The purpose of this study is to provide the ideal forecasting model of cadastral survey work load through the Economeatric Analysis of Time Series, Granger Causality and VAR Model Analysis, it suggested the forecasting reference materials for the total amount of cadastral survey general work load. The main result is that the derive of the environment variables which affect cadastral survey general work load and the outcome of VAR(vector auto regression) analysis materials(impulse response function and forecast error variance decomposition analysis materials), which explain the change of general work load depending on altering the environment variables. And also, For confirming the stability of time series data, we took a unit root test, ADF(Augmented Dickey-Fuller) analysis and the time series model analysis derives the best cadastral forecasting model regarding on general cadastral survey work load. And also, it showed up the various standards that are applied the statistical method of econometric analysis so it enhanced the prior aggregate system of cadastral survey work load forecasting.
This paper presents fuzzy clustering and wavelet transform analysis based technique for the industrial hourly load forecasting fur the purpose of peak demand control. Firstly, one year of historical load data were sorted and clustered into several groups using fuzzy clustering and then wavelet transform is adopted using the Biorthogonal mother wavelet in order to forecast the peak load of one hour ahead. The 5-level decomposition of the daily industrial load curve is implemented to consider the weather sensitive component of loads effectively. The wavelet coefficients associated with certain frequency and time localization is adjusted using the conventional multiple regression method and the components are reconstructed to predict the final loads through a five-scale synthesis technique. The outcome of the study clearly indicates that the proposed composite model of fuzzy clustering and wavelet transform approach can be used as an attractive and effective means for the industrial hourly peak load forecasting.
In this study, a method to estimate the suspension bridge deflection is developed using mode decomposition technique. In order to examine the suspension bridge stability against these dynamic loadings, the prediction of displacement response is very important to evaluate bridge stability. However, it is recognized that any measurement of movement for suspension bridges may be difficult for the absence of proper methods to measure the displacement response on site. This study aims at suggesting a method to estimate the displacement response from the measured strain signals in an indirect way to predict the displacement response, not a direct way to measure the displacement response. Additionally, by applying the FBG sensors with multi-point measurements not influenced by electric noise, it can be expected that the technique would be applicable to infrastructures.
Efficient simultaneous reduction conditions for $NO_x$ and $NH_3$-slip was investigated in SCR (Selective Catalytic Reduction) process with load variation by applying dual catalysts (SCR catalyst, $NH_3$ decomposition catalyst) system. $N_2O$ formation characteristics were analyzed to look into possible undesirable reaction pathways. In the experiments of catalyst characteristics, various operational variables were tested for the combined catalytic system, such as $NH_3/NO_x$ ratio, temperature, oxygen concentration and $H_2O$. The reaction characteristics of $NO_x$, $NH_3$ and $N_2O$ were analyzed and optimal conditions could be evaluated for the combustion facility with varied load. In terms of $NO_x/NH_3$ simultaneous reduction and $N_2O$ formation suppression, optimal condition was considered NSR 1.2 and temperature $300^{\circ}C$. At this operational condition, $NO_x$ conversion was 98%, $NH_3$ reduction efficiency was 95%, generated $N_2O$ concentration 9.5 ppm with inlet $NO_x$ concentration of 100 ppm. In $NH_3-SCR$ process with $NH_3$ decomposition catalyst, $NO_x$ and $NH_3$ can be considered to be reduced simultaneously at limited conditions. The results of this study may be utilized as basic data at facilities requiring simultaneous $NO_x$ and $NH_3$ reduction for facilities with load variation.
This paper presents Kohonen neural network and wavelet transform analysis based technique for industrial peak load forecasting for the purpose of peak demand control. Firstly, one year of historical load data were sorted and clustered into several groups using Kohonen neural network and then wavelet transforms are adopted using the Biorthogonal mother wavelet in order to forecast the peak load of one hour ahead. The 5-level decomposition of the daily industrial load curve is implemented to consider the weather sensitive component of loads effectively. The wavelet coefficients associated with certain frequency and time localization is adjusted using the conventional multiple regression method and the components are reconstructed to predict the final loads through a six-scale synthesis technique.
MDO(Multi-disciplinary Optimization)를 위한 서로 다른 모델 간의 결합은 계산 프레임 워크의 복잡성을 크게 증가시키는 동시에 CPU 시간과 메모리 사용을 증가시킨다. 이러한 어려움을 극복하기 위해 POD(Proper Orthogonal Decomposition)와 RBF(Radial Basis Function)를 사용하여 복합 샌드위치 구조가 항공기 날개 스킨 재료로 사용될 때 복합재와 샌드위치 코어의 두께를 결정하는 최적화 문제의 해를 구했다. POD와 RBF를 사용하여 날개 형상과 하중 데이터에 대한 대리 모델을 만들었으며 대리 모델에 의해 얻어진 목적 함수 및 제약 함수 값을 사용하여 최적해를 구하였다.
A recent work by the authors has demonstrated the feasibility of scour evaluation for Kao-Ping-Hsi Cable-Stayed Bridge simply based on ambient vibration measurements. To further attain the goal of scour monitoring, a key challenge comes from the interference of several environmental factors that may also significantly alter the pier frequencies without the change of scour depth. Consequently, this study attempts to investigate the variation in certain modal frequencies of this bridge induced by several environmental factors. Four sets of pier vibration measurements were taken either during the season of plum rains, under regular summer days without rain, or in a period of typhoon. These signals are analyzed with the stochastic subspace identification and empirical mode decomposition techniques. The variations of the identified modal frequencies are then compared with those of the corresponding traffic load, air temperature, and water level. Comparison of the analyzed results elucidates that both the traffic load and the environmental temperature are negatively correlated with the bridge frequencies. However, the traffic load is clearly a more dominant factor to alternate the identified bridge deck frequency than the environmental temperature. The pier modes are also influenced by the passing traffic on the bridge deck, even though with a weaker correlation. In addition, the variation of air temperature follows a similar tendency as that of the passing traffic, but its effect on changing the bridge frequencies is obviously not as significant. As for the effect from the alternation of water level, it is observed that the frequency baselines of the pier modes may positively correlate with the water level during the seasons of plum rains and typhoon.
고속 비행기술의 발전과 엔진효율의 향상은 비행체와 엔진의 열적부하를 증가시킨다. 극초음속까지 비행체의 속도가 빨라지면 공기흐름을 이용한 냉각이 어렵기 때문에 항공유를 주요 냉각제로서 사용하게 된다. 연료가 열 흡수원(Heat sink)으로서 사용될 때 열분해반응 또는 촉매분해반응과 같은 흡열반응(Endothermic reaction)을 거쳐 분해가 되는데 이러한 특성을 지닌 연료를 흡열연료(Endothermic fuels)라고 한다. 흡열반응은 촉매를 통해 개선될 수 있지만, 코킹침적이 형성되기 이전까지의 온도로 제한된다. 본 연구에서는 흡열연료에 관련된 주요 기술을 조사하여 기초연구에 활용하고자 하였다.
The present study analyzed noise reduction and long/short-term components for discharge, TOC concentration, and TOC load data in order to understand the data characteristics better. For the purpose, wavelet transform which can reduce noise from raw data and has flexible resolution in time and frequency domain was applied and the theory of nonlinear dynamics was also used to determine the last decomposition level for wavelet transform. Wavelet function of 'db10' and the 7th level for the last decomposition of wavelet transform were applied for the all data in the present study. Also the results revealed that the energy ratios of approximation components with 187-hour periodicity decomposed from 7th level of wavelet transform were 94.71% (discharge), 99.00% (TOC concentration), and 93.84% (TOC load), respectively. In addition, the energy ratios of detail components showed the range between 1.00% and 6.17%, which were extremely small comparing to the energy ratios of approximation components, therefore, the first and second detail components might be considered as noise components included in the raw data.
병렬과 영역분할을 이용한 폭발하중을 받는 철근콘크리트패널의 손상을 분석하였다. 폭풍파는 극도로 짧은시간 동안에 발생되기 때문에 수치해석을 통한 결과값은 폭풍파의 메쉬크기에 영향을 받는다. 그러므로 폭풍파 메쉬크기의 영향을 분석하기 위해 explicit 유한요소해석 프로그램인 AUTODYN을 이용하여 기존 실험결과와 메쉬크기에 따른 해석결과가 비교되었다. 폭발해석결과 메쉬크기가 작을수록 정확도가 높았으나 수행시간이 증가하여 효율성이 떨어졌다. 추가로 수치해석의 효율성을 높이기 위해 영역별 Euler와 Lagrange 기법을 달리하는 병렬해석이 수행되었다. 결과로, 폭풍파영역에서는 영역분할된 Euler 메쉬를 사용하고 구조물영역에서는 영역 분할된 Lagrange 메쉬를 사용하는 것이 구조물영역에서 영역 분할된 Lagrange 메쉬만을 사용한 것보다 수치효율성이 가장 높았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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