요 지 : 본 연구에서는 먼저 우리나라 해역별 해양환경 특성이 담긴 장기 파랑 관측자료로부터 Goda 모형을 활용하여 파력과 양력 시계열자료를 생성하였다. 이어 이렇게 생성된 시계열자료부터 Three-parameter Weibull distribution에 기반한 파력과 양력 확률모형을 개발하였다. 해역별로 다른 우리나라 해양환경은 파력과 양력 확률모형 모수에서도 그 차이를 확연하게 드러내었다. 충분히 발달한 풍성 파가 우월한 남해안의 경우 큰 Scale Coefficient, 작은 Location Coefficient, 1.3 전후의 Shape Coefficient로 특정되는 것을 확인하였다. 이에 비해 파랑의 성장이 취송거리에 의해 제한되는 서해를 마주하고 있는 군산의 경우 작은 Scale Coefficient, 큰 Location Coefficient, 2.0 전후의 Shape Coefficient로 특정되었다. 서해와 남해가 만나는 해역을 마주하고 있는 목포의 경우 작은 Scale Coefficient, 큰 Location Coefficient, 제일 작은 Shape Coefficient를 지녀 남해와 서해의 해양환경이 혼재한다는 사실도 확인할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.1951-1966
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2020
Recent advancements in mobile device technology have enabled real-time positioning so that mobile patterns of people and favorable locations can be identified and related researches have become plentiful. One of the fields of research is the relationship between the object properties and the favored location to visit. The object properties of a person include personality, which is a major property jobs, income, gender, and age. In this study, we analyzed the relationship between the human personality and the preference of the location to visit. We used Spearman's Rank correlation coefficient, one of the many methods that can be used to determine the correlation between two variables. Instead of using actual data values, Spearman's Rank correlation coefficient deals with the ranks of the two data sets. In our research, the personality and the location data sets are used. Our personality data is ranked in five ranks and the location data is ranked in 8 ranks. Spearman's Rank correlation coefficient showed better results compared to Pearson linear correlation coefficient and Kendall rank correlation coefficient. Using Spearman's correlation coefficient, the degree of the relationship between the personality and the location preference is found to be 43%.
The location template matching(LTM) method is a technique of identifying an impact location on a structure, and requires a certain measure of similarity between two time signals. In general, the correlation coefficient is widely used as the measure of similarity, while the group delay based method is recently proposed to improve the accuracy of the impact localization. Another possible measure is the frequency response assurance criterion(FRAC), though this has not been applied yet. In this paper, these three different measures of similarity are examined comparatively by using experimental data in order to understand the properties of these measures of similarity. The comparative study shows that the correlation coefficient and the FRAC give almost the same information while the group delay based method gives the shape oriented information that is best suitable for the location template matching method.
The location template matching (LTM) method is a technique of identifying an impact location on a structure, and requires a certain measure of similarity between two time signals. In general, the correlation coefficient is widely used as the measure of similarity, while the group delay based method is recently proposed to improve the accuracy of the impact localization. Another possible measure is the frequency response assurance criterion (FRAC), though this has not been applied yet. In this paper, these three different measures of similarity are examined comparatively by using experimental data in order to understand the properties of these measures of similarity. The comparative study shows that the correlation coefficient and the FRAC give almost the same information while the group delay based method gives the shape oriented information that is best suitable for the location template matching method.
The location template matching (LTM) method is a technique of identifying an impact location on a structure, and is often applied to structural health monitoring and large scale human-computer interface (HCI) systems. The LTM method utilizes a certain measure of similarity between two time signals. The correlation coefficient is most widely used for this purpose, and the group delay based method is recently proposed to improve the accuracy of finding the best matching pair of signals. In practice, one of key essential consideration for implementing the LTM method is to guarantee that a sufficient number of vibration modes must be contained in the measured signal, and yet the lower sampling rate is needed for a real-time implementation. In this paper, the properties of correlation coefficient and group delay with respect to the number of vibration modes are investigated. A few important results are obtained through extensive computer simulations and experiments. If the number of vibration modes contained in the measured signal is more than four it is sufficient for the correlation based LTM method, while the group delay based LTM method requires smaller number of vibration modes.
The effectiveness of software error compensation for thermally induced machine tool errors relies on the prediction accuracy of the pre-established thermal error models. The selection of optimal sensor locations is the most important in establishing these empirical models. In this paper, a methodology for the selection of optimal sensor locations is proposed to establish a robust linear model which is not subjected to collinearity. Correlation coefficient and time delay are used as thermal parameters for optimal sensor location. Firstly, thermal deformation and temperatures are measured with machine tools being excited by sinusoidal heat input. And then, after correlation coefficient and time delays are calculated from the measured data, the optimal sensor location is selected through hard c-means clustering and sequential selection method. The validity of the proposed methodology is verified through the estimation of thermal expansion along Z-axis by spindle rotation.
This paper attempted to bridge this gap by identifying the number of flat-plate solar collectors. The characteristics of wind pressure coefficients acting on flat-plate solar collectors which are most widely used were investigated for various wind direction. Findings from this study found that the location where the maximum wind pressure coefficient occurred in the solar collector was the edge of the collector. Regarding the characteristics according to the number of collectors, the paper found that downward wind pressure coefficient of the lower edge of the collector was higher than the upward wind pressure coefficient of the upper edge of the collector in the basic module (1 piece). However, as the number of collectors increases, the upward wind pressure coefficient of the upper edge become higher than the downward wind pressure coefficient of the lower edge. Finally yet important, it was found that the location of the maximum wind pressure coefficient was changed according to the number of solar collectors.
Measuring similarity between two signals is a key element of the location template matching (LTM) method which is one of impact source localization technique. As a measure of similarity, the correlation coefficient is most widely used, and the group delay based method is recently proposed to improve the accuracy of finding the impact source. In practice, the LTM method assumes that the similarity between two signals decreases as the distance between two corresponding impact points increases, where the distance between two neighboring impact points defines the grid spacing. In this paper, it is shown that this assumption is not always true but the correlation coefficients fluctuate forming a main robe and many side robes as the distance between two neighboring impact points increases. On the other hand, the standard deviation of group delay sharply increases with a small increase of the grid spacing. These are demonstrated by using a simple cantilever beam. Based on these findings, an optimal way of implementing the LTM method may be suggested by combining the correlation coefficient and the group delay based approaches.
Wind-induced fluctuating internal pressures in a building with a dominant opening can be described by a second-order non-linear differential equation. However, the accuracy and efficiency of the governing equation in predicting internal pressure fluctuations depend upon two ill-defined parameters: inertial coefficient $C_I$ and loss coefficient $C_L$, since $C_I$ determines the un-damped oscillation frequency of an air slug at the opening, while $C_L$ controls the decay ratio of the fluctuating internal pressure. This study particularly focused on the value of loss coefficient and its influence factors including: opening configuration and location, internal volumes, as well as wind speed and approaching flow turbulence. A simplified formula was presented to predict loss coefficient, therefore an approximate relationship between the standard deviation of internal and external pressures can be estimated using Vickery's approach. The study shows that the loss coefficient governs the peak response of the internal pressure spectrum which, in turn, will directly influence the standard deviation of the fluctuating internal pressure. The approaching flow characteristic and opening location have a remarkable effect on the parameter $C_L$.
프리스월 노즐과 리시버 홀의 상대적 위치가 반경방향 분사방식 프리스월 시스템의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구에서는 5개의 프리스월 노즐 위치와 4개의 리시버 홀 위치 조합을 통해 20개의 설계점에 대한 분석을 진행하여 유량계수와 온도 강하 효율 변화 경향성을 연구하였다. 시스템 유량계수는 프리스월 노즐의 압력비와 비슷한 경향을 보였다. 캐비티 내부의 유동이 벽면의 영향을 크게 받을수록 시스템 성능 변화가 발생하였으며 회전면보다 정지면의 영향력이 더 큰 것을 확인하였다. 형상변수 변화에 따라 기준 설계점 대비 유량계수는 -1.39%~1.25%, 온도강하효율은 -5.41%~2.94% 변화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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