A previously published multiscale model for early-age cement-based materials [Pichler, et al.2007. "A multiscale micromechanics model for the autogenous-shrinkage deformation of early-age cement-based materials." Engineering Fracture Mechanics, 74, 34-58] is extended towards upscaling of viscoelastic properties. The obtained model links macroscopic behavior, i.e., creep compliance of concrete samples, to the composition of concrete at finer scales and the (supposedly) intrinsic material properties of distinct phases at these scales. Whereas finer-scale composition (and its history) is accessible through recently developed hydration models for the main clinker phases in ordinary Portland cement (OPC), viscous properties of the creep active constituent at finer scales, i.e., calcium-silicate-hydrates (CSH) are identified from macroscopic creep tests using the proposed multiscale model. The proposed multiscale model is assessed by different concrete creep tests reported in the open literature. Moreover, the model prediction is compared to a commonly used macroscopic creep model, the so-called B3 model.
With the introduction of durability examination into design code of concrete structure, a prediction of early-age behavior of concrete and its cracking resistance becomes very important. But, the early-age behaviors such as hydration, micro-structure development, moisture transport and mechanical properties development is quite complicated and coupled each other, and thus those can not be solved independently. One way to analyze those is to model their behaviors analytically and solve those computationally within a unified framework. In this paper, we propose a finite element technique to predict the early-age behaviors of concrete within the unified framework. The technique is applied to evaluatio of cracking in a massive concrete structure and then the analysis results are discussed.
Because of the problem of increasing self-weight due to the enlargement and high-rise of buildings using normal aggregate concrete, the need for structural lightweight aggregate concrete increases. However, early strength prediction is required when placing structural lightweight aggregate concrete, but research is insufficient. In this study, the ultrasonic pulse velocity of normal aggregate concrete and lightweight aggregate concrete was measured at early age. As a result, the ultrasonic pulse velocity of lightweight aggregate concrete was lower than normal aggregate concrete according to elapsed time at early age.
최근 학생 수 감소로 인한 대학 간 경쟁이 심화되면서 성과부진학생을 조기에 예측하고, 중도이탈을 예방하기 위해 다양한 노력을 기울이는 것은 대학의 필수 업무로 인식되고 있다. 이를 위해서는 학생의 성과를 정밀하게 예측하는 우수한 성능의 모델이 필수적이다. 본 논문은 성과부진학생을 식별하기 위한 분류 예측 모델에서 이상 데이터를 제거하거나 증폭을 통해 예측 성능을 향상시키는 방법에 대해 제안한다. 기존 이상데이터 처리방법은 주로 데이터를 삭제하거나 무시하는데 집중되었지만 이 논문에서는 잡음과 변화지표를 구분하는 기준을 제시하고, 데이터를 삭제하거나 증폭함으로써 예측 모델의 성능을 높이는데 기여한다. 제안 방법의 검증을 위해 공개된 학습 성과 데이터를 활용한 실험에서 기존 방법에 비해 제안방법이 분류 성능을 향상시킬 수 있는 다수의 사례를 발견할 수 있었다.
본 연구에서는 서울 소재 한 전문대학 학생들을 대상으로 하여 최소한의 인구통계학적 변수와 1학년 1학기 성적을 활용하여 학생들의 최종 학적 상태를 예측하고자 하였다. XGBoost와 LightGBM 모델을 사용한 결과, 이러한 변수들이 학생들의 제적 여부 예측에 유의미한 것을 발견하였다. 이는 학업 시작 초기의 성적이 학업 중단의 중요한 지표가 될 수 있음을 시사한다. 또한, 전문대학의 학제가 최종 학적에 영향을 미칠 가능성을 확인하였으며, 이는 학업 기간이 학생들의 학업 중단 결정에 중요한 요소임을 나타낸다. 전문대학에서 조기 학업 중단 의도를 파악하는 데 있어 심리적, 사회적, 경제적 요인에 의존하지 않고 학업 성취도만을 기준으로 모델링을 시도하였다. 이는 향후 학업 중단에 대한 조기 경보 시스템 구축에 도움이 될 것으로 기대된다.
Recently, landslides frequently happen at a natural slope during period of intensive rainfall. With rapidly increasing population of steep terrain in Korea, landslides have become one of the most significant natural hazards. Thus, it is necessary to protect people from landslides and to minimize the damage of houses, roads and other facilities. To accomplish this goal, many landslide prediction methods have been developed in the world. In this study, a simple landslide prediction system that enables people to escape the endangered area is developed. The system is focused to debris flows which happen frequently during periods of intensive rainfall at steep slopes in Kangwondo. This system is based on the wireless sensor network that is composed of sensor nodes, gateway, and server system. Sensor nodes that are composed of sensing part and communication part are newly developed to detect sensitive ground movement. Sensing part is designed to measure tilt angle and acceleration accurately, and communication part is deployed with Bluetooth (IEEE 802.15. I) module to transmit the data to the gateway. To verify the feasibility of this landslide prediction system, a series of laboratory tests is performed at a small-scale earth slope supplying rainfall by artificial rainfall dropping device. It is found that sensing nodes installed at slope can detect the ground motion when the slope failure starts. It is expected that the landslide prediction system by wireless senor network can provide early warnings when landslides such as debris flow occurs, and can be applied to ubiquitous computing city (U-City) that is characterized by disaster free.
This study investigated the predicted and abserved outflow of groundwater which occurred during tunnel constructions. Among the 586 road construction projects from 1986 to 2006, 4 route 25 tunnel construction areas and 26 waste water treatment facilities under construction were studied. Most of the tunnel outflow prediction in EIA (Environmental Impact Assessment) process have been classified into the 17 types of units depending on the assessor's options, which have not conformed to the request of the residents and non government organizations. The investigation results showed that the outflow of underground water in tunnel construction areas averaged about $0.133m^3/km{\cdot}min$ with the maximum $0.386m^3/km{\cdot}min$, and that the outflow mostly occurred in the early stage of tunnel excavation and diminished gradually. The prediction of outflow of underground water in the EIA process showed excessive results compared to observed outflow, the even 51.7 times. Consequently for more realistic prediction, current EIA method for prediction of outflow of underground water in tunnel construction areas has to adopt numerical methods coupled with hydraulics and geologic informations from unit methods of present time.
The delay between input action and visual interface feedback ("Latency") in a touchscreen inking task reduces the user's performance. When the latency is less than 2.38ms, the user cannot perceive the latency in dragging task. This value is difficult to achieve on recent touchscreens and general purpose computers. So, methods of predicting touch points to reduce perceptible latency has been proposed. In general, touch points prediction is not perfect. When using point prediction, feedback of the predicted points is displayed on the screen, after a while, erased when the actual points are displayed. When this task is implemented by software, it causes additional latency to work to erase predicted points feedback. It therefore propose a platform for rendering point prediction feedback without additional latency by the FPGA. This platform transmits input points and HDMI signals rendering feedback of input points to the FPGA. The FPGA draws the feedback of points predicted based on the input points on the HDMI and displays the screen. Since hardware rendering changes the HDMI signal every frame, it does not require erasing work and rendering can be done within an early time regardless of the amount of rendering, so we will reduce the latency.
한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
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pp.250-261
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2004
A novel method for ab initio prediction of protein tertiary structures, PROFESY (PROFile Enumerating SYstem), is introduced. This method utilizes secondary structure prediction information and fragment assembly. The secondary structure prediction of proteins is performed with the PREDICT method which uses PSI-BLAST to generate profiles and a distance measure in the pattern space. In order to predict the tertiary structure of a protein sequence, we assemble fragments in the fragment library constructed as a byproduct of PREDICT. The tertiary structure is obtained by minimizing the potential energy using the conformational space annealing method which enables one to sample diverse low lying minima of the energy function. We apply PROFESY for prediction of some proteins with known structures, which shows good performances. We also participated in CASP5 and applied PROFESY to new fold targets for blind predictions. The results were quite promising, despite the fact that PROFESY was in its early stage of development. In particular, the PROFESY result is the best for the hardest target T0161.
Park, Sung-Jae;Lee, Yeo-Song;Sohn, Chae-Bong;Jeong, S.Y.;Chung, Kwang-Sue;Park, Ho-Chong;Ahn, Chang-Bum;Oh, Seoung-Jun
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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pp.170-173
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2009
In this paper, we propose a fast intra prediction mode selection method in Scalable Video Coding(SVC) which is an emerging video coding standard as an extension of H.264/Advanced Video Coding(H.264/AVC). The proposed method decides a candidate intra prediction mode based on the characteristic of macroblock smoothness. Statistical analysis is applied to computing that smoothness in spatial enhancement layer. We also propose an early termination scheme for Intra_BL mode decision where the RD cost value of Intra_BL is utilized. Compared with JSVM software, our scheme can reduce about 55% of the computation complexity of intra prediction on average, while the performance degradation is negligible; For low QP values, the average PSNR loss is very negligible, equivalently the bit rate increases by 0.01%. For high QP values, the average PSNR loss is less than 0.01dB, which equals to 0.25% increase in bitrate on average.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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