Statistical calibration is a useful technique for achieving compatibility between two different measurement methods, and it usually consists of two steps : (1) estimation of the relationship between the standard and nonstandard measurements, and (2) prediction of future standard measurements using the estimated relationship and observed nonstandard measurements. A predictive multivariate errors-in-variables model is presented for the multivariate calibration problem in which the standard as well as the nonstandard measurements are subject to error. For the estimation of the relationship between the two measurements, the maximum likelihood (ML) estimation method is considered. It is shown that the direct and the inverse predictors for the future unknown standard measurement are the same under ML estimation. Based upon large-sample approximations, the mean square error of the predictor is derived.
For preliminary estimation of ships' machinery weights, many papers giving well-judged data and discussions for rational method of estimation, such as [1], [2], [3], [4], [5], [6], are available, however, they are mostly concerned with large ships propelled by power more than about 2, 000 horsepower. Regarding the medium and small-sized ships, as far as the author is aware, fragmental data and vague discussions found in various technical literature are the all available. In this paper, available data concerned with machinery weights of commercial ships propelled by direct-drive diesel plants of power below 3, 000 horsepower with single screw propeller are collected and analysed to obtain systematic data Fig. 1 and Fig. 2 as weight to power ratio versus power per shaft diagrams together with suplementary data Fig. 1 and Fig. 3. Influences of various factor such as revolutions per minute, mean effective pressure, type and construction of the main units on machinery weights are also investigated in detail to give a better guidance for logical and rational utlization of the proposed diagrams in preliminary estimation of machinery weights.
본 연구는 TBM 공법의 구경별 자원기반 적산(원가 계산) 방식에 의한 공사비 적산을 수행하여 직접공사비와 총공사비를 분석하고, 이를 근거로 회귀분석을 수행하여 TBM 공법 구경별 직접공사비 및 총공사비를 추정할 수 있는 개산 공사비(개략 공사비) 예측 식 모델을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 TBM 공법의 구경별 개산 공사비 예측 식 모델은 향후 TBM 공법 적용 현장의 사업기획, 예비조사, 타당성조사, 기본설계 단계에서 개산 공사비를 추정하는데 효과적으로 적용할 수 있을 것이다.
TCA(Total Cost Assessment) can be defined by a tool to evaluate actual profit about investment. Also, It can be used by method to make more reasonable decision-making in business. Enforcement of 'direct payment system' for environment friendship farmhouse of government is spreading recent times. But, it is true that it is no definite standard about appropriation of disbursement amount of money. TCA method can be utilized usefully for solution of these problem. Also, It will help to decide price grasping invisible cost and environment cost. Therefore, We tried that may can apply TCA theory in farmhouse class, and attempted economic performance estimation which use this. This study introduces TCA theory and developed applicable expense list in agriculture field. Also, We applied TCA theory to farmhouse. This theories referenced domestic and th6 foreign countries, connection literature. But, It handled part about invisible cost and social cost etc..
Most structures are expected to deform beyond the limit of linearly elastic behavior when subjected to strong ground motion. Seismic evaluation of structure requires an estimation of the structural performance in terms of displacement demand imposed by earthquakes on the structure. Nonlinear response history analysis(NRHA) is the most rigorous procedure to compute seismic performance among various inelastic analysis methods. But nonlinear analysis procedures necessitate more practical and reliable tools for predicting seismic behavior of structures. This paper presents a nonlinear direct spectrum method(NDSM) to evaluate seismic performance of structures, without iterative computations, given by the structural initial elastic period and yield strength from the pushover analysis, especially for MDF(multi degree of freedom) system. The purpose of this paper is to investigate the accuracy and reliability of this method from a point of view of various earthquakes and structure parameters.
The measurement and monitoring of the biochemical oxygen demand (BOD) play an important role in the planning and operation of wastewater treatment plants. The most basic method for determining biochemical oxygen demand is direct measurement. However, this method is both expensive and takes a long time. A five-day period is required to determine the biochemical oxygen demand. This study has been carried out in a wastewater treatment plant in Turkey (Hurma WWTP) in order to estimate the biochemical oxygen demand a shorter time and with a lower cost. Estimation was performed using artificial neural network (ANN) method. There are three different methods in the training of artificial neural networks, respectively, multi-layered (ML-ANN), teaching learning based algorithm (TLBO-ANN) and artificial bee colony algorithm (ABC-ANN). The input flow (Q), wastewater temperature (t), pH, chemical oxygen demand (COD), suspended sediment (SS), total phosphorus (tP), total nitrogen (tN), and electrical conductivity of wastewater (EC) are used as the input parameters to estimate the BOD. The root mean squared error (RMSE) and the mean absolute error (MAE) values were used in evaluating performance criteria for each model. As a result of the general evaluation, the ML-ANN method provided the best estimation results both training and test series with 0.8924 and 0.8442 determination coefficient, respectively.
In this study, a fatigue damage estimation for an ice-going vessel navigating through broken ice fields was carried out. A numerical model to simulate the interaction between ice and structure developed using the finite element method was introduced. Time series of stresses calculated by the proposed model and the corresponding fatigue analysis results are presented. The numerical model enables the long time analysis through an efficient interaction model, the application of the periodic media analysis and the convolution integral, and it allows the stress time history to be extracted directly using the finite element method. To describe the probability distribution of stress amplitudes, the 2-parameter Weibull model was applied to the calculated stress time history, and the fatigue damage was calculated using the Palmgren-Miner rule. Finally, the fatigue damage considering the ice conditions of the Baltic Sea was calculated using the proposed method and LR method, and the results were compared to each other.
The resilience performance evaluation method of a structure can evaluate the ability to recover after an earthquake disaster, and this study deals with the consideration and introduction of the resilience performance evaluation method. The resilience evaluation method can be expressed as a quantified number by constructing a loss estimation model and a recovery evaluation model. The recovery evaluation model should consider downtime in addition to the repair time, and the loss estimation model should consider not only direct loss to structures and non-structures, but also indirect loss due to functional loss of the building. In addition, to build a loss estimation model, the structure should be simplified to perform an efficient analysis. Therefore, in this study, the equivalent terminal induction system proposed cantilever-type and rahmen-type SDOF, and it is evaluated somewhat conservatively compared to the example structure, and it is judged that there is a need to improve the hysteresis characteristics by applying the stiffness reduction factor of the SDOF model.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.499-499
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2002
The goal of this study is to apply and evaluate the precipitation outflow in river basin using satellite data and GIS for proposing the efficient watershed management method. Not only precipitation outflow data but also various spatial data such as digital map, soil map, geologic map and multi-temporal TM images were used. Using landcover classification result and soil map were applied to estimate the average CN. The CN value of 63.37 by SCS method was produced in AMC-2 condition otherwise the result of direct estimation with observation method was 63 CN value. The relative error of two results was 0.59%. It can be possible to apply the satellite data for precipitation outflow analysis. For more accurate and credible analysis of this, the more multi-temporal satellite and real observation data will be needed.
In order to approach a reasonable method for the indirect estimation of the productivity in terrestrial plants, allometric method was studied with herbs, such as Boenmeria frutescens and Hibiscus mutabilis, and scrubs, such as Robinia pseud oacacia and Morus alba f. Hchiroe. Allometric relations between D230H, square of the stem(or shoot) diameter(D30) on 30cm height above ground multiplied by stem length(H), and the amount of the stem(Ws), orof the leaves per stem, were fitted to each material plant with linear regression. The allometric coefficient in relation of D230H to Ws was approximated between scrubs having different life form, and the allometric function in relation of DF2 to WL was common between herbs in spite of having different growth habitat. As the allometries between D230H and Ws or WL were changeable with the seasonal change it funciton should be calculated repeatedly whenever investigating the standing crop of such community. It is able to utilize an indirect value of D30 obtained from the allometry between D30 and H because direct measurement of D30 in the field is accompanied by troublesome and waste of much time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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