Hazardous area classification is designed to prevent chemical plant explosions in advance. Generally, the duration of the explosive atmosphere is used for zone type classification. Herein, IEC code, a quantitative zone type classification methodology, was used to achieve Zone 2 NE, which indicates a practical non-explosion condition. This study analyzed the operating pressure of a vessel handling propane to achieve Zone 2 NE by applying the IEC code via MATLAB. The resulting zone type and hazardous area grades were compared with the results from other design standards, namely API and EI codes. According to the IEC code, the operating pressure of vessels handling propane should be between 101325-116560.59 Pa. In contrast, the zone type classification criteria used by API and EI codes are abstract. Therefore, since these codes could interpret excessively explosive atmospheres, care is required while using them for hazardous area classification design.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.3
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pp.103-117
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2023
This study focuses on the behavioural lexical classification for extracting animation character actions and the analysis of the character's upper and lower body movements. The behaviour and state of characters in the animation industry are crucial, and digital technology is enhancing the industry's value. However, research on animation motion application technology and behavioural lexical classification is still lacking. Therefore, this study aims to classify the predicates enabling animation motion, differentiate the upper and lower body movements of characters, and apply the behavioural lexicon's motion data. The necessity of this research lies in the potential contributions of advanced character motion technology to various industrial fields, and the use of the behavioural lexicon to elucidate and repurpose character motion. The research method applies a grammatical, behavioural, and semantic predicate classification and behavioural motion analysis based on the character's upper and lower body movements.
Packet classification is an essential architectural component in implementing the quality-of-service (QoS) in today's Internet which provides a best-effort service to ail of its applications. Multiple header fields of incoming packets are compared against a set of rules in packet classification, the highest priority rule among matched rules is selected, and the packet is treated according to the action of the rule. In this Paper, we proposed a new packet classification scheme based on parallel multiple hashing on tuple spaces. Simulation results using real classifiers show that the proposed scheme provides very good performance on the required number of memory accesses and the memory size compared with previous works.
The process of categorizing packets into 'class' in an Internet router is called packet classification. All packets with same class obey predefined rule specified in routing tables. Performing classification in real time on an arbitrary number of fields is a very challenge task. In this paper, we present a new algorithm named EnBiT-PC (EnBiT Packet Classification). and evaluate its performance against real classifiers in use today. We compare with previous algorithms, and found out that EnBiT-PC classify packets very efficiently and has relatively small storage requirements.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.20
no.4
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pp.257-268
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2016
In the companion papers (I, II), site-specific response analyses were performed at more than 300 domestic sites and a new site classification system and design response spectra (DRS) were proposed using the results of the site-specific response analyses. In this paper, the proposed site classification system and the design response spectra are compared with those in other seismic codes and verified by different methods. Firstly, the design response spectra are compared with the design response spectra in Eurocode 8, KBC 2016 and MOCT 1997 to estimate quantitative differences and general trends. Secondly, site-specific response analyses are carried out using $V_S$-profiles obtained using field seismic tests and the results are compared with the proposed DRS in order to reduce the uncertainty in using the SPT-N value in site-specific response analyses in the companion paper (I). In addition, site coefficients from real earthquake records measured in Korean peninsula are used to compare with the proposed site coefficients. Finally, dynamic centrifuge tests are also performed to simulate the representative Korean site conditions, such as shallow depth to bedrock and short-period amplification characteristics. The overall results showed that the proposed site classification system and design response spectra reasonably represented the site amplification characteristic of shallow bedrock condition in Korea.
Developing and managing Web applications are more complex than ever because of their growing functionalities, advancing Web technologies, increasing demands for integration with legacy applications, and changing content and structure. All these factors call for a more inclusive and comprehensive Web application design method. In response, we propose a context-based Web application design methodology that is based on several classification schemes including a Webpage classification, which is useful for identifying the information delivery mechanism and its relevant Web technology; a link classification, which reflects the semantics of various associations between pages; and a software component classification, which is helpful for pinpointing the roles of various components in the course of design. The proposed methodology also incorporates a unique Web application model comprised of a set of information clusters called compendia, each of which consists of a theme, its contextual pages, links, and components. This view is useful for modular design as well as for management of ever-changing content and structure of a Web application. The proposed methodology brings together all the three classification schemes and the Web application model to arrive at a set of both semantically cohesive and syntactically loose-coupled design artifacts.
It seems obvious that the spatial information of existing architectural heritage will be re-structured utilizing BIM technology. In the future to be able to implement such task, a new system of classification of spatial information, which fit to the structural nature of architectural heritage is necessary. This paper intend to suggest the conceptual model that can be the base of establishing new classification system for architectural heritage. For this study we reviewed researches related to classification system of architectural heritage (CS-AH) and BIM based architectural heritage (BIM-AH), first. As a result, we found that CS-AH is focused on building elevation and type, and BIM-AH is biased on the Library and Parametric Modeling. Second, we figured out a relationship between the CS-AH and BIM-AH. From this analysis, we found that BIM-AH is biased on Library and Parametric since the building elevation and type was focused on CS-AH. This review suggests a potential of the 3D CS-AH to expand the range of research for BIM-AH. At last, we suggest the three concept of classification are: 1)horizontality-accumulation relationship, 2)structure-infill relationship, 3)segment-member relationship. These three concept, together as one system of classification, could provide useful framework of new classification system of spatial information for architectural heritage.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.33
no.9
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pp.715-721
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2016
In this paper, the classification rate of micro-cracks in silicon wafers was improved using a SVM. In case I, we investigated how feature data of micro-cracks and SVM parameters affect a classification rate. As a result, weighting vector and bias did not affect the classification rate, which was improved in case of high cost and sigmoid kernel function. Case II was performed using a more high quality image than that in case I. It was identified that learning data and input data had a large effect on the classification rate. Finally, images from cases I and II and another illumination system were used in case III. In spite of different condition images, good classification rates was achieved. Critical points for micro-crack classification improvement are SVM parameters, kernel function, clustered feature data, and experimental conditions. In the future, excellent results could be obtained through SVM parameter tuning and clustered feature data.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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v.2
no.1
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pp.51-65
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2012
While science and technology information service portals and heterogeneous databases produced in Korea and other countries are integrated, methods of connecting the unique classification systems applied to each database have been studied. Results of technologists' research, such as, journal articles, patent specifications, and research reports, are organically related to each other. In this case, if the most basic and meaningful classification systems are not connected, it is difficult to achieve interoperability of the information and thus not easy to implement meaningful science technology information services through information convergence. This study aims to address the aforementioned issue by analyzing mapping systems between classification systems in order to design a structure to connect a variety of classification systems used in the academic information database of the Korea Institute of Science and Technology Information, which provides science and technology information portal service. This study also aims to design a mapping system for the classification systems to be applied to actual science and technology information services and information management systems.
In this paper, we have designed and implemented cluttering classification systems- unsupervised classifiers-for the processing of satellite remote sensing images. Implemented systems adopt various design patterns which include a factory pattern and a strategy pattern to support various satellite images'formats and to design compatible systems. The clustering systems consist of sequential clustering, K-Means clustering, ISODATA clustering and Fuzzy C-Means clustering classifiers. The systems are tested by using a Landsat TM satellite image for the classification input. As results, these clustering systems are well designed to extract sample data for the classification of satellite images of which there is no previous knowledge. The systems can be provided with real-time base clustering tools, compatibilities and components' reusabilities as well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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