Previous studies on reservoir operation have been assumed that the climate in the future would be similar to that in the past. However, in the presence of climate non-stationarity, Robust Optimization (RO) which finds the feasible solutions under broader uncertainty is necessary. RO improves the existing optimization method by adding a robust term to the objective function that controls the uncertainty inherent due to input data instability. This study proposed Robust-SDP that combines Stochastic Dynamic Programming (SDP) and RO to estimate dam operation rules while coping with climate non-stationarity. The future inflow series that reflect climate non-stationarity were synthetically generated. We then evaluated the capacity of the dam operation rules obtained from the past inflow series based on six evaluation indicators and two decision support schemes. Although Robust-SDP was successful in reducing the incidence of extreme water scarcity events under climate non-stationarity, there was a trade-off between the number of extreme water scarcity events and the water scarcity ratio. Thus, it is proposed that decision-makers choose their optimal rules in reference to the evaluation results and decision support illustrations.
Kim, Jun-Hyoung;Kim, Jung-Pil;Kim, Jeong-Yeol;Kim, Tae-Won
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.48
no.1
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pp.81-88
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2020
Flight data recorder is a equipment that records data required for investigation of aircraft accidents and should be developed in compliance with the ED-112A standard. Unlike general data storage device, flight data recorder must be able to recover data after an aircraft accident, requiring a housing and a memory board to protect data in extreme environments. To attain this performance, we designed a housing that can withstand the test by analyzing the physical environment of the impact, shear/tensile, penetration resistance and static crush test of the crash survival test and minimized the size and weight compared to the existing one in consideration of the installation of the aircraft in this paper. Insulation material and thermal block material were applied to endure high and low temperature fire so that the internal temperature does not rise above 150℃ even in 260℃, 10 hour environment. In addition, the memory board is designed to minimize the size and we devise a hoping programming method to prevent continuous data loss of more than 16 seconds. Through this, Crash protected memory module that satisfies ED-112A was completed.
Agile methodologies have gained recognition as efficient development processes through their quick delivery of software, even under time constraints. However, like other agile methods such as Scrum, Extreme Programming (XP) and The Dynamic Systems Development Method (DSDM), Feature Driven Development (FDD) has been criticized due to the unavailability of security elements in its twelve practices. In order to examine this matter more closely, we conducted a systematic literature review (SLR) and studied literature for the years 2001-2012. Our findings highlight that, in its current form, the FDD model partially supports the development of secure software. However, there is little research on this topic, as detailed information about the usage of secure software is rarely published. Thus, we have been able to conclude that the existing five phases of FDD have not been enough to develop secure software until recently. For this reason, security-based phase and practices in FDD need to be proposed.
The act of writing a unit test is more an act of design than of verification. It is also more an act of documentation than of verification. The act of writing a unit test closes a remarkable number of feedback loops, the least of which is the one pertaining to verification of function. Unit testing is a fundamental practice in Extreme Programming, but most non-trivial code is difficult to test in isolation. Normal unit testing is hard because It is trying to test the code from outside. On the other hand, developing unit tests with Mock Objects leads to stronger tests and to better structure of both domain and test code. In this paper, I first describe how Mock Objects are used for unit testing of federation integration. Then I describe the benefits and costs of Mock Objects when writing unit tests and code. Finally I describe a design of Mock federate for using Mock objects.
An analysis for the computation of Fatigue Damage Index (FDI) under the effects of the various combination of the ocean loads like random waves, current, platform motion and VIV (Vortex Induced Vibration) for a certain design water depth is a critically important part of the analysis and design of the marine riser platform integrated system. Herein, a 'Computer Simulation Model (CSM)' is developed to combine the advantages of the frequency domain and time domain. A case study considering a steel catenary riser operating in 1000 m water depth has been conducted with semi-submersible. The riser is subjected to extreme environmental conditions and static and dynamic response analyses are performed and the Response Amplitude Operators (RAOs) of the offshore platform are computed with the frequency domain solution. Later the frequency domain results are integrated with time domain analysis system for the dynamic analysis in time domain. After that an extensive post processing is done to compute the FDI of the marine riser. In the present paper importance is given to the nature of the current profile and the VIV. At the end we have reported the detail results of the FDI comparison with VIV and without VIV under the linear current velocity and the FDI comparison with linear and power law current velocity with and without VIV. We have also reported the design recommendations for the marine riser in the regions where the higher fatigue damage is observed and the proposed CSM is implemented in industrially used standard soft solution systems (i.e., OrcaFlex*TM and Ansys AQWA**TM), Ms-Excel***TM, and C++ programming language using its object oriented features.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.13
no.5
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pp.37-46
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2019
The PRODUCE 101 (Chinese version《创造101》) program is an "Idol Nurture" reality show bought by China's Tencent Video from the copyright of the Korean PRODUCE 101 program. The program's "Idol Nurture" pattern is concentrated in the four aspects of the "Semi-finished" training objects, the complementary nurturing goals, the key points of storytelling, and the extreme empowerment of training subjects. The "Idol Nurture" process is fully presented through the programming of the training processes inside entertainment companies, and the foregrounding of the back stages of the recording, trainees and entertainment companies. The "Idol Nurture" pattern of the program has attracted great attention and has been applauded by many because it better satisfies audiences' diversion utility, personal relation utility, and personal identity utility. This pattern of "Idol Nurture" program can provide insightful reference and valuable experience to the development of other reality talent shows.
Zemansky, Gil;Hong, Yoon-Seeok Timothy;Rose, Jennifer;Song, Sung-Ho;Thomas, Joseph
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.18-18
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2011
Climate change is impacting and will increasingly impact both the quantity and quality of the world's water resources in a variety of ways. In some areas warming climate results in increased rainfall, surface runoff, and groundwater recharge while in others there may be declines in all of these. Water quality is described by a number of variables. Some are directly impacted by climate change. Temperature is an obvious example. Notably, increased atmospheric concentrations of $CO_2$ triggering climate change increase the $CO_2$ dissolving into water. This has manifold consequences including decreased pH and increased alkalinity, with resultant increases in dissolved concentrations of the minerals in geologic materials contacted by such water. Climate change is also expected to increase the number and intensity of extreme climate events, with related hydrologic changes. A simple framework has been developed in New Zealand for assessing and predicting climate change impacts on water resources. Assessment is largely based on trend analysis of historic data using the non-parametric Mann-Kendall method. Trend analysis requires long-term, regular monitoring data for both climate and hydrologic variables. Data quality is of primary importance and data gaps must be avoided. Quantitative prediction of climate change impacts on the quantity of water resources can be accomplished by computer modelling. This requires the serial coupling of various models. For example, regional downscaling of results from a world-wide general circulation model (GCM) can be used to forecast temperatures and precipitation for various emissions scenarios in specific catchments. Mechanistic or artificial intelligence modelling can then be used with these inputs to simulate climate change impacts over time, such as changes in streamflow, groundwater-surface water interactions, and changes in groundwater levels. The Waimea Plains catchment in New Zealand was selected for a test application of these assessment and prediction methods. This catchment is predicted to undergo relatively minor impacts due to climate change. All available climate and hydrologic databases were obtained and analyzed. These included climate (temperature, precipitation, solar radiation and sunshine hours, evapotranspiration, humidity, and cloud cover) and hydrologic (streamflow and quality and groundwater levels and quality) records. Results varied but there were indications of atmospheric temperature increasing, rainfall decreasing, streamflow decreasing, and groundwater level decreasing trends. Artificial intelligence modelling was applied to predict water usage, rainfall recharge of groundwater, and upstream flow for two regionally downscaled climate change scenarios (A1B and A2). The AI methods used were multi-layer perceptron (MLP) with extended Kalman filtering (EKF), genetic programming (GP), and a dynamic neuro-fuzzy local modelling system (DNFLMS), respectively. These were then used as inputs to a mechanistic groundwater flow-surface water interaction model (MODFLOW). A DNFLMS was also used to simulate downstream flow and groundwater levels for comparison with MODFLOW outputs. MODFLOW and DNFLMS outputs were consistent. They indicated declines in streamflow on the order of 21 to 23% for MODFLOW and DNFLMS (A1B scenario), respectively, and 27% in both cases for the A2 scenario under severe drought conditions by 2058-2059, with little if any change in groundwater levels.
In the recent e-learning environment, avatars are often used to help learners get familiar with the contents, which is ultimately to motivate them to study more. Therefore, it is important to investigate whether avatars have actually the desirable effect on users of e-learning materials. Surprisingly, however, no extensive study has been conducted on this crucial issue Accordingly, main objectives this study are summarized as follows. First, we need to gain better understanding of how much learners' trust towards avatars (termed as "avatar trust") is transferred to learners' trust towards e-learning contents (termed as "contents trust"). Second, we need to investigate how much learners' personal relationships with avatars as well as learning behaviors change depending on avatar types (attractive vs. professional) and contents complexity (easy vs. difficult). As described in the study objectives, in order for us to analyze empirical data more systematically, we classified avatar types into two: "attractive" and "professional;" the contents are categorized as either "easy" or "difficult." Therefore, it is essential for this study to build a prototype e-learning website on which our research purpose can be realized and tested effectively with proper avatar types and e-learning contents. For this purpose, we built a prototype e-learning website, in which avatars are invited from currently working avatar instructors used in real-world e-learning websites, and e-learning contents are adapted from real-world contents about Java programming topic, which have been proved to have shown high quality and reliability. Our research method includes questionnaire survey by inviting a number of valid respondents comprised of office workers who are believed to have high demands for the e-learning contents as well as those who have previous experience with avatar instructors. Respondents were given one of the four e-learning experiment conditions (2 avatar types x 2 contents types) on a random basis. Each experimental e-learning condition is framed to have the same quality but different avatar type and content complexity. Then the respondents are asked to fill out the survey form which has questions about avatar trust, contents trust, personal relationships with avatar, and learning behavior, among others. Regarding the constructs used in research model, we based them rigorously on previous studies. For example, we used six constructs such as behavior to give information (BGI), behavior to obtain information (BOI), need for inclusion wanted, need for control wanted, contents trust, and avatar trust. To measure them, 7-Likert scales were used in the questionnaire. E-learning performance was measured indirectly through two constructs such as BGI and BOI. Six constructs used in the research model were adopted and revised from the FIRO-B model suggested by Schutz. Empirical results are as follows: First, professional avatars are more effective for difficult contents, while attractive avatars were not as effective for easy contents. Second, our study results ascertained that avatar trust transfers to contents trust regardless of avatar types and contents complexity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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