Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.18
no.3
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pp.177-188
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2013
The construction industry consists of various and massive architectural information as an architectural process includes a variety of design stages with cooperation of many disciplines. Particularly, architectural information is generated and managed through the life cycle of a building, from conceptual design stage to the construction and maintenance. A Building Information Model (BIM) serves as a shared knowledge resource for information about a facility forming a reliable basis for decisions during its life-cycle from inception onward. BIM technology accomplished quantitative development being utilized in various disciplines. However, it is necessary to develop environment and requirement for qualitative improvement of BIM based project. Particularly, requirement is very important for architectural design evaluations. The purpose of this study is to develop and apply of quality control check-list for improving the quality of architectural design in BIM environments. To achieve this purpose, the authors have investigated case study for open BIM data quality control (software, guideline and application case) and classified quality control targets according to physical/logical quality control and data quality. In addition, the authors have defined open BIM based quality control process and developed quality control check-list. Finally, the authors have developed automatic quality check system using requirements for efficient quality control based on open BIM.
In this study, we propose a methodology of mating it easy to integrate the heterogeneous and distributed information of e-Business environments with the semantic web components , knowledge representation, ontology and agents. It is based on a collaborative interoperable environment, which should be constructed by meta-modeling and employing agents , and the syntactic/semantic integration. We adopt OWL(Web Ontology Language) to specify ontology in a layered architecture for each agent to use, which is based on the IRDS (Information Resource Dictionary Standard) framework. And we give an illustrative example using the terms from PSL(Process Specification Language)-ontology. By defining, managing and sharing resources and business-processes on the proposed framework, it could be possible to get rid of the cause of redundancy and inconsistency.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2008.10a
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pp.1318-1327
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2008
Geotechnical sites in urban areas may have embedded structures such as utility lines and underground concrete structures, which cause difficulties in site investigation. This study is a preliminary research to establish knowledge base for developing an optimal technique for site investigation in urban areas. Surface-wave method and resistivity survey, which are frequently adopted for non-destructive site-investigation for geotechnical sites, were investigated to characterize effects of adjacent structures. In case of surface wave method, patterns of wave propagation were investigated for typical sets of multi-layered geotechnical profiles by numerical simulation based on forward modeling theory and field experiments for small-size model tests and real-scale tests in the field. In case of resistivity survey, 3-D finite element analyses and field tests were performed to investigate effects of adjacent concrete structures. These theoretical and experimental researches for surface-wave method and resistivity survey resulted in establishing physical criteria to cause interference of adjacent structures in site investigation at urban areas.
Chloride diffusivity of concrete is a crucial material parameter for service life determination and durability designing of marine concrete. Many research works on this issue have been conducted, varying from empirical solutions obtained experimentally to image analysis, based on multi-scale modeling. One of the simple approaches is to express the chloride diffusivity of concrete by a multi-factor function, however, the influences of various factors on the chloride diffusivity are ambiguous. Furthermore, the majority of these research works have not dealt with the carbonation process of concrete, although this process affects the chloride diffusivity of concrete significantly. The purpose of this study is to establish a simple approach to calculate the chloride diffusivity of (non)carbonated concrete. The chloride diffusivity of concrete should be defined, based on engineering and scientific knowledge of cement and concrete materials. In this paper, a lot of parameters affecting the chloride diffusivity, such as the diffusivity in pore solution, tortuosity, micro-structural properties of hardened cement paste, volumetric portion of aggregate, are taken into consideration in the calculation of the chloride diffusivity of noncarbonated concrete. For carbonated concrete, reduced porosity due to carbonation is calculated and used for calculating the chloride diffusivity. The results are compared with experimental data and previous research works.
Since the neural network was introduced, significant progress has been made on data handling and learning algorithms. Currently, the most popular learning algorithm in neural network training is feed forward error back-propagation (FFEBP) algorithm. Aside from the success of the FFEBP algorithm, polynomial neural networks (PNN) learning has been proposed as a new learning method. The PNN learning is a self-organizing process designed to determine an appropriate set of Ivakhnenko polynomials that allow the activation of many neurons to achieve a desired state of activation that mimics a given set of sampled patterns. These neurons are interconnected in such a way that the knowledge is stored in Ivakhnenko coefficients. In this paper, the PNN model has been developed using the plasma enhanced chemical vapor deposition (PECVD) experimental data. To characterize the PECVD process using PNN, SiO$_2$films deposited under varying conditions were analyzed using fractional factorial experimental design with three center points. Parameters varied in these experiments included substrate temperature, pressure, RF power, silane flow rate and nitrous oxide flow rate. Approximately five microns of SiO$_2$were deposited on (100) silicon wafers in a Plasma-Therm 700 series PECVD system at 13.56 MHz.
The paper describes : ⅰ) Mathematical modeling of poloidal flux to define and calculate the tokamak plasma position based on a property of the plasma boundary which is always a flux surface. Controlling the plasma boundary position is therefore equivalent to equalizing the flux value on several points belonging to a curve tangent to the limiter. ⅱ) Experimental method for determining the outmost poloidal isoflux surface by a linear combination of measurements of magnetic fluxes, fields and field gradients, without requiring knowledge of internal plasma parameters for the feedback control, i.e., with neither corrections for variation in the poloidal beta and the plasma current distribution, nor compensations for the induced currents in the vacuum vessel. ⅲ) Feedback control algorithm for the regulation of plasma boundary position and its electronics hardware based on the PID control theory. ⅳ) Experimental results obtained from the RTP tokamak experiments using the present plasma control system.
Dependability-critical systems, such as digital instrumentation and control systems in nuclear power plants, necessitate engineering techniques and tools to provide assurances of their safety and reliability. Determining system reliability at the architectural design phase is important since it may guide design decisions and provide crucial information for trade-off analysis and estimating system cost. Despite this, reliability and system engineering remain separate disciplines and engineering processes by which the dependability analysis results may not represent the designed system. In this article we provide an overview and application of our approach to build architecture-based, dynamic system models for dependability-critical systems and then automatically generate dynamic fault trees (DFT) for comprehensive, tool-supported reliability analysis. Specifically, we use the Architectural Analysis and Design Language (AADL) to model the structural, behavioral and failure aspects of the system in a composite architecture model. From the AADL model, we seek to derive the DFT(s) and use Galileo's automated reliability analyses to estimate system reliability. This approach alleviates the dependability engineering - systems engineering knowledge expertise gap, integrates the dependability and system engineering design and development processes and enables a more formal, automated and consistent DFT construction. We illustrate this work using an example based on a dynamic digital feed-water control system for a nuclear reactor.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.38
no.2
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pp.1-7
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2015
As a measure of health, the percentage of body fat has been utilized for many ergonomist, physician, athletic trainers, and work physiologists. Underwater weighing procedure for measuring the percentage of body fat is popular and accurate. However, it is relatively expensive, difficult to perform and requires large space. Anthropometric techniques can be utilized to predict the percentage of body fat in the field setting because they are easy to implement and require little space. In this concern, the purpose of this study was to find a regression model to easily predict the percentage of body fat using the anthropometric circumference measurements as predictor variables. In this study, the data for 10 anthropometric circumference measurements for 252 men were analyzed. A full model with ten predictor variables was constructed based on subjective knowledge and literature. The linear regression modeling consists of variable selection and various assumptions regarding the anticipated model. All possible regression models and the assumptions are evaluated using various statistical methods. Based on the evaluation, a reduced model was selected with five predictor variables to predict the percentage of body fat. The model is : % Body Fat = 2.704-0.601 (Neck Circumference) + 0.974 (Abdominal Circumference) -0.332 (Hip Circumference) + 0.409 (Arm Circumference) - 1.618 (Wrist Circumference) + $\epsilon$. This model can be used to estimate the percentage of body fat using only a tape measure.
A prototype design process visualization and guidance system, is being developed. Its purpose is to visualize the design process in more intuitive manner so that one can get an insight to the complicated aspects of the design process. By providing a tangible utility to the design process performed by the expert designers or guided by the system, novice designers will be greatly helped to learn how to approach a certain class of design. Not only as an analysis tool to represent the characteristics of the design process, the system will be useful also for learning design process. A design ontology is being developed to provide the system with a knowledge-base, representing designer's activities associated with various design information during the conceptual design process, and then to be utilized for a computer environment for design analysis and guidance. To develop the design ontology, a conceptual framework of design activity model is proposed, and then the model has been tested and elaborated through investigating the nature of the early conceptual design. A design process representation model is conceptualized based on the ontology, and reflected into the development of the system. This paper presents the development process of the visualization system, modeling of design process ontology, and how the system could be utilized for the analysis and learning of conceptual design methods using computer mediated design support environment.
Human-error and mental stress caused by psychophysiological dissonance between people and artificial environments have become a social problem. And it is a common knowledge that comfort environment reduces human-error and mental stress. Comfort sensibility is related to complex interactions between fabric, climatic, physiological and psychological variables. Currently, comfort sensibility has been evaluated by many sensory tests. However, it is difficult to evaluate comfort sensibility because a concrete concept of comfort sensibility is hard to define. In this paper, we propose a model to evaluate the comfort sensibility using Fuzzy-weighted score on an individual's subjective state for the stimulus. To represent the degree of comfort sensibility level for the stimulus, we represent comfort sensibility using 2 dimensional sensibility vector model. And we use the fuzzy-weighted score that is a fuzzy version of the weighted checklist technique computerized for evaluating the subjects. As an example, this model is applied to 1/f fluctuation sound evaluation. The results show that this model can be effectively used to the quantitative evaluation of comfort sensibility for the stimulus.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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