and sparsity. In this paper we propose the nearest neighbor collaborative filtering method using non-negative matrix factorization(NNMF). We replace the missing values in the user-item matrix by using the user variance coefficient method as preprocessing for matrix decomposition and apply non-negative factorization to the matrix. The positive decomposition method using the non-negative decomposition represents users as semantic vectors and classifies the users into groups based on semantic relations. We compute the similarity between users by using vector similarity and selects the nearest neighbors based on the similarity. We predict the missing values of items that didn't rate by a new user based on the values that the nearest neighbors rated items.
Purpose: The objective of this research is to classify snowfall area types with consideration of past regional snowfall characteristics and times for the effective local snow removal response systems of 229 local government districts. Method: This research first collected snowfall data of South Korea meteorological stations, and classified regional types using successive snowfall time. This research finally produced GIS maps using regional type information of snowfalls by applying GIS analysis methods. Result: This research provides five types of snowfall regions including 'frequent heavy snowfall regions', 'frequent light snowfall regions', 'rare heavy snowfall regions', 'average snowfall regions', and 'rare light snowfall regions' based on analysis results. Conclusion: Results of this research can be used as basic information for regional demand estimations of snow removal equipments, materials, vehicles, and personnel for the efficient snow removal response systems.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.