Glejin, Johnson;Kumar, V. Sanil;Amrutha, M.M.;Singh, Jai
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제8권4호
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pp.312-319
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2016
Measured wave data covering two years simultaneously at 3 locations along the eastern Arabian Sea reveals the presence of long-period (peak wave period > 18 s) low-amplitude waves (significant wave height < 1 m) and the characteristics of these waves are described in this article. In a year, 1.4-3.6% of the time, the low-amplitude long-period swells were observed, and these waves were mainly during the nonmonsoon period. The wave spectra during these long-period swells were multi-peaked with peak wave period around 18.2 s, the secondary peak period around 13.3 s and the wind-sea peak period at 5 s. The ratio of the spectral energy of the wind-sea peak and the primary peak (swell) was slightly higher at the northern location (0.2) than that at the southern location (0.15) due to the higher wind speed present at the northern location.
In order to predict inelastic displacement response without nonlinear dynamic analysis, the equal displacement rule can be used for the structures with longer natural periods than the characteristic period, $T_g$, of earthquake record. In the period range longer than $T_g$, peak displacement responses of elastic systems are equal or larger than those of inelastic systems. In the period range shorter than $T_g$, opposite trend occurs. In the equal displacement rule, it is assumed that peak displacement of inelastic system with longer natural period than $T_g$ equals to that of elastic system with same natural period. The equal displacement rule is very useful for seismic design purpose of structures with longer natural period than $T_g$. In the period range shorter than $T_g$, the peak displacement of inelastic system can be simply evaluated from the peak displacement of elastic system by using the inelastic displacement ratio, which is defined as the ratio of the peak inelastic displacement to the peak elastic displacement. Smooth hysteretic behavior is more similar to actual response of real structural system than a piece-wise linear hysteretic behavior such as bilinear or stiffness degrading behaviors. In this paper, the inelastic displacement ratios of the smooth hysteretic behavior system are evaluated for far-fault and near-fault earthquakes. The simple formula of inelastic displacement ratio considering the effect of $T_g$ is proposed.
This study investigates effect of uncertainty in natural vibration period on the seismic demand. It is shown that since this uncertainty affects the acceleration and displacement responses differently, two ratios, one relating peak acceleration responses and the other relating the peak displacement responses, are not equal and both must be employed in evaluating and defining the critical seismic demand. The evaluation of the ratios is carried out using more than 200 strong ground motion records. The results suggest that the uncertainty in the natural vibration period impacts significantly the statistics of the ratios relating the peak responses. By using the statistics of the ratios, a procedure and sets of empirical equations are developed for estimating the probability consistent seismic demand for both linear and nonlinear systems.
This study proposed the Probability Density Function (PDF) interpolation technique to evaluate the seismic fragility curves as a function of the return period. Seismic fragility curves have been developed as a function of seismic intensities such as peak ground acceleration, peak pound velocity, and pseudo-velocity spectrum. The return period of design earthquakes, however, can be more useful among those seismic intensity measurements, because the seismic hazard curves are generally represented with a return period of design earthquakes and the seismic design codes also require to consider the return period of design earthquake spectrum for a specific site. In this respect the PDF interpolation technique is proposed to evaluate the seismic fragility curves as a function of return period. Seismic fragility curves based on the return period are compared with ones based on the peak ground acceleration for the bridge model.
Today freeway is experiencing a severe congestion with incoming or outgoing traffic through freeway ramps during the peak periods. Thus, the objectives of this study is to identify the traffic characteristics, analyze the relationships between the traffic characteristics and finally construct the delay predictive models on the ramp junctions of freeway with 70mph speed limit. From the traffic analyses, and model constructions and verifications for delay prediction on the ramp junctions of freeway, the following results were obtained: ⅰ) Traffic flow showed a big difference depending on the time periods. Especially, more traffic flows were concentrated on the freeway junctions in the morning peak period when compared with the afternoon peak period. ⅱ) The occupancy also showed a big difference depending on the time periods, and the downstream occupancy(Od) was especially shown to have a higher explanatory power for the delay predictive model construction on the ramp junction of freeway. ⅲ) The speed-occupancy curve showed a remarkable shift based on the occupancies observed ; Od < 9% and Od$\geq$9%. Especially, volume and occupancy were shown to be highly explanatory for delay prediction on the ramp junctions of freeway under Od$\geq$9%, but lowly for delay predicion on the ramp junctions of freeway under Od<9%. Rather, the driver characteristics or transportation conditions around the freeway were through to be a little higher explanatory for the delay perdiction under Od<9%. ⅳ) Integrated delay predictive models showed a higher explanatory power in the morning peak period, but a lower explanatory power in the non-peak periods.
From the traffic analysis, and model constructions and verifications for speed prediction on the freeway ramp junctions with 70mph speed limit, the following results were obtained : ⅰ) The traffic flow distribution showed a big difference depending on the time periods. Especially, more traffic flows were concentrated on the freeway junctions in the morning peak period when compared with the afternoon peak period. ⅱ) The occupancy distribution was also shown to be varied by a big difference depending on the time periods. Especially, the occupancy in the morning peak period showed over 100% increase when compared with the 24hours average occupancy, and the occupancy in the afternoon peak period over 25% increase when compared with the same occupancy. ⅲ) The speed distribution was not shown to have a big difference depending on the time periods. Especially, the speed in the morning peak period showed 10mph decrease when compared with the 24hours'average speed, but the speed did not show a big difference in the afternoon peak period. ⅳ) The analyses of variance showed a high explanatory power between the speed predictive models(SPM) constructed and the variables used, especially the upstream speed. ⅴ) The analysis of correlation for verifying the speed predictive models(SPM) constructed on the ramp junctions were shown to have a high correlation between observed data and predicted data. Especially, the correlation coefficients showed over 0.95 excluding the unstable condition on the diverge section. ⅵ) Speed predictive models constructed were shown to have the better results than the HCM models, even if the speed limits on the freeway were different between the HCM models and speed predictive models constructed.
From the traffic analyses, and model constructions and verifications for speed prediction on the freeway ramp junctions with 70mph speed limit, the following results obtained: ⅰ) The traffic flow distribution showed a big difference depending on the time periods. Especially, more traffic flows were concentrated on the freeway junctions in the morning peak period when compared with the afternoon peak period. ⅱ) The occupancy distribution was also shown to be varied by a big difference depending on the time periods. Especially, the occupancy in the morning peak period showed over 100% increase when compared with the 24hours average occupancy, and the occupancy in the afternoon peak period over 25% increase when compared with the same occupancy.ⅲ) The speed distribution was not shown to have a big difference depending on the time periods. Especially, the speed in the morning peak period shown 10mph decrease when compared with the 24hours' average speed, but the speed did not show a big difference in the afternoon peak period.ⅳ) The analyses of variance showed a high explanatory power between the speed predictive models(SPM) constructed and the variables used, especially the upstream speed. ⅴ) The analysis of correlation for verifying the speed predictive models(SPM) constructed on the ramp junctions were shown to have a high correlation between observed data and predicted data. Especially, the correlation coefficients showed over 0.95 excluding the unstable condition on the diverge sectionⅵ) Speed predictive models constructed were shown to have the better results than the HCM models, even if the speed limits on the freeway were different between the HCM models and speed predictive models constructed.
Heart rate may be a very important parameter in human health. To extract heart rate, the electrocardiogram(ECG) is commonly used. But the ECG acquisition procedure is very complex. On the other hand, the acquisition of pulse wave or photoplethysmogram(PPG) is very easy. However, the peak of PPG is not so sharp as ECG. This study tries to enhance the performance of peak detection in PPG signal. The method uses the average slopes around the main peak. The crossing point of the increasing and the decreasing slopes is selected as the peak point of heart rate period. The proposed method showed smoothed heart rate graph and reduced irregularity in heart rate values.
In this paper, inverse building modeling was applied to building perimeter zones which have different window orientation. Two test zones of east-facing and west-facing zones in ERS(Energy Resource Station) building, which is representative of small commercial building, was used to test performance of cooling load calculation and peak cooling load reduction. The dynamic thermal load model for the east and west zone was validated using measured data for the zones and then it was used to investigate the effect of peak cooling load reduction by adjustment of indoor cooling temperature set points during on-peak time period. For the east zone, the peak load can be reduced to about 60% of the peak load for conventional control even without any precooling. For the west zone, PLR is nearly independent of the start of the on-peak period until a start time of 1pm. Furthermore, PLR has a small dependence on the precooling duration. Without any precooling, the peak cooling load can be reduced to about 35% of the peak load associated with conventional control.
World Wide Web(이하 웹)은 저렴한 가격과 다양하고 흥미 있는 정보를 쉽고 간편하게 찾아볼 수 있다는 장점으로 웹의 사용자는 하루가 다르게 증가되고 있으며 웹의 사용자의 증가와 함께 웹을 통해 전달되는 데이터 즉, 웹 문서, 그림, 멀티미디어 데이터 등의 크기 또한 빠르게 증가되고 있다. 웹 트래픽을 위한 네트워크 대역폭의 사용량을 살펴보면 사용자들의 요청이 많은 peak periods에는 대부분의 대역폭을 사용하고 있고, off-peak periods에는 사용하지 않는 대역폭이 존재한다. 지금까지 네트워크의 대역폭 소비량을 감소시키고, 검색 지연시간을 줄이기 위해 많은 연구가 이루어졌고 그 해결방안 중 하나가 웹 캐싱이다. 그러나, 웹 캐싱을 사용하더라도 peak periods 동안에는 네트워크 대역폭의 사용량을 감소시키기에는 한계가 있으며 off-peak periods에 여유 있는 네트워크 대역폭을 효율적으로 사용할 수 업사. 본 논문에서는 네트워크 대역폭을 균형 있게 사용하기 위해 캐싱 서버(SQUID)를 기반으로 하는 웹 프리페칭(Web prefetching)기법을 제안한다. 24시간 동안의 웹 사용 상황을 분석하여, 가장 많이 사용되면서 다음 24시간 내에 유효기간을 초과하는 웹 객체를 프리페칭하는 방법을 사용한다. 제안된 웹 프리페칭 기법은 peak periods 동안 요청되리라 예상되는 웹 객체를 off-peak periods 동안 남는 대역폭을 이용하여 미리 캐싱 서버에 가져다 놓은 방법으로써 많은 디스크 용량을 요구하지 않으면서도 캐시 객체 히트율을 높일 수 있다. 또한 사용자들의 웹 접근 패턴을 기반으로 하기 때문에 프리페칭된 웹 객체에 대하여 높은 객체 히트율을 보인다. 본 논문에서 소개한 기법의 유효성 시뮬레이션을 통해서 증명하였다. 시뮬레이션 결과는 본 논문에서 제안된 프리페칭 기법이 효율적으로 peak bandwidth를 줄일 수 있다는 것을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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