The present study concerns a feasibility study for applying principal component analysis to ship dynamics in maneuver. Using the four degrees of freedom standard modular model for ship dynamics maneuver simulations of large angle zigzag tests with rudder deflection angle variations are conducted. The datasets of ship motion, hydrodynamic force, and moment during the maneuver are acquired to identify the principal modes. The covariance matrix of obtained ship dynamics variables shows a strong linear correlation between the motion, hydrodynamic force, and moment, except the surge force. Four eigenvectors of the covariance matrix are selected as the principal modes of ship dynamics. Using the principal modes, ship motion in turning circle and zigzag tests is reconstructed, showing good agreement with the original data.
An equilibrium analysis was carried out to determine principal species in the incineration of hazardous waste, which was assumed as a compound of hydrocarbon fuel, chlorine, sulfur, and heavy metals, and their behaviors with variation of temperature, chlorine and sulfur concentrations. Calculated results showed that the most important parameter influencing the principal species was temperature. Chlorine concentration affected on mole fractions of the species, especially at high temperature. Existence of sulfur had a significant effect on the species at low temperature, regardless of surfur concentration. Generally, principal species at high temperature were chlorides and oxides, while the principal species at low temperature were sulfides. As temperature increased, mole fractions of the principal species increased at low temperature, however, mole fractions of some metal species decreased at high temperature.
The problem of cylindrical cavity expansion incorporating deformation dependent of intermediate principal stress in rock or soil mass is investigated in the paper. Assumptions that the initial axial total strain is a non-zero constant and the axial plastic strain is not zero are defined to obtain the numerical solution of strain which incorporates deformation-dependent intermediate principal stress. The numerical solution of plastic strains are achieved by the 3-D plastic potential functions based on the M-C and generalized H-B failure criteria, respectively. The intermediate principal stress is derived with the Hook's law and plastic strains. Solution of limited expansion pressure, stress and strain during cylindrical cavity expanding are given and the corresponding calculation approaches are also presented, which the axial stress and strain are incorporated. Validation of the proposed approach is conducted by the published results.
This paper illustrates application of the proper orthogonal decomposition (POD) and the autoregressive (AR) model to simulate large wind pressures due to gusts on a low-rise building. In the POD analysis, the covariance of the ensemble of large wind pressures is employed to calculate the principal modes and coordinates. The POD principal coordinates are modeled using the AR process, and the fitted AR models are employed to generate the principal coordinates. The generated principal coordinates are then used to simulate large wind pressures. The results show that the structure characterizing large wind pressures is well represented by the dominant eigenmodes (up to the first fifteen eigenmodes). Also, wind pressures with large peak values are simulated very well using the dominant eigenmodes along with the principal coordinates generated by the AR models.
Non-destructive methods such as rebound hardness method and ultrasonic method are widely studied for evaluating the physical properties, condition and damage of concrete, but are not suitable for detecting delamination and cracks near the surface due to various constraints of the site as well as the accuracy. Therefore, in this study, the impact resonance method was applied to detect the separation cracks occurring near the surface of the concrete slab and bridge deck. As a next step, the principal component analysis were performed by extracting various features using the FFT data. As a result of principal component analysis, it was analyzed that the reliability was high in distinguishing defects in concrete. This feature extraction and application of principal component analysis can be used as basic data for future use of machine learning technique for the better accuracy.
Specificity of catches has been analyzed to japanese tuna purse seine A principle component analysis was used to improve the efficiency of fishing and increase sustainable production and productivity of Korean tuna purse seine.The result are as follows;From the principal component analysis of the fish catches, the first principal component(Z1) to promote principal component score was skipjack Kastsuwonus Pelamis, LINNAEUS and yellowfin tuna Thunnus Albacares, BONNATERRE (Small : smaller than 10kg) and proportion was 86.8% of total. The second principal component(Z2) to increase principal component score was yellowfin tuna (Large : larger than 10kg) and proportion was 9.5%.On the other hand, fish operating that have caught skipjack and yellowfin tuna (Small and Larger) was not so much. Fish catches for one species raised volume of the catches while catches for multi-species decreased it since principal composition score for one species and both species together has been increased.Fish school could be divided into three groups of schools each of which was associated with drift objects, payaho and ship, school associated with shark, whale and porpoise and school of breezing, feeding and jumping from proportion of principal component analysis for fish catches of school types. However, the biological pattern is different among school associated with ship, payaho and school associated with drift objects for analysis eigen vector. School associated with ship, payaho and school associated with drifting object associated is judged as school which be assembled to vessel and drifted log temporary.
In this paper, we discuss and review various measures which have been presented for studying outliers. high-leverage points, and influential observations when principal component regression is adopted. We suggest several diagnostics measures when principal component regression is used. A numerical example is illustrated. Some individual data points may be flagged as outliers, high-leverage point, or influential points.
In this paper, we study harmonic maps and biharmonic maps on the principal G-bundle in Kobayashi and Nomizu and also the warped product $P=M{\times}_fF$ for a $C^{\infty}$(M) function f on M studied by Bishop and O'Neill, and Ejiri.
Environmental monitoring system has been adopted and supplemented as inspection measures for the quantitative and qualitative changes of environmental impact assessment (EIA). This study compares the results of environmental impact assessment with the results of post-environmental investigation using a correction and principal component analysis (PCA) in the housing development project. Correlation analysis showed that most of air quality variables including TSP, $PM_{10},\;NO_2$, CO were linearly correlated with each other in the environmental impact assessment and the post-environmental investigation. In the water quality, pH and BOD were well correlated with the DO and SS, respectively. As a result of correlation analysis in the noise and vibration, noise in day and night and vibration in day and night were related to each other between EIA and the post-environmental investigation. From the results of analysis of soil, Cu with Cd, Cu with Pb, and Cd with Pb were related to each other in EIA. Principal component analysis (PCA) showed a powerful pattern recognition that had attempted to explain the variance of a large dataset of inter-correlated variable with a smaller set of independent variables (principal components). Principal component (PC1) and principal component (PC2) were obtained with eigenvalues> 1 summing almost $90\%$ of the total variance in the all of the items(air, water, noise, vibration and soil) in EIA and post-environmental investigation.
이 연구는 데이컴(DACUM) 직무 분석기법을 활용하여 직업계고 학교장의 직무를 분석한 연구이다. 연구의 내용은 직업계고 학교장의 직무를 구성하는 임무와 작업을 도출하고 각 임무에 작업의 순서를 정한 후, 작업별 중요도, 난이도, 수행 빈도를 밝히고, 입직 초기에 갖출 필수능력 인지의 여부를 구분하여 제시하는 것이다. 최종 직무분석 결과를 토대로 직업계고 교장의 DACUM 차트를 개발하였다. DACUM 직무분석을 위한 워크숍은 DACUM 분석가 1명, 현업내용전문가 위원 7명, 서기 1명, 실무자 2명으로 구성하여 이틀 동안 진행하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 직업계고 학교장의 정의는 특성화고 산업수요맞춤형고 등에서 산업수요인재양성의 직업교육과정을 운영하는 학교경영자이며, 직업계고 학교장의 직무 영역은 11개의 임무(duty)와 95개의 작업(task)이 도출되었다. 둘째, 직업계고 학교장의 임무별 작업마다 중요도, 난이도 및 수행 빈도를 정도에 따라 각각 높음(A), 보통(B), 낮음(C)으로 구분한 결과, 직업계고 학교장의 임무별 작업(95개)의 중요도는 A 84개, B 11개, 난이도는 A 58개, B 33개, C 4개, 수행 빈도는 A 18개, B 33개, C 44개이다. 학교장의 임무별 작업(95개) 중에서 입직 초기에 갖추어야 할 필수능력은 30개로 나타났다. 셋째, 직무분석 결과를 토대로 직업계고 학교장의 DACUM 직무분석 차트를 제시하였다. 또한, 직업계고 학교장의 직무를 수행할 때 요구되는 일반 지식과 능력 49개, 직무수행에 필요한 통합자료 및 비품 목록 16개를 도출하고, 작업자의 태도 28개와 직업계고 학교장의 장래 전망과 특성 33가지를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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