Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제10권2호
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pp.289-298
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1999
We consider a minimax approach to make a design robust to many types or uncertainty arising in reality when dealing with non-normal linear models. We try to build a design to protect against the worst case, i.e. to improve the "efficiency" of the worst situation that can happen. In this paper, we especially deal with the generalized linear model. It is a known fact that the generalized linear model is a universal approach, an extension of the normal linear regression model to cover other distributions. Therefore, the optimal design for the generalized linear model has very similar properties as the normal linear model except that it has some special characteristics. Uncertainties regarding the unknown parameters, link function, and the model structure are discussed. We show that the suggested approach is proven to be highly efficient and useful in practice. In the meantime, a computer algorithm is discussed and a conclusion follows.
기존의 선형 공정계획은 마스터 스케쥴과 같이 작업분류체계의 대분류 레벨의 작업을 사선의 형태로 표현하는 데 국한하고 수작업으로 작성하였다. 즉, 네트워크 공정표의 정보를 활용하지 못하고 독립적으로 선형 공정표를 작성하여 보고용 또는 전체 공정계획 확인용으로 사용하고 있는 실정이다. 따라서 기존에 축적된 자료가 많은 네트워크 공정표를 기반으로 선형 공정표를 자동으로 생성할 수 있는 시스템 개발이 필요하다. 이에 본 연구는 선형 공정표 구현을 위한 데이터 프로세스 모델, 데이터 플로 다이어그램, 데이터모델을 구축하고 시스템 프로토 타입의 시스템 솔류션 구조, 클래스 다이어그램, 데이터 타입스키마를 개발하고자 한다. 즉, 네트워크 공정표를 선형 공정표로 변환하기 위한 시스템 프로토타입 개발의 선행 연구를 수행하는 것이 본 연구의 목적이다.
This paper presents a nonlinear soil-structure interaction analysis approach, which can consider precisely characteristics of structures, complicated soil profiles and nonlinear characteristics of soil. Although many methods have been developed to deal with the soil-structure interaction effects in past years, most of them are nearly unpractical since it is difficult to model complicated characteristics of structure and soil precisely. The presented approach overcomes the difficulties by adopting an maligned mesh generation approach and multi-linear model. The applicability of the proposed approach is validated and the effects of complicated characteristics of structure and soil on soil-structure interaction are investigated through the numerical example by the proposed nonlinear soil-structure interaction analysis approach.
The purpose of this study is to investigate the efficiency of various structural modeling schemes for evaluating seismic performances and fragility of the reactor containment building (RCB) structure in the advanced power reactor 1400 (APR1400) nuclear power plant (NPP). Four structural modeling schemes, i.e. lumped-mass stick model (LMSM), solid-based finite element model (Solid FEM), multi-layer shell model (MLSM), and beam-truss model (BTM), are developed to simulate the seismic behaviors of the containment structure. A full three-dimensional finite element model (full 3D FEM) is additionally constructed to verify the previous numerical models. A set of input ground motions with response spectra matching to the US NRC 1.60 design spectrum is generated to perform linear and nonlinear time-history analyses. Floor response spectra (FRS) and floor displacements are obtained at the different elevations of the structure since they are critical outputs for evaluating the seismic vulnerability of RCB and secondary components. The results show that the difference in seismic responses between linear and nonlinear analyses gets larger as an earthquake intensity increases. It is observed that the linear analysis underestimates floor displacements while it overestimates floor accelerations. Moreover, a systematic assessment of the capability and efficiency of each structural model is presented thoroughly. MLSM can be an alternative approach to a full 3D FEM, which is complicated in modeling and extremely time-consuming in dynamic analyses. Specifically, BTM is recommended as the optimal model for evaluating the nonlinear seismic performance of NPP structures. Thereafter, linear and nonlinear BTM are employed in a series of time-history analyses to develop fragility curves of RCB for different damage states. It is shown that the linear analysis underestimates the probability of damage of RCB at a given earthquake intensity when compared to the nonlinear analysis. The nonlinear analysis approach is highly suggested for assessing the vulnerability of NPP structures.
To study the seismic vulnerability of the composite material structure of adobe and timber, we collected and statistically analysed empirical observation samples of 542,214,937 m2 and 467,177 buildings that were significantly impacted during the 179 earthquakes that occurred in mainland China from 1976 to 2010. In multi-intensity regions, combined with numerical analysis and a probability model, a non-linear continuous regression model of the vulnerability, considering the empirical seismic damage area (number of buildings) and the ratio of seismic damage, was established. Moreover, a probability matrix model of the empirical seismic damage mean value was provided. Considering the coupling effect of the annual and seismic fortification factors, an empirical seismic vulnerability curve model was constructed in the multiple-intensity regions. A probability matrix model of the mean vulnerability index (MVI) was proposed, and was validated through the above-mentioned reconnaissance sample data. A matrix model of the MVI of the regions (19 provinces in mainland China) based on the parameter (MVI) was established.
A quantitative structure activity relationship (QSAR) study is performed for modeling and prediction of oral bioavailabilities of 216 diverse set of drugs. After calculation and screening of molecular descriptors, linear and nonlinear models were developed by using multiple linear regression (MLR), artificial neural network (ANN), support vector machine (SVM) and random forest (RF) techniques. Comparison between statistical parameters of these models indicates the suitability of SVM over other models. The root mean square errors of SVM model were 5.933 and 4.934 for training and test sets, respectively. Robustness and reliability of the developed SVM model was evaluated by performing of leave many out cross validation test, which produces the statistic of $Q^2_{SVM}=0.603$ and SPRESS = 7.902. Moreover, the chemical applicability domains of model were determined via leverage approach. The results of this study revealed the applicability of QSAR approach by using SVM in prediction of oral bioavailability of drugs.
Determining the hysteretic energy demand and dissipation capacity and level of damage of the structure to a predefined earthquake ground motion is a highly non-linear problem and is one of the questions involved in predicting the structure's response for low-performance levels (life safe, near collapse, collapse) in performance-based earthquake resistant design. Neural Network (NN) analysis offers an alternative approach for investigation of non-linear relationships in engineering problems. The results of NN yield a more realistic and accurate prediction. A NN model can help the engineer to predict the seismic performance of the structure and to design the structural elements, even when there is not adequate information at the early stages of the design process. The principal aim of this study is to develop and test multi-layered feedforward NNs trained with the back-propagation algorithm to model the non-linear relationship between the structural and ground motion parameters and the hysteretic energy demand in steel moment resisting frames. The approach adapted in this study was shown to be capable of providing accurate estimates of hysteretic energy demand by using the six design parameters.
Yang, Kai;Liew, Soo Chin;Lee, Ken Yoong;Kwoh, Leong Keong
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.408-410
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2003
In this paper, an improved gradient direction assisted linking algorithm is proposed. This algorithm begins with initial seeds satisfying some local criteria. Then it will search along the direction provided by the initial point. A window will be generated in the gradient direction of the current point. Instead of the conventional method which only considers the value of the local salient structure, an improved mathematical model is proposed to describe the desired linear features. This model not only considers the value of the salient structure but also the direction of it. Furthermore, the linking problem under this model can be efficiently solved by dynamic programming method. This algorithm is tested for linear features detection in IKONOS images. The result demonstrates this algorithm is quite promising.
A preconditioning technique is presented for a simultaneous solution to wind-membrane interaction. In the simultaneous equations, a linear elastic model was employed to deal with the fluid-structure data transfer at the interface. A Lagrange multiplier was introduced to impose the specified boundary conditions at the interface and strongly coupled simultaneous equations are derived after space and time discretization. An initial linear elastic model preconditioner and modified one were derived by treating the linearized elastic model equation as a saddle point problem, respectively. Accordingly, initial and modified fluid-structure interaction (FSI) preconditioner for the simultaneous equations were derived based on the initial and modified linear elastic model preconditioners, respectively. Wind-membrane interaction analysis by the proposed preconditioners, for two and three dimensional membranous structures respectively, was performed. Comparison was made between the performance of initial and modified preconditioners by comparing parameters such as iteration numbers, relative residuals and convergence in FSI computation. The results show that the proposed preconditioning technique greatly improves calculation accuracy and efficiency. The priority of the modified FSI preconditioner is verified. The proposed preconditioning technique provides an efficient solution procedure and paves the way for practical application of simultaneous solution for wind-structure interaction computation.
In this paper, a practical quasi-optimal DOA(direction of arrival) estimator is proposed in order to develop a one-axis gimbaled ultrasonic source tracker for mobile robot applications. With help of the gimbal structure, the ultrasonic moving source tracking problem can be simply reduced to the DOA estimation. The DOA estimation is known as one of the representative long-pending nonlinear filtering problems, but the conventional nonlinear filters might be restrictive in many actual situations because it cannot guarantee the reliable performance due to the use of nonlinear signal model. This motivates us to reformulate the DOA estimation problem in the linear robust state estimation setting. Based on the assumption that the received ultrasonic signals are noisy sinusoids satisfying linear prediction property, a linear uncertain measurement model is newly derived. To avoid the DOA estimation performance degradation caused by the stochastic parameter uncertainty contained in the linear measurement model, the recently developed NCRKF (non-conservative robust Kalman filter) scheme [1] is utilized. The proposed linear DOA estimator provides excellent DOA estimation performance and it is suitable for real-time implementation for its linear recursive filter structure. The effectiveness of the suggested DOA estimation scheme is demonstrated through simulations and experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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