Journal of Information Technology Applications and Management
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v.26
no.2
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pp.111-123
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2019
In this paper, software activity, software activity instance, and the quality of the activity instance are defined as the 'activity which is performed on the software product by a person or a group of persons,' the 'distinctive and individual performance of software activity,' and the 'performer's evaluation on how good or bad his/her own activity instance is,' respectively. The representative values of the instance quality population associated with a product and its sub-population are defined as the (software) activity quality and activity quality characteristic of the product, respectively. The activity quality model in this paper classifies activity quality characteristics according to the classification hierarchy of software activity by the goal. In the model, a quality characteristic can have two types of sub-characteristics : Special sub-characteristic and component sub-characteristic, where the former is its super-characteristic too simultaneously and the latter is not its super-characteristic but a part of its super-characteristic. The activity quality model is parsimonious, coherent, and easy to understand and use. The activity quality model can serve as a corner stone on which a software quality body of knowledge, which constituted with a set of models parsimonious, coherent, and easy to understand and use and the theories explaining the cause-and-relationships among the models, can be built. The body of knowledge can be called the (grand) activity-centric quality model of software.
The sensitivity of Nash model parameters is analyzed about characteristic velocities considering geomorphological dispersion in the present study. And changing shape of IUH compared and analyzed as variation of characteristic velocities through numerical experiment. Application watersheds are selected 4 subwatersheds which are located at main stream of Bocheong basin. The mean and variance of hillslope and stream path length are estimated in each watershed with GIS. And Nash model parameters are estimated with moments of path lengths and characteristic velocities. The changing trend about IUH which is derived Nash model parameters are compared as variation of characteristic velocities. The Major results of this study are summarized as follows. The Nash model parameters sensitively present changes about hillslope characteristic velocity. And the effect of the peak discharge and shape of recession in IUH dominate with hillslope's characteristic velocity, the effect of the peak time and shape of ascension in IUH dominate with channel's characteristic velocity.
Xiangyu Chi;Shengjie Li;Mingzhou Gu;Yaru Li;Xixi Zhu;Naihua Wang
Nuclear Engineering and Technology
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v.55
no.8
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pp.2757-2772
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2023
The fluid retention effect of the Volume Control Tank (VCT) leads to a long time delay in Reactor Coolant System (RCS) concentration during the boration process. A coupled model combining a lumped-parameter sub-model and a computational fluid dynamics sub-model is currently used to investigate the concentration dynamic characteristic of RCS during the boration process. This model is validated by comparison with experimental data, and the predicted results show excellent agreement with experimental data. We provide detailed fields in VCT and concentration variations of RCS to study the interaction between mixing in VCT and the transient responses of RCS. Moreover, the impacts of the inlet flow rate, inlet nozzle diameter, original concentration, and replenishing temperature of VCT on the RCS concentration characteristic are studied. The inlet flow rate and nozzle diameter of VCT remarkably affect the RCS concentration characteristic. Too-large or too-small inlet flow rates and nozzle diameters will lead to unacceptable long delays. In this work, the optimal inlet flow rate and nozzle diameter of VCT are 5 m3/h and 58.8 mm, respectively. Besides, the impacts of the original concentration and replenishing temperature of VCT are negligible under normal operating conditions.
In this study, the artery's compliance model and the pulsation waveform model was proposed to estimate blood pressure without applying HPF (High Pass Filter) on signal measured by the oscillometric method. The method proposed in the study considered two ways of estimating blood pressure. The first method of estimating blood pressure is by comparing and analyzing changes in pulsation waveform's dicrotic notch region during each cardiac period. The second method is by comparing and analyzing morphological changes in the pulsation waveform during each cardiac period, which occur in response to the change in pressure applied on the cuff. To implement these methods, we proposed the compliance model and the pulsation waveform model of the artery based on hemodynamic theory, and then conducted various simulations. The artery model presented in this study only took artery's compliance into account. Then, a pulsation waveform model was suggested, which uses characteristic changes in the pulsation waveform to estimate blood pressure. In addition, characteristic changes were observed in arterial volume by applying artery's pulsation waveform to the compliance model. The pulsation waveform model was suggested to estimate blood pressure using characteristic changes of the pulsation waveform in the arteries. This model was composed of the sum of sine waves and a Fourier's series in combination form up to 10th harmonics components of the sinusoidal waveform. Then characteristic of arterial volume change was observed by inputting pulsation waveform into the compliance model. The characteristic changes were also observed in the pulsation waveform by mapping the arterial volume change in accordance with applied cuff's pressure change to the pulsation waveform's change according to applied pressure changes by cuff. The systolic and diastolic blood pressures were estimated by applying positional change of pulsation waveform's dicrotic notch region.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.5
no.6
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pp.192-201
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1997
The feedback control scheme of the pressure control system of the rear wheel steering gear which has relatively large volume and sprung load was built up in order to improve th response characteristic of the system. The control algorithm chosen was a feedback compensator joined by a feedfoward compensator and the model matching method was used in the process of control system design. The structures and properties of the reference models were inspected and the parameters of the controller were decided. The improvement of the response characteristic of the pressure control valve by means of the feedback control is affirmed. Particularly, when the order of the system model is higher than the 2nd order, the effectiveness of the feedback control on the improvement of the response characteristic of the valve is distinct. And the convenience of the model matching method is the process of control system design is confirmed as well.
In recent years, malicious codes are being produced using the developing information and communication technology, and it is insufficient to detect them with the existing detection system. In order to accurately and efficiently detect and respond to such intelligent malicious code, an intelligent detection model is required, and in order to maximize detection performance, it is important to train with the main characteristic information set of the malicious code. In this paper, we proposed a technique for designing an intelligent detection model and generating the data required for model training as a set of key feature information through transformation, dimensionality reduction, and feature selection steps. And based on this, the main characteristic information was classified by malicious code. In addition, based on the classified characteristic information, we derived common characteristic information that can be used to analyze and detect modified or newly emerging malicious codes. Since the proposed detection model detects malicious codes by learning with a limited number of characteristic information, the detection time and response are fast, so damage can be greatly reduced and Although the performance evaluation result value is slightly different depending on the learning algorithm, it was found through evaluation that most malicious codes can be detected.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.2
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pp.139-145
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2006
A multi-variable Golden-Section adaptive controller is proposed for the tracking control of robotic manipulators with unknown dynamics. With a small sample time, the unknown dynamics of the robotic manipulator are denoted equivalently by a characteristic model of a 2-order multivariable time-varying difference equation. The coefficients of the characteristic model change slowly with time and some of their valuable characteristic relationships emerge. Based on the characteristic model, an adaptive algorithm with a simple form for the control of robotic manipulators is presented, which combines the multi-variable Golden-Section adaptive control law with the weighted least squares estimation method. Moreover, a compensation neural network law is incorporated into the designed controller to reduce the influence of the coefficients estimation error on the control performance. The results of the simulations indicate that the developed control scheme is effective in robotic manipulator control.
This paper examines the time-series relations among expected return, risk, and book-to-market(B/M) at the portfolio level. The time-series analysis is a natural alternative to cross-sectional regressions. An alternative feature of the time-series regressions is that they focus on changes in expected returns, not on average returns. Using the time-series analysis, we can directly test whether the three-factor model explains time-varying expected returns better than the characteristic-based model. These results should help distinguish between the risk and mispricing stories. We find that B/M is strongly associated with changes in risk, as measured by the Fama and French(1993) three-factor model. After controlling for changes in risk, B/M contains little additional information about expected returns. The evidence suggests that the three-factor model explains time-varying expected returns better than the characteristic-based model.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2002.03a
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pp.743-750
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2002
Unsaturated soil has a possibility to induce a negative pore water pressure. Until now, saturated soil is mainly focused on the research of soil mechanics. Recently, soil mechanics is researched on two major parts such as saturated and unsaturated soil mechanics. Negative pore water pressure has a non-linear relationship with the water content changes. Soil-water characteristic curves of soil in Korea are not determined. There is no proper characteristic value such as air-entry value and residual water content. In this study, the characteristic curves of reclaimed soil, sand, and weathered granite soil were determined by laboratory tests. Air-entry value and residual water content were determined by fitting methods. Soil-water characteristic curves were estimated based on the particle-size distribution and compared with the laboratory test results. The results of soil-water characteristic curves estimation indicated that Fredlund and Wilson's model is excellent for sand and weathered granite soil. Arya and Paris's model is excellent for reclaimed soil.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.1B
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pp.17-24
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2008
The effect of the variable packet size on the LRD characteristic of the MMPP traffic model is investigated. When we generate packet traffic for the performance evaluation of IP packet network, MMPP model can be used to generate packet interarrival time. And a random length of packet size from a certain distribution can be assigned to each packet. However, there is a possibility that the variable packet size might change the LRD characteristic of the original MMPP model. In this study, we investigate this possibility. For this purpose the 'refined traffic' is defined, where packet arrival time is generated according to the MMPP model and a random packet length from a specific distribution is assigned to each generated packet. Hurst parameter of the refined traffic is estimated and compared with the original Hurst parameter, which is the input parameter of the MMPP model. We also investigate the effect of the packet size distribution on the queueing performance of the MMPP traffic model and the relationship between the Hurst parameter and queueing performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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