In the current Korean seismic design guide, the site classification and the corresponding site coefficients were determined based on the UBC-1997 (Uniform Building Code). In order to develop the current site classification system, it is important to compare the local site conditions in Korea to other countries which have similar seismic design guides. In the eastern United States, New York City(40degrees 45minutes north latitude, 73degrees 59minutes west longitude) suggested that current design guidelines are unsuitable to shallow bedrock depth sites. So the 3-parameter methods are performed for new criteria in New York City. In this study, site response analyses were performed at 181 study sites using one-dimensional equivalent linear to evaluate the site-specific earthquake ground motions at inland areas in the Korean peninsula and reclassify the results according to similar ground motions using the 3-parameter methods. It is effective that multi-parameter methods for Korean site characteristics in comparison with single parameter method.
Ship design process requires lots of complicated analyses for determining a large number of design variables. Due to its complexity, the process is divided into several tractable designs or analysis problems. The interdependent relationship requires repetitive works. This paper employs collaborative optimization (CO), one of the multidisciplinary design optimization (MDO) techniques, for treating such complex relationship. CO guarantees disciplinary autonomy while maintaining interdisciplinary compatibility due to its bi-level optimization structure. However, the considerably increased computational time and the slow convergence have been reported as its drawbacks. This paper proposes the use of an approximation model in place of the disciplinary optimization in the system-level optimization. Neural network classification is employed as a classifier to determine whether a design point is feasible or not. Kriging is also combined with the classification to make up for the weakness that the classification cannot estimate the degree of infeasibility. For the purpose of enhancing the accuracy of a predicted optimum and reducing the required number of disciplinary optimizations, an approximation management framework is also employed in the system-level optimization.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제7권2호
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pp.85-105
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2017
Given the variety of approaches to mapping the universe of knowledge that have been presented and discussed in the literature, the purpose of this paper is to systematize their main principles and their applications in the major general modern library classification schemes. We conducted an analysis of the literature on classification and the main classification systems, namely Dewey/Universal Decimal Classification, Cutter's Expansive Classification, Subject Classification of J.D. Brown, Colon Classification, Library of Congress Classification, Bibliographic Classification, Rider's International Classification, Bibliothecal Bibliographic Klassification (BBK), and Broad System of Ordering (BSO). We conclude that the arrangement of the main classes can be done following four principles that are not mutually exclusive: ideological principle, social purpose principle, scientific order, and division by discipline. The paper provides examples and analysis of each system. We also conclude that as knowledge is ever-changing, classifications also change and present a different structure of knowledge depending upon the society and time of their design.
This study has the purpose for analysis of each region's property in order to plan a elementary school's space according to community property. For this analysis. we used classification method through classification analysis. classification analysis is one of the useful statistical analysis methode for determining each region's policy through classifying regions which have a similar property. On this study, Seoul and Kyongkido is classified by 4 groups and each group has a different community property. Such a analysis is thought of helping establishing the objective. reasonable space-plan through comparative analysis between subjective claim and objective state indicator of each region.
Solar cell is typical representative of renewable green energy. Silicon wafer contributes about 66 percent to its cost structure. In its manufacturing, micro-cracks are often occurred due to manufacturing process such as wire sawing, grinding and cleaning. Their detection and classification are important to process feedback information. In this paper, a classification method of micro-cracks is proposed, based on the fusion of principal component analysis(PCA) and neural network. The proposed method shows that it gives higher results than single application of two methods, in terms of shape and size classification of micro-cracks.
We describe a formal approach to the construction of optimal classification rule for the two-group normal classification with equal population mean problem. Based on the utility function of Bernardo, we suggest a balanced design for the classification and construct the optimal rule under the balanced design condition. The rule is characterized by a constrained minimization of total risk of misclassification, the constraint of which is constructed by the process of equation between expected utilities of the two group conditional densities. The efficacy of the suggested rule is examined through numerical studies. This indicates that, in case little is known about the relative population sizes, dramatic gains in accuracy of classification result can be achieved.
As we know, the quality of processes is technically depicted by variation, a product or process with the best quality must naturally require the variation as less as possible. The variation is usually reduced with many ways, say, by adjusting parameters settings under robust design with many turns expensive experiments. So ones are trying to reach the robustness by detecting cheap and simple methods. In this paper, a both practical and simple technique for quality improvement, namely reducing the variation, by data classification is studied. First, all possible system factors are included, which may dominate the variation law. And then we make use of the past observations and their classification as well as boxplot charts to find out the internal rule between the variation and the system factor. Next, adjust the location of the system factor according to the rule so that the variation could, to some extent, be lessened. Finally, two typical quality improvement cases based on data classification are presented.
A study was conducted to develop a better classification method of Consumer Attributes that can enhance user-centered product design process. A modified QFD(Quality Function Deployment) survey form based upon Fuzzy set theory was proposed which contains 9 steps of importance level, and Certainty and Necessity function to improve the reliability of extracted consumer attributes. To verify the betterment and advantage of proposed classification method, a series of questionnaire survey was performed. Thirty male and 30 female university students were participated in the survey using a VCR as a target product. The result of the study showed that 80% of subjects were preferred the proposed classification over existing method. A cluster analysis was performed to further verify the betterment of the proposed method. The result also supported that the proposed classification method is more reliable and enhanced method in extracting consumer attributes and can be applied in the product design.
The purpose of this study is (1) to design and test a database which can be automatically classified, and (2) to generate automatic classification number by processing the keywords in titles using the code combination method of Colon Classification(CC) as well as an automatic recognition of subjects in order to develop an automatic classification system (Auto BC System) based on CC which can be applied to any research library. To conduct this study, 1,510 words in the fields of agricultrue and medicine were selected, analized in terms of [P], [M], [E], [S], [T] employed in CC, and included in a database for classification. For the above-mentioned subject fields, the principle of an automatic classification was specified in order to generate automatic classification codes as well as to perform an automatic subject recognition of the titles included. Whenever necessary, editing, deleting, appending and reindexing of a database can be made in this automatic classification system. Appendix 1 shows the result of the automatic classification of books in the fields of agriculture and medicine. The results of the study are summarized below. 1. The classification number for the title of a book can be automatically generated by using the facet principles of Colon Classification. 2. The automatic subject recognition of a book is achieved by designing a database making use of a globe-principle, and by specifying the subject field for each word. 3. The automatic subject-recognition of input data is achieved by measuring the number of searched words by each subject field. 4. The combination of classification numbers is achieved by flowcharting of classification formular of each subject field. 5. The efficient control of classification numbers is achieved by designing control codes on the database for classification. 6. The automatic classification by means of Auto BC has been proved to be successful in the research library concentrating on a Single field. The general library may have some problem in employing this system. The automatic classification through Auto BC has the following advantages: 1. Speed of the classification process can be improve. 2. The revision or updating of classification schemes can be facilitated. 3. Multiple concepts can be expressed in a single classification code. 4. The consistency of classification can be achieved with the classification formular rather than the classifier's subjective judgement. 5. A user's retrieving process can be made after combining the classification numbers through keywords relating to the material to be searched. 6. The materials can be classified by a librarian without subject backgrounds. 7. The large body of materials can be quickly classified by means of a machine processing. 8. This automatic classification is expected to make a good contribution to design of the total system for library operations. 9. The information flow among libraries can be promoted owing to the use of the same program for the automatic classification.
디지털 기술의 발달로 한글글꼴을 다루는 사용자가 증가하고 글꼴 선택의 기준 또한 다양해지면서 전통적인 형태를 벗어난 다양한 한글 글꼴들이 많이 개발되어 사용되고 있다. 그러나 현행 글꼴분류체계는 이러한 글꼴들을 비교분석하고 글꼴 사용의 가이드라인을 제시하기에 부족한 실정이다. 본 연구에서는 한글글꼴개발 및 활용을 지원하는 방안으로 글꼴분류체계의 다양화를 제시하고 다음과 같은 다각도의 분류기준을 제시한다. 첫째, 모임글자라는 한글글꼴의 근본적인 특징을 반영하고 한글 기계화에 큰 변수로 작용하는 한글의 구조에 기반한 글꼴구조분류, 둘째, 공감각적이고 멀티미디어적 정보전달이 일반화되어 가는 실정에 맞추어 감성 이미지어와 글꼴의 시각적 이미지를 연관시키는 글꼴이미지분류, 마지막으로 매체별로 가독성과 주시성 등을 고려하여 글꼴의 용도를 제시하는 글꼴용도분류를 제안한다. 멀티미디어 시대에 완성도 높고 다양한 글꼴의 개발과 문자정보의 부가가치를 높이는 적절하고도 효과적인 글꼴의 활용을 지원하기 위해서는 한글 글꼴의 특징과 사용환경에 기반하여 앞에 제시한 바와 같은 다각도의 분류체계를 세우고 이를 활용한 유기적인 글꼴데이터베이스를 구축하는데 적극적인 투자와 기술적인 지원이 필요하다. 이는 결과적으로 양질의 다양한 한글글꼴의 개발과 이의 활용도를 높일 수 있으리라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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