Deep excavation may have impact on the adjacent tunnels. It is obvious that the excavation will adversely affect and even damage the existing tunnels if the induced deformation exceeds the capacity of tunnel structures. It hence creates a high necessity to predict tunnel displacement induced by nearby excavation to ensure the safety of tunnel. In this paper, a simplified method to evaluate the heave of the underlying tunnel induced by adjacent excavation is presented and verified by field measurement results. In the proposed model, the tunnel is represented by a series of short beams connected by tensile springs, compressional springs and shear springs, so that the rotational effect and shearing effect of the joints between lining rings can be captured. The proposed method is compared with the previous modelling methods (e.g., Euler-Bernoulli beam, a series of short beams connected only by shear springs) based on a field measured longitudinal deformation of subway tunnels. Results of these case studies show a reasonable agreement between the predictions and observations.
Big data analysis in healthcare research seems to be a necessary strategy for the convergence of sports science and technology in the era of the Fourth Industrial Revolution. The purpose of this study is to provide the basic review to secure the diversity of big data and healthcare convergence by discussing the concept, analysis method, and application examples of big data and by exploring the application. Text mining, data mining, opinion mining, process mining, cluster analysis, and social network analysis is currently used. Identifying high-risk factor for a certain condition, determining specific health determinants for diseases, monitoring bio signals, predicting diseases, providing training and treatments, and analyzing healthcare measurements would be possible via big data analysis. As a further work, the big data characteristics provide very appropriate basis to use promising software platforms for development of applications that can handle big data in healthcare and even more in sports science.
With the development and utilization of urban underground space, the artificial ground freezing technology has been widely used in the construction of underground engineering in soft soil areas. The mechanical properties of soft clay changed greatly after freezing and thawing, which affected the seismic performance of underground structures. In this paper, a series of triaxial tests were carried out to study the dynamic response of the freezing-thawing clay under the seismic load considering different dynamic stress amplitudes and different confining pressures. The reduction factor of dynamic shear stress was determined to correct the amplitude of the seismic load. The deformation development mode, the stress-strain relationship and the energy dissipation behavior of the soft clay under the seismic load were analyzed. An empirical model for predicting accumulative plastic strain was proposed and validated considering the loading times, the confining pressures and the dynamic stress amplitudes. The relevant research results can provide a theoretical reference to the seismic design of underground structures in soft clay areas.
Data modelling and interpretation for structural health monitoring (SHM) field data are critical for evaluating structural performance and quantifying the vulnerability of infrastructure systems. In order to improve the data modelling accuracy, and extend the application range from data regression analysis to out-of-sample forecasting analysis, an improved most likely heteroscedastic Gaussian process (iMLHGP) methodology is proposed in this study by the incorporation of the outof-sample forecasting algorithm. The proposed iMLHGP method overcomes this limitation of constant variance of Gaussian process (GP), and can be used for estimating non-stationary typhoon-induced response statistics with high volatility. The first attempt at performing data regression and forecasting analysis on structural responses using the proposed iMLHGP method has been presented by applying it to real-world filed SHM data from an instrumented cable-stay bridge during typhoon events. Uncertainty quantification and correlation analysis were also carried out to investigate the influence of typhoons on bridge strain data. Results show that the iMLHGP method has high accuracy in both regression and out-of-sample forecasting. The iMLHGP framework takes both data heteroscedasticity and accurate analytical processing of noise variance (replace with a point estimation on the most likely value) into account to avoid the intensive computational effort. According to uncertainty quantification and correlation analysis results, the uncertainties of strain measurements are affected by both traffic and wind speed. The overall change of bridge strain is affected by temperature, and the local fluctuation is greatly affected by wind speed in typhoon conditions.
Increasing number of companies recognize that the understanding of customers and their markets is indispensable for their survival and business success. The companies are rapidly increasing the amount of investments to develop customer databases which is the basis for the database marketing activities. Database marketing is closely related to data mining. Data mining is the non-trivial extraction of implicit, previously unknown and potentially useful knowledge or patterns from large data. Data mining applied to database marketing can make a great contribution to reinforce the company's competitiveness and sustainable competitive advantages. This paper develops the classification model to select the most responsible customers from the customer databases for telemarketing system and evaluates the performance of the developed model using LIFT measure. The model employs the decision tree algorithm, i.e., CHAID which is one of the well-known data mining techniques. This paper also represents the effective database marketing strategy by applying the data mining technique to a credit card company's telemarketing system.
Today's database system needs to collect huge amount of questionnaire that results from development of the information technology by the internet, so it has to be administrable. However, there are many difficulties concerned with finding analytic data or useful information in the high capacity-database. Data mining can solve these problems and utilize the database. Questionnaire analysis that uses data mining has drawn relevant patterns that did not look or was tended to overlook before. These patterns can be applied by a new business rule. The purpose of this research is to analyze the questionnaire results and to present the result that can help to make decision easily with data mining. Recognition and analysis about these techniques of data mining show suitable type of questionnaire survey. This research focus on the form of present composition and the model of suitable questionnaire to analyze the type of it. Also, the comparison between the actual questionnaire result and the conventional statistical analysis is examined.
Journal of information and communication convergence engineering
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제10권1호
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pp.40-44
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2012
Data mining, which is attracting public attention, is a process of drawing out knowledge from a large mass of data. The key technique in data mining is the ability to maximize the similarity in a group and minimize the similarity between groups. Since grouping in data mining deals with a large mass of data, it lessens the amount of time spent with the source data, and grouping techniques that shrink the quantity of the data form to which the algorithm is subjected are actively used. The current grouping algorithm is highly sensitive to static and reacts to local minima. The number of groups has to be stated depending on the initialization value. In this paper we propose a gene algorithm that automatically decides on the number of grouping algorithms. We will try to find the optimal group of the fittest function, and finally apply it to a data mining problem that deals with a large mass of data.
Kim, N.B.;Woo, H.J.;Lee, K.Y.;Hong, W.;Chun, S.K.;Park, K.S.
분석과학
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제7권4호
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pp.477-482
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1994
2개 광산의 무연탄을 Co와 Au 비교체를 사용한 비파괴 중성자 방사화분석법으로 분석하여 31개 원소들의 함량을 구했다. 각 원소의 평균 함량과 함량 범위를, 그리고 광산의 원소별 함량 차이를 제시하였다. 또한 희토류 원소들의 원자량에 따른 함량 분포의 경향과 광상의 깊이에 따른 원소들의 함량 변화를 제시하였다.
Inductive power transfer (IPT) technology allows for charging of electric vehicles with security, convenience and efficiency. However, the IPT system performance is mainly affected by the magnetic coupling structure which is largely determined by the coupling coefficient. In order to get this applied to electric vehicle charging systems, the power pads should be able to transmit stronger power and be able to better sustain various forms of deviations in terms of vertical, horizontal direction and center rotation. Thus, a novel cross-shaped magnetic coupling structure for IPT charging systems is proposed. Then an optimal cross-shaped magnetic coupling structure by 3-D finite-element analysis software is obtained. At marking locations with average parking capacity and no electronic device support, a prototype of a 720*720mm cross-shaped pad is made to transmit 5kW power at a 200mm air gap, providing a $1.54m^2$ full-power free charging zone. Finally, the leakage magnetic flux density is measured. It indicates that the proposed cross-shaped pad can meet the requirements of the International Commission on Non-Ionizing Radiation Protection (ICNIRP) according to the Australian Radiation Protection and Nuclear Safety Agency (ARPANSA).
Geng, Yi-Wen;Liu, Hai-Wei;Deng, Ren-Xiong;Tian, Fang-Fang;Bai, Hao-Feng;Wang, Kai
Journal of Power Electronics
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제18권1호
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pp.171-184
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2018
Unbalanced and distorted grid voltages cause the grid side current of a current source PWM rectifier to be heavily distorted. They can also cause the DC-link current to fluctuate with a huge amplitude. In order to enhance the performance of a current-source PWM rectifier under unbalanced and harmonic grid voltage conditions, a mathematical model of a current-source PWM rectifier is established and a flexible multi-objective control strategy is proposed to control the DC-link current and grid-current. The fundamental positive/negative sequence, $5^{th}$ and $7^{th}$ order harmonic components of the grid voltage are first separated with the proposed control strategy. The grid current reference are optimized based on three objectives: 1) sinusoidal and symmetrical grid current, 2) sinusoidal grid current and elimination of the DC-current $2^{nd}$ order fluctuations, and 3) elimination of the DC-current $2^{nd}$ and $6^{th}$ order fluctuations. To avoid separation of the grid current components, a multi-frequency proportional-resonant controller is applied to control the fundamental positive/negative sequence, $5^{th}$ and $7^{th}$ order harmonic current. Finally, experimental results verify the effectiveness of proposed control strategy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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