A new reinforcing steel model which is embedded inside a concrete element and also accounts for the effect of bond-slip is developed. Unlike the classical bond-link or bond-zone element using double nodes, the proposed model is considering the bond-slip effect without taking double nodes by incorporation of the equivalent steel stiffness. After calculation of nodal displacements, the deformation of steel at each node can be found through the back-substitution technique from the first to the final steel element using a governing equation constructed based on the equilibrium at each node of steel and the compatibility condition between steel and concrete. This model results in significant savings in the number of nodes needed to account for the effect of bond-slip, in particular, when the model is used for three dimensional finite element problems. Moreover a new nonlinear solution scheme is developed in connection with this model. Finally, correlation studies between analytical and experimental results and several parameter studies are conducted with the objective to establish the validity of the proposed model.
This paper describes combustion tuning methodology of double-swirl gas turbine combustor using six sigma tools. This methodology is consist of five steps-Define, Identify, Design, Optimize and Verify (DIDOV). First, the NOx reduction target was defined in the step design; second, the current status of the plant was diagnosed in the step of identify; third, the vital few control parameters to achieve the defined target were determined by analyzing the correlation between the control parameters and NOx emissions in the step of design; fourth, the optimum condition was derived from one of the six sigma tools in the step of optimize; finally, the optimum condition was verified by applying the condition to the gas turbine combustor in the step of verify. As a result of the suggested method, averaged NOx emissions were reduced by more than 70% and the standard deviation was improved by more than 60%. Thus, this methodology can be attributed to the efficient reduction of NOx emission with saving combustion tuning time.
The P-ECLMS algorithm adapted the existing Post-Processing method occurs the distortion of the near-end signal at the double-talk situationt. To solve this problem, we propose the SP-ECLMS(Selective Post-Processing ECLMS) algorithm which makes the Post-Processing coefficient differently at the case of the single-talk and the double-talk. When the correlation level is not output less than 30%, the proposed algorithm output the original signal to prevent the signal's distortion.
This study presents an innovative AI-driven approach to assess the ultimate axial load in Double-Skinned Profiled Steel sheet Composite Walls (DPSCWs). Utilizing a dataset of 80 entries, seven input parameters were employed, and various AI techniques, including Linear Regression, Polynomial Regression, Support Vector Regression, Decision Tree Regression, Decision Tree with AdaBoost Regression, Random Forest Regression, Gradient Boost Regression Tree, Elastic Net Regression, Ridge Regression, and LASSO Regression, were evaluated. Decision Tree Regression and Random Forest Regression emerged as the most accurate models. The top three performing models were integrated into a hybrid approach, excelling in accurately estimating DPSCWs' ultimate axial load. This adaptable hybrid model outperforms traditional methods, reducing errors in complex scenarios. The validated Artificial Neural Network (ANN) model showcases less than 1% error, enhancing reliability. Correlation analysis highlights robust predictions, emphasizing the importance of steel sheet thickness. The study contributes insights for predicting DPSCW strength in civil engineering, suggesting optimization and database expansion. The research advances precise load capacity estimation, empowering engineers to enhance construction safety and explore further machine learning applications in structural engineering.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.54
no.10
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pp.639-642
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2005
In this paper, a robust nonlinear echo cancellation is proposed, where a third-order adaptive Volterra filtering is employed along with an expanded correlation LMS (ECLMS) algorithm to compensate for nonlinear distortion in the echo path. (e.g., DAC of the hybrid network). Finally, the robustness in the echo cancellation of the proposed approach is demonstrated using computer simulations, where high attenuation of echo signals is achieved even in the double-talk situation (e.n., BdB improvement in ERLE).
Kim, Jae-Chul;Kim, Jeong-Hye;Kim, Ki-Jae;Ryu, Joung-Ki;Park, So-Deuk;You, Oh-Jong
Korean Journal of Medicinal Crop Science
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v.6
no.3
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pp.188-192
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1998
The correlations between growth charateristics and root yield were investigated in 74 peony lines collected from chief producing place in Korea. Among these peony lines, single flower type was 61% and the rest were double type. And pink flower was in majority. Stem length, stem diameter and number of stem per plant were $50{\sim}60cm$, $7{\sim}8mm$ and $5{\sim}6$, respectively. Generally, disease tolerance and root yield were better in single flower type peonies than double type. Among single flower type peonies, the correlation coefficients between each characteristics and root yield were as follows : number of stem $(0.676^{**})$, number of roots $(0.646^{**})$, stem length $(0.617^{**})$, root diameter $(0.590^{**})$ and root length $(0.443^{**})$. Correlation between root yield and paeoniflorin content was highly significant $(0.383^{**})$ among single flower type peonies and significant $(-0.382^*)$ among double flower type peonies. Correlation between stem diameter and root yield was not significant (0.066).
We study an association between the duration of solar activity and characteristics of the latitude distribution of sunspots by means of center-of-latitude (COL) of sunspots observed during the period from 1878 to 2008 spanning solar cycles 12 to 23. We first calculate COL by taking the area-weighted mean latitude of sunspots for each calendar month to determine the latitudinal distribution of COL of sunspots appearing in the long and short cycles separately. The data set for the long solar cycles consists of the solar cycles 12, 13, 14, 20, and 23. The short solar cycles include the solar cycles 15, 16, 17, 18, 19, 21, and 22. We then fit a double Gaussian function to compare properties of the latitudinal distribution resulting from the two data sets. Our main findings are as follows: (1) The main component of the double Gaussian function does not show any significant change in the central position and in the full-width-at-half-maximum (FWHM), except in the amplitude. They are all centered at ~ 11° with FWHM of ~ 5°. (2) The secondary component of the double Gaussian function at higher latitudes seems to differ in that even though their width remains fixed at ~ 4°, their central position peaks at ~ 22.1° for the short cycles and at ~ 20.7° for the long cycles with quite small errors. (3) No significant correlation could be established between the duration of an individual cycle and the parameters of the double Gaussian. Finally, we conclude by briefly discussing the implications of these findings on the issue of the cycle 4 concerning a lost cycle.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.16
no.4
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pp.162-167
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2015
This paper describes the reason and the problem solving for the double-layer pattern of a Daejeon correlator operated in Korea-Japan Correlation Center. When the electric power of an input signal in the correlator is charged small enough to be buried in the noise, it is hard to see a signal with a specific pattern in the input signal, but when the electric power is large, a specific one is reported to be seen. By comparing data from observation with one from software correlator, it was confirmed from the analysis using the AIPS software that the amplitude gain of a source signal was affected about 3%. Therefore, in order to solve the problem of double-layer patterns, we found that a problem in the memory management module responsible for both the data input and the data serialization of the correlator is a cause for the double-layer pattern detected periodically. In other words, while data is serialized and read repeatedly in the memory area assigned to serialize the data from the serialization module, redundant last data is generated and an overlap for the memory allocation is occurred. Therefore, by modifying the program of the FPGA memory sections on serialization module to correct the problem, we confirmed that double-layer pattern is disappeared and correlation results are normally acquired.
Kim, Youngjoo;Baik, Juno;Lee, Sunjin;Oh, Jinhee;Jung, Hyewon
Journal of Korean language education
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v.28
no.2
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pp.1-36
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2017
This study investigated the correlation between learners' psychological and social factors and their syntactic complexity of speaking. The study collected samples of Korean spoken production of 61 learners with English, Chinese, Japanese and other L1 backgrounds and applied mini-TOPIK, mini-AMTB, and SASIQ for 70 minutes. The study found that: (i) integrative motivation showed positive correlation with a number of simple complex clauses, but instrumental motivation correlated negatively with a number of adverbial clauses, indicating that high motivation hindered producing highly complex clauses although it triggered producing simple complex clauses, (ii) social contact with L2 native speakers showed positive correlation with general L2 development and a number of simple complex clauses, but revealed negative correlation with double or triple complex clauses, (iii) hours of L2 listening showed very strong positive correlation with producing triple complex clauses and general proficiency, but indicated negative correlation with a number of simple complex clauses. The study reported that high motivation toward Korean learning and active social activities with Korean native speakers helped produce simple complex clauses while hours of listening to Korean helped produce triple complex clauses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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