Park, So-Yeon;Ryoo, Kyong-Sik;Kim, Jung-Yun;Kim, Baek-Jo
Journal of Environmental Science International
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v.23
no.2
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pp.193-205
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2014
The direct-runoff of South Korea's representative dams (Soyanggang, Chungju, Andong, Daecheong, and Seomjingang) and precipitation were analyzed mainly with the evenly distributed spring rainfall events across the country for the last five years. For precipitation, an increasing was presented during the period 2008-2011, but did not continue to increasing 2012. The average precipitation of the five dams displayed a similar trend. Except for Chungju and Andong Dams, the trend of runoff was similar to the one shown in the precipitation. Despite the precipitation of 2009 increased, the runoff volume decreased for Andong and Chungju Dams. In addition, Chungju Dam remarkably showed a bigger runoff volume compared to other dams. As for the Sumjingang Dam, the runoff volume was the smallest, and the difference is as great as over 15-fold when compared to other runoff values. After the result of analyzing the relation between a single runoff event and synoptic weather patterns, pattern 4 contributed to the greatest impact on this event and weather patterns. The total runoff volume of the five dams for spring rain event for the last five years that exhibited this characteristic was estimated at 5.68 billion tons($10^6m^3$). Lastly, the value of this estimation was assessed as approximately 273.1 billion KRW.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2001.05a
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pp.836-842
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2001
The more sophisticated patterns of propagation model is presented in this paper, which includes three different source characteristics. The spherical, cosine and dipole radiation characteristics compared and sound event level and the maximum sound level are calculated by experiment and calculation. It is shown that patterns of propagation has dipole characteristics for low speed range(below about 150km/h) at electric multiple system. We know that push-pull high speed system(maximum speed: 300km/h) has cosine characteristics of noise propagation. For this purpose, We conduct the experiment of noise and know the empirical formula of noise level and radiation coefficient K. This model of simulation is conducted through point source array model at wheel/rail contact point by using program and experimental formula. We can guess prediction of profile, flat and wear of wheel by above modeling in near field.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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v.2
no.4
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pp.59-65
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1997
In this paper, a general fuzzy syntactic method for recognition of flaw patterns and for the measurement of flaw characteristic parameters for a non-destructive inspections signal, called eddy-current, is presented. Solutions are given to the subtasks of primitive pattern selection, signal to symbol transformation, pattern grammar formulation, and event-synchronous flaw pattern extraction based on the grammars. Fuzzy attribute grammars are used as the model for the pattern grammar because of their descriptive power in the face of uncertain constraints caused by nose or distortion in the signal waveform, due to their ability to handle syntactic as well as semantic information. This approach has been implemented and the performance of eh resultant system has been evaluated using a library of law patterns obtained from steam generator tubes in nuclear power plants by an eddy current-based non-destructive inspection method.
Crime is not a completely random event but rather shows a pattern in space and time. Capturing the dynamic nature of crime patterns is a challenging task. Crime prediction models that rely only on neighborhood influence and demographic features might not be able to capture the dynamics of crime patterns, as demographic data collection does not occur frequently and is static. This work proposes a novel approach for crime count and hotspot prediction to capture the dynamic nature of crime patterns using taxi data along with historical crime and demographic data. The proposed approach predicts crime events in spatial units and classifies each of them into a hotspot category based on the number of crime events. Four models are proposed, which consider different covariates to select a set of independent variables. The experimental results show that the proposed combined subset model (CSM), in which static and dynamic aspects of crime are combined by employing the taxi dataset, is more accurate than the other models presented in this study.
Many process modeling techniques, such as Petri-net, UML Activity Diagram, and EPC, are used to design process models. In this paper, we analyze ubiquitous process design based on workflow patterns. In particular, we focus on process design using active rules that have the form of Event-Condition-Action, and deal with the WS-ECA language, which was devised for ubiquitous web services coordination. We first check whether workflow patterns can be designed with ECA rules, and we then provide WS-ECA representations for ECA rules of the patterns. The contribution of this paper is that ECA rule-based process models were presented based on workflow patterns and they can be a guideline for ubiquitous process modeling.
Kim, Kyoungsook;Ham, Seonghun;Ahn, Hyun;Kim, Kwanghoon Pio
Journal of Internet Computing and Services
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v.20
no.3
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pp.85-92
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2019
In this paper, we extract the quantitative relation data of activities from the workflow event log file recorded in the XES standard format and connect them to rediscover the workflow process model. Extract the workflow process patterns and proportions with the rediscovered model. There are four types of control-flow elements that should be used to extract workflow process patterns and portions with log files: linear (sequential) routing, disjunctive (selective) routing, conjunctive (parallel) routing, and iterative routing patterns. In this paper, we focus on four of the factors, disjunctive routing, and conjunctive path. A framework implemented by the authors' research group extracts and arranges the activity data from the log and converts the iteration of duplicate relationships into a quantitative value. Also, for accurate analysis, a parallel process is recorded in the log file based on execution time, and algorithms for finding and eliminating information distortion are designed and implemented. With these refined data, we rediscover the workflow process model following the relationship between the activities. This series of experiments are conducted using the Large Bank Transaction Process Model provided by 4TU and visualizes the experiment process and results.
This paper describes the relationship between the bending strength properties of sloped finger-jointed woods and the acoustic emissions (AEs) generated during the test. Pinus densiflora pieces were cut in sloped-finger types and glued with four kinds of adhesives (polyvinyl acetate, polyvinyl-aeryl, oilic urethane and resorcinol-phenol resin). The results were as follows: The lower the bending strength(load) was, the earlier the generation time of AE event count got and the higher the increasing rate of AE event count became in the sloped finger-jointed specimens bonded with polyvinyl acetate and oilic urethane resin adhesives. Therefore, the slope from load-AE cumulative event count curve was very steep. The AE event count for resorcinol-phenol resin adhesive obtained even from low load level was abundant. The AE event count continuously increased as load increased and the event count was much more than one in the other conditions. The slope from load-AE cumulative event count curve was very gentle compared with other conditions. The patterns of AE event count and count were very similar. The relationship between the MOR and the AE parameter from load and AE cumulative event count in the early stage of the sloped finger-jointed specimens bonded with polyvinyl acetate, oilic urethane and resorcinol-phenol resin adhesives was much greater than that between the MOE and the MOR. Therefore, the AE signals obtained during bending test are useful for estimating the strength of sloped finger-jointed specimens.
In this paper, we propose a MapReduce-supported clustering technique for collecting and classifying distributed workflow enactment event logs as a preprocessing tool. Especially, we would call the distributed workflow enactment event logs as Workflow BIG-Logs, because they are satisfied with as well as well-fitted to the 5V properties of BIG-Data like Volume, Velocity, Variety, Veracity and Value. The clustering technique we develop in this paper is intentionally devised for the preprocessing phase of a specific workflow process mining and analysis algorithm based upon the workflow BIG-Logs. In other words, It uses the Map-Reduce framework as a Workflow BIG-Logs processing platform, it supports the IEEE XES standard data format, and it is eventually dedicated for the preprocessing phase of the ${\rho}$-Algorithm that is a typical workflow process mining algorithm based on the structured information control nets. More precisely, The Workflow BIG-Logs can be classified into two types: of activity-based clustering patterns and performer-based clustering patterns, and we try to implement an activity-based clustering pattern algorithm based upon the Map-Reduce framework. Finally, we try to verify the proposed clustering technique by carrying out an experimental study on the workflow enactment event log dataset released by the BPI Challenges.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.10
no.3
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pp.393-402
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2018
While interacting with a sloping structure, an ice floe may fracture in different patterns. For example, it can be local bending failure or global splitting failure depending on the contact properties, geometry and confinement of the ice floe. Modelling these different fracture patterns as a natural outcome of numerical simulations is rather challenging. This is mainly because the effects of crack propagation, crack branching, multi fracturing modes and eventual fragmentation within a solid material are still questions to be answered by the on-going research in the Computational Mechanic community. In order to simulate the fracturing of ice floes with arbitrary geometries and confinement; and also to simulate the fracturing events at such a large scale yet with sufficient efficiency, we propose a semi-analytical/empirical and semi-numerical approach; but with focus on the global splitting failure mode in this paper. The simulation method is validated against data we collected during the Oden Arctic Technology Research Cruise 2015 (OATRC2015). The data include: 1) camera images based on which we specify the exact geometry of ice floes before and after an impact and fracturing event; 2) IMU data based on which the global dynamic force encountered by the icebreaker is extracted for the impact event. It was found that this method presents reasonably accurate results and realistic fracturing patterns upon given ice floes.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.17
no.3
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pp.35-42
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2012
The database for driving patterns can be utilized in various system such as automatic driving system, driver safety system, and it can be helpful to monitor driving style. Therefore, we propose a driving pattern recognition system in which the sensor streams from a smartphone are recorded and used for recognizing driving events. In this paper we focus on the driving pattern recognition that is an essential and preliminary step of driving style recognition. We divide input sensor streams into 7 driving patterns such as, Left-turn(L), U-turn(U), Right-turn(R), Rapid-Braking(RB), Quick-Start(QS), Rapid-Acceleration (RA), Speed-Bump(SB). To classify driving patterns, first, a preprocessing step for data smoothing is followed by an event detection step. Last the detected events are classified by DTW(Dynamic Time Warping) algorithm. For assisting drivers we provide the classified pattern with the corresponding video stream which is recorded with its sensor stream. The proposed system will play an essential role in the safety driving system or driving monitoring system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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