Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.18
no.4
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pp.360-371
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2006
In order to calculate waves propagating into the shallow water region, a generalized parabolic approximate model is presented. The model is derived from the modified mild slope equation and includes all the existing parabolic models presented in the paper. Numerical results are presented in comparison to laboratory data of Berkhoff et al.(1982). The existing parabolic model shows almost same accuracy against the modified parabolic model and both results of models stand in closer agreement to the laboratory data. Therefore the existing parabolic model based on mild slope equation is a useful tool to compute shallow water waves which turns out to be more fast and stable in computational aspect.
In this paper, We propose detection mood generation system using learning to generate automatically detection model. It is improved manpower, efficiency in time. Proposed detection model generator system is consisted of agent system and manager system. Model generation can do existing standardization by genetic algorithm because do model generation and apply by new detection model. according to experiment results, detection model generation using learning proposed sees more efficiently than existing intrusion detection system. When intrusion of new type occur by implemented system and decrease of the False-Positive rate, improve performance of existing intrusion detection system.
A two-step approach has been used to obtain a new criterion for the onset of slug formation : (1) In the first step, a more general expression than the existing models for the onset of slug flow criterion has been derived from the analysis of singular points and neutral stability conditions of the transient one-dimensional two-phase flow equations of two-fluid model. (2) In the second step, introducing simplifications and incorporating a parameter into the general expression obtained in the first step to satisfy a number of physical conditions a priori specified, a new simple criterion for the onset of slug flow has been derived. Comparisons of the present model with existing models and experimental data show that the present model agrees very closely with Taitel & Dukler's model and experimental data in horizontal pipes. In an inclined pipe ($\theta$ =50$^{\circ}$), however, the difference between the predictions of the present model and those of existing models is appreciably large and the present model gives the best agreement with Ohnuki et al.'s data.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.2
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pp.1080-1099
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2019
A better tradeoff between robustness and invisibility will be realized by using the just noticeable (JND) model into the quantization-based watermarking scheme. The JND model is usually used to describe the perception characteristics of human visual systems (HVS). According to the research of cognitive science, HVS can adaptively extract the structure features of an image. However, the existing JND models in the watermarking scheme do not consider the structure features. Therefore, a novel JND model is proposed, which includes three aspects: contrast sensitivity function, luminance adaptation, and contrast masking (CM). In this model, the CM effect is modeled by analyzing the direction features and texture complexity, which meets the human visual perception characteristics and matches well with the spread transform dither modulation (STDM) watermarking framework by employing a new method to measure edge intensity. Compared with the other existing JND models, the proposed JND model based on structural regularity is more efficient and applicable in the STDM watermarking scheme. In terms of the experimental results, the proposed scheme performs better than the other watermarking scheme based on the existing JND models.
The seismic safety of the shear wall structure can be assessed through seismic fragility analysis, which requires high computational costs in estimating seismic demands. Accordingly, machine learning methods have been applied to such fragility analyses in recent years to reduce the numerical analysis cost, but it still remains a challenging task. Therefore, this study uses the ensemble machine learning method to present an improved framework for developing a more accurate seismic demand model than the existing ones. To this end, a rank-based selection method that enables determining an excellent model among several single machine learning models is presented. In addition, an index that can evaluate the degree of overfitting/underfitting of each model for the selection of an excellent single model is suggested. Furthermore, based on the selected single machine learning model, we propose a method to derive a more accurate ensemble model based on the bagging method. As a result, the seismic demand model for which the proposed framework is applied shows about 3-17% better prediction performance than the existing single machine learning models. Finally, the seismic fragility obtained from the proposed framework shows better accuracy than the existing fragility methods.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.22
no.4
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pp.89-98
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2022
The recent earthquake in Korea caused a lot of damage to reinforced concrete (RC) columns with non-seismic details. The nonlinear analysis enables predicting the hysteresis behavior of RC columns under earthquakes, but the analytical model used for the columns must be accurate and practical. This paper studied the nonlinear analysis models built into a commercial structural analysis program for the existing RC columns. The load-displacement relationships, maximum strength, initial stiffness, and energy dissipation predicted by the three analysis models were compared and analyzed. The results were similar to those tested in the order of the fiber, Pivot, and Takeda models, whereas the fiber model took the most time to build. For columns subjected to axial load, the Pivot model could predict the behavior at a similar level to that of the fiber model. Based on the above, it is expected that the Pivot model can be applied most practically for existing RC columns.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.27
no.4
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pp.311-323
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2023
This paper introduces the industrial problem, the solution, and the results of the research conducted with Define Inc. The client company wanted to improve the performance of an object detection model on the floor plan dataset. To solve the problem, we analyzed the operational principles, advantages, and disadvantages of the existing object detection model, identified the characteristics of the floor plan dataset, and proposed to use of YOLO v5 as an appropriate object detection model for training the dataset. We compared the performance of the existing model and the proposed model using mAP@60, and verified the object detection results with real test data, and found that the performance increase of mAP@60 was 0.08 higher with a 25% shorter inference time. We also found that the training time of the proposed YOLO v5 was 71% shorter than the existing model because it has a simpler structure. In this paper, we have shown that the object detection model for the floor plan dataset can achieve better performance while reducing the training time. We expect that it will be useful for solving other industrial problems related to object detection in the future. We also believe that this result can be extended to study object recognition in 3D floor plan dataset.
This study presents an integrated data mining model for the credit evaluation of the customers of a capital company. Based on customer information and financing processes in capital market, we derived individual models from multi-layered perceptrons(MLP), multivariate discrimination analysis(MDA), and decision tree. Further, the results from the existing models were compared with the results from the integrated model using genetic algorithm. The integrated model presented by this study turned out to be superior to the existing models. This study contributes not only to verifying the existing individual models but also to overcoming the limitations of the existing approaches.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.13
no.2
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pp.258-267
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2010
The necessity of the new system development arises in both defence and commercial systems industry either when a breakthrough in technology needs to be realized in the form of a brand-new system or when the existing product already in operation needs to be upgraded to satisfy the increasing stakeholder's requirements. In the latter case, it is not rare that specific system technical specifications on the existing products are not available. The purpose of this study is to investigate how to handle the difficulty when an upgraded system is required to be developed based on the existing product whose detailed technical specifications cannot be obtained. A step-by-step process is described based on the reverse engineering of the existing product. As a result, a logical system model is obtained for the product. The process developed is further enhanced and evaluated by the computer-aided system engineering tool. The resulting logical system model should be helpful in the next phase of the new product development.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.8
no.2
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pp.161-173
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1996
Two-dimensional numerical models with 1$^{\circ}$ and 1/3$^{\circ}$ resolution have been established to investigate the Ma distribution of global ocean tides. Especially, a 1/3$^{\circ}$ numerical model in this study has the most fine resolution among the existing global tidal model and it has been applied to the computation of detailed tidal distributions in the marginal seas and the shelf seas. Tidal characteristics in shallow areas could be hardly interpreted with the existing global chart due to the low resolution. The Ma tidal charts obtaind by 1$^{\circ}$ and 1/3$^{\circ}$ numerical model have been compared with the existing global maps and the altimetry-derived tidal charts. Also, the computed harmonic constants have been compared with the pelagic observations. The results obtained by 1/3$^{\circ}$ numerical model show better agreement with the existing global charts and the observed data than those obtained by 1$^{\circ}$ model. The possibility has been presented that the results obtained by 1/3$^{\circ}$ model can provide the open boundary conditions of the regional tidal numerical model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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