Fault localization plays a significant role in enormous distributed system because it can identify root cause of observed faults automatically, supporting self-managing which remains an open topic in managing and controlling complex distributed systems to improve system reliability. Although many Artificial Intelligent techniques have been introduced in support of fault localization in recent research especially in increasing complex ubiquitous environment, the provided functions such as diagnosis and prediction are limited. In this paper, we propose fault localization for self-managing in performance evaluation in order to improve system reliability via learning and analyzing real-time streams of system performance events. We use probabilistic reasoning functions based on the basic Bayes' rule to provide effective mechanism for managing and evaluating system performance parameters automatically, and hence the system reliability is improved. Moreover, due to large number of considered factors in diverse and complex fault reasoning domains, we develop an efficient method which extracts relevant parameters having high relationships with observing problems and ranks them orderly. The selected node ordering lists will be used in network modeling, and hence improving learning efficiency. Using the approach enables us to diagnose the most probable causal factor with responsibility for the underlying performance problems and predict system situation to avoid potential abnormities via posting treatments or pretreatments respectively. The experimental application of system performance analysis by using the proposed approach and various estimations on efficiency and accuracy show that the availability of the proposed approach in performance evaluation domain is optimistic.
Lee Won Chan;Kim Hyung Chul;Choi Woo Jeung;Lee Pil Yong;Koo Jun Ho;Park Chung Kil
Korean Journal of Fisheries and Aquatic Sciences
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v.35
no.4
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pp.386-394
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2002
Carrying capacity model focused on interactions between the filter-feeder growth and their environments is presented, and differences among existing various carrying capacity models are reviewed. For carrying capacity modeling of shellfish system, we constructed a new numerical model coupled oyster growth model with an ecosystem model (EUTRP2). Physical and biological processes such as water transport and mixing, primary production, feeding and growth of the cultivated oyster, Crassostrea gigas and benthic-pelagic exchange were included in the model, Simulated results for validation showed that the more phytoplankton biomass decreased, the more oyster meat weight and nutrients increased, suggesting a powerful tool for reasonable management of shellfish aquaculture. The model was sensitive to parameters controlling the primary production. Among the ecosystem compartments, the oyster growth is highly influenced by small changes in the physiological parameters of phytoplankton and oyster. This sensitivity analysis indicated the importance of experimental data on biological parameters for calibration of the model.
Journal of Korean Home Economics Education Association
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v.31
no.3
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pp.41-55
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2019
The present study examined the direct effects of parental support and monitoring on multicultural adolescents' school adjustment and the mediating role of ego-resilience in the relationships, under the condition of controlling foreign mothers' Korean language abilities. We used data from 1,325 1st grade middle school students from multicultural families, who participated in the Multicultural Adolescent Panel Survey(MAPS) administered by the National Youth Policy Institute(NYPI). Structural equation modeling analysis revealed the following: parental support and monitoring directly and positively related with multicultural adolescents' school adjustment, and the direct effect of parental support on the school adjustment of multicultural adolescents was greater than that of parental monitoring. In addition, the adolescents' ego-resilience partially mediated the relationships between parental support and monitoring, and their school adjustment. Finally, we recommended the roles of parent education and home economics education in supporting school adjustment and elevating ego-resilience in multicultural adolescents.
The objective of this study was to determine potential contributing factors associated with biosecurity level of farrow-to-finish pig farms and to develop a classification tree model to explore how these factors related to each other based on prediction model. To this end, the author analyzed data (n = 193) extracted from a cross-sectional study of 344 farrow-to-finish farms which was conducted between March and September 2014 aimed to explore swine disease status at farm level. Standardized questionnaires with information about basic demographical data and management practices were collected in each farm by on-site visit of trained veterinarians. For the classification of the data sets regarding biosecurity level as a dependent variable and predictor variables, Chi-squared Automatic Interaction Detection (CHAID) algorithm was applied for modeling classification tree. The statistics of misclassification risk was used to evaluate the fitness of the model in terms of prediction results. Categorical multivariate input data (40 variables) was used to construct a classification tree, and the target variable was biosecurity level dichotomized into low versus high. In general, the level of biosecurity was lower in the majority of farms studied, mainly due to the limited implementation of on-farm basic biosecurity measures aimed at controlling the potential introduction and transmission of swine diseases. The CHAID model illustrated the relative importance of significant predictors in explaining the level of biosecurity; maintenance of medical records of treatment and vaccination, use of dedicated clothing to enter the farm, installing fence surrounding the farm perimeter, and periodic monitoring of the herd using written biosecurity plan in place. The misclassification risk estimate of the prediction model was 0.145 with the standard error of 0.025, indicating that 85.5% of the cases could be classified correctly by using the decision rule based on the current tree. Although CHAID approach could provide detailed information and insight about interactions among factors associated with biosecurity level, further evaluation of potential bias intervened in the course of data collection should be included in future studies. In addition, there is still need to validate findings through the external dataset with larger sample size to improve the external validity of the current model.
In the development of geodynamic structures such as subduction and rift zones, a weakening mechanism is essential for localized weak zone formation in the lithosphere. Shear heating, a weakening mechanism, generates short-wavelength temperature elevation in the lithosphere; the increased temperature can reduce lithospheric strength and promote its breakup. A two-dimensional elastoplastic extensional basin model was used to conduct benchmarking based on previous numerical simulation studies to quantitatively analyze shear heating. The amount of shear heating was investigated by controlling the yield strength, extensional velocity, and strain- and temperature-dependent weakening. In the absence of the weakening mechanism, the higher yield strength and extensional velocity led to more vigorous shear heating. The reference model with a 100-MPa yield strength and 2-cm/year extension showed a temperature increase of ~ 50 K when the bulk extension was 20 km (i.e., 0.025 strain). However, in the yield-strength weakening mechanism, depending on the plastic strain and temperature, more efficient weakening induced stronger shear heating, which indicates positive feedback between the weakening mechanism and the shear heating. The rate of shear heating rapidly increased at the initial stage of deformation, and the rate decreased by 80% as the lithosphere weakened. This suggests that shear heating with the weakening mechanism can significantly influence the strength of relatively undamaged lithosphere.
The batch experiments by response surface methodology (RSM) have been applied to investigate the influences of operating parameters such as temperature, initial concentration, contact time and adsorbent dosage on 2,4-dichlorophenol (2,4-DCP) adsorption with an activated carbon prepared from waste citrus peel (WCAC). Regression equation formulated for the 2,4-DCP adsorption was represented as a function of response variables. Adequacy of the model was tested by the correlation between experimental and predicted values of the response. A fairly high value of $R^2$ (0.9921) indicated that most of the data variation was explained by the regression model. The significance of independent variables and their interactions were tested by the analysis of variance (ANOVA) and t-test statistics. These results showed that the model used to fit response variables was significant and adequate to represent the relationship between the response and the independent variables. The kinetics and isotherm experiment data can be well described with the pseudo-second order model and the Langmuir isotherm model, respectively. The maximum adsorption capacity of 2,4-DCP on WCAC calculated from the Langmuir isotherm model was 345.49 mg/g. The rate controlling mechanism study revealed that film diffusion and intraparticle diffusion were simultaneously occurring during the adsorption process. The thermodynamic parameters indicated that the adsorption reaction of 2,4-DCP on WCAC was an endothermic and spontaneous process.
Kim, Jinwoo;Lee, Hyunsoo;Park, Moonseo;Kwon, Nahyun
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.18
no.2
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pp.38-48
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2017
Finding causes of workers' unsafe behaviors is important to prevent construction accidents because 80 percent of accidents occur by workers' unsafe behaviors. In this regard, this research aims to investigate possible reasons of workers' unsafe behaviors based on workers' cognitive process model using System dynamics. This study is based on two ways of workers' cognitive process which are in relation to hazard perception and failure of hazard perception. Based on existing literature, causal loops for workers' cognitive process are developed to explain workers' habituation by staying out of accidents, safety learning by experience, failure of hazard perception, and attitude change by accidents. The interactions between the developed loops provide managerial insights to reduce workers' unsafe behaviors from a safety manager's perspective including increasing the probability of workers' hazard perception through knowledge management, maintaining workers' positive attitude toward safety, and controlling first-line supervisors to eliminate workers' unsafe behavior. The research allows us to better understand the causes and solutions of workers' unsafe behaviors in workers' cognitive perspectives.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.26
no.1
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pp.93-100
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2008
The parameters of lens such as focal length, focus, and aperture stop changes while shooting the scenes with zoom lens. Especially, zooming action dramatically changes the geometry of lens system that causes significant change of lens model. We investigated how the lens model changes while zooming in general shooting condition. Each parameters of lens model was estimated and checked whether they can be modeled well in the condition of auto-controlling focus, aperture and vibration reduction. In order to do this, calibration images were taken, modeled in different fecal length setting. And changing patterns of models were inspected to find out if there is some elements that have some particular pattern in changing with respect to focal length. The result showed us that although we didn't control the focus and aperture setting, there's specific changing patterns in radial and do-centering distortion. Especially, the strong linear correlation was found between coefficient of $r^2$ and focal length. It is expected that many parts of distortion can be eliminated without additional self calibration even if zoom operation is done when shooting the scenes if we know its fecal length and model of this coefficient.
A gas turbine engine plays an important role as a prime mover that is used in the marine transportation field as well as the space/aviation and power plant fields. However, it has a complicated structure and there is a time delay element in the combustion process. Therefore, an elaborate mathematical model needs to be developed to control a gas turbine engine. In this study, a modeling technique for a gas generator, a PLA actuator, and a metering valve, which are major components of a gas turbine engine, is explained. In addition, sub-models are obtained at several operating points in a steady state based on the trial running data of a gas turbine engine, and a method for controlling the engine speed is proposed by designing an NPID controller for each sub-model. The proposed NPID controller uses three kinds of gains that are implemented with a nonlinear function. The parameters of the NPID controller are tuned using real-coded genetic algorithms in terms of minimizing the objective function. The validity of the proposed method is examined by applying to a gas turbine engine and by conducting a simulation.
Lim, Yu Kyung;Lee, Seok Goo;Dan, Seungkyu;Ko, Min Su;Lee, Jong Min
Korean Chemical Engineering Research
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v.52
no.5
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pp.574-580
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2014
Storage tanks of Carbon dioxide ($CO_2$) carriers utilized for the purpose of carbon capture and storage (CCS) into subsea strata have to undergo a pre-cooling session before beginning to load cryogenic liquid cargos in order to prevent physical and thermal deterioration of tanks which may result from cryogenic $CO_2$ contacting tank walls directly. In this study we propose dynamic model to calculate the tank inflow of $CO_2$ gas injected for precooling process and its dynamic simulation results under proportional-integral control algorithm. We selected two cases in which each of them had one controlled variable (CV) as either the tank pressure or the tank temperature and discussed the results of that decision-making on the pre-cooling process. As a result we demonstrated that the controlling instability arising from nonlinearity and singularity of the mathematical model could be avoided by choosing tank pressure as CV instead of tank temperature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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