International Journal of Concrete Structures and Materials
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v.10
no.2
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pp.189-203
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2016
This paper investigates on the use of advanced optical measurement methods, i.e. 3D coordinate measurement machines (3D CMM) and stereo-vision digital image correlation (3D DIC), for the mechanical analysis of shear deficient prestressed concrete members. Firstly, the experimental program is elaborated. Secondly, the working principle, experimental setup and corresponding accuracy and precision of the considered optical measurement techniques are reported. A novel way to apply synthesised strain sensor patterns for DIC is introduced. Thirdly, the experimental results are reported and an analysis is made of the structural behaviour based on the gathered experimental data. Both techniques yielded useful and complete data in comparison to traditional mechanical measurement techniques and allowed for the assessment of the mechanical behaviour of the reported test specimens. The identified structural behaviour presented in this paper can be used to optimize design procedure for shear-critical structural concrete members.
To date, research on data mining has focused primarily on individual techniques to su, pp.rt knowledge discovery. However, the integration of elementary learning techniques offers a promising strategy for challenging a, pp.ications such as forecasting nonlinear processes. This paper explores the utility of an integrated a, pp.oach which utilizes a second-order learning process. The a, pp.oach is compared against individual techniques relating to a neural network, case based reasoning, and induction. In the interest of concreteness, the concepts are presented through a case study involving the prediction of network traffic for video-on-demand.
The event tree/fault tree techniques used in the current probabilistic risk assessment (PRA) of nuclear power plants are based on the binary and static description of the components and the system. While these techniques Bay be adequate in most of the safety studies, more advanced techniques, e.g., the Markov reliability analysis, are required to accurately study such problems as the plant availability assessments and technical specifications evaluations that are becoming increasingly important. This paper describes a Markov model for the Reactor Protection System of a pressurized water reactor and presents results of model evaluations for two testing policies in technical specifications.
There has been much interest in stream query processing. Various index techniques and advanced join techniques have been proposed to efficiently process data stream queries. Previous proposals support rapid and advanced response to the data stream queries. However, the amount of data stream is increasing and the data stream query processing needs more speedup than before. In this paper, we proposed novel query processing techniques for large number of incoming documents stream. We proposed Dissection Technique for efficient query processing in the data stream environment. We focused on the dissection technique in join query processing. Our technique shows efficient operation performance comparing with the other proposal in the data stream. Proposed technique is applied to the sensor network system and XML database.
The prediction of future demand is a vital task in managing business operations. To this end, traditional approaches often focused on statistical techniques such as exponential smoothing and moving average. The need for better accuracy has led to nonlinear techniques such as neural networks and case based reasoning. In addition, experimental design techniques such as orthogonal arrays may be used to assist in the formulation of an effective methodology. This paper investigates a multistrategy approach involving neural nets, case based reasoning, and orthogonal arrays. Neural nets and case based reasoning are employed both separately and in combination, while orthoarrays are used to determine the best architecture for each approach. The comparative evaluation is performed in the context of an application relating to the prediction of Treasury notes.
The durability and reliability of thermal barrier coatings (TBCs) play an important role in the service reliability, availability and maintainability (RAM) of hotsection components in advanced turbine engines for aero and utility applications. Photostimulated luminescence spectroscopy (PSLS) and electrochemical impedance spectroscopy (EIS) are being concurrently developed as complimentary nondestructive evaluation (NDE) techniques for quality control and liferemain assessment of TBCs. This paper overviews the governing principles and applications of the luminescence and the impedance examined in the light of residual stress, phase constituents and resistance (or capacitance) in TBC constituents including the thermally grown oxide (TGO) scale. Results from NDE by PSLS and EIS are discussed and related to the microstructural development during high temperature thermal cycling, examined by using a variety of microscopic techniques including focused ion beam (FIB) insitu liftout (INLO), transmission and scanning transmission electron microscopy (TEM and STEM).
Arora, Shefali;Nandy, Subhajit;Latwal, Mamta;Pandey, Ganesh;Singh, Jitendra P.;Chae, Keun H.
Advances in nano research
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v.13
no.5
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pp.437-451
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2022
Synthesis approaches usually affect the physical and chemical properties of ferrites. This helps ferrite materials to design them for desired applications. Some of these methods are mechanical milling, ultrasonic method, micro-emulsion, co-precipitation, thermal decomposition, hydrothermal, microwave-assisted, sol-gel, etc. These methods are extensively reviewed by taking example of ZnFe2O4. These methods also affect the microstructure and local structure of ferrite which ultimately affect the physical and chemical properties of ferrites. Various spectroscopic techniques such as Raman spectroscopy, Fourier Transform Infrared spectroscopy, Ultra Violet-Visible spectroscopy, Mossbauer spectroscopy, extended x-ray absorption fine structure, and electron paramagnetic resonance are found helpful to reveal this information. Hence, the basic principle and the usefulness of these techniques to find out appropriate information in ZnFe2O4 nanoparticles is elaborated in this review.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.3
s.35
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pp.287-295
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2005
A Study on the Countermeasures against International Computer Crime focusing on the Police Investigation Procedure. These days, much more intelligent, varied and advanced techniques for computer crimes have been used than for development of technology. In particular, it has been reported that the damages are enormous. Damages of some computer crimes can not be accurately reported. This study is to speculate specific types of computer crimes and obtain its prevention and countermeasures centering on the Police Investigation Procedure. In particular, it is to speculate international cooperation under the condition that global damages occur frequently due to preparation of advanced network environment.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.149-149
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2022
Accurate quantitative evaluation of baseflow contribution to streamflow is imperative to address seasonal drought vulnerability, flood occurrence and groundwater management concerns for efficient and sustainable water resources management in watersheds. Several baseflow separation algorithms using recursive filters, graphical method and tracer or chemical balance have been developed but resulting baseflow outputs always show wide variations, thereby making it hard to determine best separation technique. Therefore, the current global shift towards implementation of artificial intelligence (AI) in water resources is employed to compare the performance of deep learning models with conventional hydrograph separation techniques to quantify baseflow contribution to streamflow of Piney River watershed, Tennessee from 2001-2021. Streamflow values are obtained from the USGS station 03602500 and modeled to generate values of Baseflow Index (BI) using Web-based Hydrograph Analysis (WHAT) model. Annual and seasonal baseflow outputs from the traditional separation techniques are compared with results of Long Short Term Memory (LSTM) and simple Gated Recurrent Unit (GRU) models. The GRU model gave optimal BFI values during the four seasons with average NSE = 0.98, KGE = 0.97, r = 0.89 and future baseflow volumes are predicted. AI offers easier and more accurate approach to groundwater management and surface runoff modeling to create effective water policy frameworks for disaster management.
Carbon nanotubes are unique tubular structures of nanometer diameter and large length/diameter ratio. The nanotubes may consist of one up to tens and hundreds of concentric shells of carbons with adjacent shells separation of ~0.34 nm. Multiwalled carbon nanotubes were synthesized by arc-discharge technique. MWCNTs were formed at the cathode deposit along with other carbonaceous materials like amorphous carbon, graphite etc. However, to get the best advantage of carbon nanotubes in various advanced applications, these undesired carbonaceous materials to be removed which is a challenging task. In the present study, various techniques were tried out for purifying MWCNTs such as physical filtration, chemical treatment and thermal annealing. SEM, FTIR, TGA and BET techniques were used to characterize the CNTs at various stages. Results shows that suitable chemical treatment followed by thermal annealing under controlled flow of oxygen gives the better route for purification of carbon nanotubes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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