Shin, Dong Ku;Kim, Chun Yong;Rho, Joon Sik;Park, Young Suk
Journal of Korean Society of Steel Construction
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v.19
no.2
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pp.139-146
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2007
The objective of the present study is to provide statistical resistance statistics for steel-concrete composite plate girder sections under positive and negative moments. Statistical properties on yield strength, tensile strength, elongation, and fracture toughness of domestic structural steel products, gathered from an analysis of over 16,000 samples, were evaluated. Using the steel samples for the plate girder, the bias factor and the coefficient of variation of the ultimate flexural resistance for representative composite plate girder sections under positive and negative flexures were presented. In calculating the ultimate flexural resistance of the composite section, the moment curvature relationships were developed using the incremental load approach considering material nonlinearity for the steel girder. The predicted statistics can be used in the future for the efficient calibration of LRFD code.
Orientation data of discontinuities are of paramount importance for rock slope stability studies because they control the possibility of unstable conditions or excessive deformation. Most orientation data are collected by using linear sampling techniques, such as borehole fracture mapping and the detailed scanline method (outcrop mapping). However, these data, acquired by the above linear sampling techniques, are subjected to bias, owing to the orientation of the sampling line. Even though a weighting factor is applied to orientation data in order to reduce this bias, the bias will not be significantly reduced when certain sampling orientations are involved. That is, if the linear sampling orientation nearly parallels the discontinuity orientation, most discontinuities orientation data which are parallel to sampling line will be excluded from the survey result. This phenomenon can cause serious misinterpretation of discontinuity orientation data because critical information is omitted. In the case study, orientation data collected by using the borehole fracture mapping method (vertical scanline) were compared to those based on orientation data from the detailed scanline method (horizontal scanline). Differences in results for the two procedures revealed a concern that a representative orientation of discontinuities was not accomplished. Equal-area, polar stereo nets were used to determine the distribution of dip angles and to compare the data distribution fur the borehole method versus those for the scanline method.
Numerical simulation of the sediment by the Delft3d model was conducted to examine the changes in the sediment budget transport caused by long-term wave changes at the Maengbang beach. Representative waves were generated with input reduction tools using NOAA NCEP wave data for about 40 years, i.e., from January 1979 to May 2019. To determine the adequacy of the model, wave and depth changes were compared and verified using wave and depth data observed for about 23 months beginning in March 2017. As a result of the error analysis, the bias was 0.05 and the root mean square error was 0.23, which indicated that the numerical wave results were satisfactory. Also, the observed change in depth and numerical result were similar. In addition, to examine the effect due to long-term changes in the waves, the NOAA wave data classified into each of the representative wave grades, and then the annual trend of the representative wave was analyzed. After deciding the weight of each wave class considering the changed wave environment in 2100, the amounts of sedimentation, deposition, and the sediment transport budget were reviewed for the same period. The results indicated that the sedimentation pattern did not change significantly compared to the current state, and the amount of the local sediment budget shown in the present state was slightly less. And there has been a local increase in the number of sediment budget transport, but there is no significant difference in the net and amount of sediment movements.
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.16
no.4
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pp.775-793
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2009
The objectives of the article are to identify the people's needs and opinions for rural migration and visitation, and suggest implications on policy making. In order to select respondents without bias, the parents of elementary, middle, and high school students were systematically sampled and interviewed by questionnaire. College students as a representative group of young people were also sampled and interviewed. The number of questionnaires used for analysis was 970. The results of the data analysis show that the respondents recognize rural areas are good for health, experiential tourism and rests. The demands for visiting rural areas were high especially in the ages of the 30s to 40s. The aged urban people with 50 or more had high demands for moving to rural areas. Based on the results of analysis, it was suggested that rural areas be developed by utilizing the concepts of health, experiential and resting tourism. And the convenience and attractiveness for rural visitors should be improved by considering locations and endowed resources.
Determining the virial factor of the broad-line region (BLR) gas is crucial in calibrating AGN black hole mass estimators, since the measured line-of-sight velocity needs to be converted into the representative velocity of the BLR gas. The unknown virial factor has been empirically calibrated based on the $M_{BH}-{\sigma}_*$ relation of non-AGN galaxies, but the claimed values are different by a factor of 2 in recent studies. We investigate the origin of the difference by measuring the $M_{BH}-{\sigma}_*$ relation using the most updated nearby galaxy sample, and explore the dependence of the virial factor on the various fitting methods. We find that the discrepancy is mostly caused by the sample bias while the difference stemming from various regression methods is marginal. Based on the best-determined virial factor, we present the updated $M_{BH}-{\sigma}_*$ relation of local active galaxies.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.20
no.12
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pp.1200-1209
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2010
The main subject of this paper is to develop analytic method with which output power or sensitivity variations of a magnetostrictive ultrasonic transducer can be estimated with no aid of experiments. After the bias magnetic field deployed over the patch is calculated using finite element analysis for magnetostatics, the representative value is extracted by averaging these field values. The operating point on the characteristic curve for magnetostriction is identified by this value and then the output performance is calculated from it. It is verified that the results from this simple model match well with those of its experimental version and some limits of this modeling technique are also considered.
Yoo, Seungsoo;Baek, Jeehyeon;Yeom, Dong-Jin;Jee, Gyu-In;Kim, Sun Yong
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.7
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pp.767-773
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2014
The carrier-to-noise power ratio is a key parameter for determining the reliability of PVT (Position, Velocity, and Time) solutions which are obtained by a GNSS (Global Navigation Satellite System) receiver. It is also used for locking a tracking loop, deciding the re-acquisition process, and processing advanced navigation in the receiver subsystem. The representative carrier-to-noise power ratio estimation schemes are the narrowband-wideband power ratio method (NW), the MM (Moment Method), and Beaulieu's method (BL). The NW scheme is the most classical one for commercial GNSS receivers. It is often used as an authoritative benchmark for assessing carrier-to-noise power estimation schemes. The MM scheme is the least biased solution among them, and the BL scheme is a simpler scheme than the MM scheme. This paper focuses on the less biased estimation with low complexity when the residual phase noise remains, then proposes a novel carrier-to-noise power ratio estimation scheme with low complexity for GNSS receivers. The asymptotic bias of the proposed scheme is derived and compared with others, and the simulation results demonstrate that the complexity of the proposed scheme is lowest among them, while the estimation performance of the proposed scheme is similar to those of the BL and MM schemes in normal and high gained reception environments.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.3
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pp.79-84
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2021
A feature extraction method capable of reflecting features well while mainaining the properties of data is required in order to process high-dimensional data. The principal component analysis method that converts high-level data into low-dimensional data and express high-dimensional data with fewer variables than the original data is a representative method for feature extraction of data. In this study, we propose a principal component analysis method based on adaptive correlation when selecting principal component variables in principal component analysis for data feature extraction when the data is high-dimensional. The proposed method analyzes the principal components of the data by adaptively reflecting the correlation based on the correlation between the input data. I want to exclude them from the candidate list. It is intended to analyze the principal component hierarchy by the eigen-vector coefficient value, to prevent the selection of the principal component with a low hierarchy, and to minimize the occurrence of data duplication inducing data bias through correlation analysis. Through this, we propose a method of selecting a well-presented principal component variable that represents the characteristics of actual data by reducing the influence of data bias when selecting the principal component variable.
Lee, Joohyung;Heo, Jun-Haeng;Kim, Gi Joo;Kim, Young-Oh
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.130-130
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2022
기후변화로 인한 기상이변 현상으로 폭우와 홍수 등 수문학적 극치 사상의 출현 빈도가 잦아지고 있다. 따라서 이러한 기상이변 현상에 적응하기 위하여 보다 정확한 확률강우량 측정의 필요성이 증가하고 있다. 대장 지점의 미래 확률강우량 계산을 위해선 기후변화 시나리오의 비정상성을 고려해야 한다. 본 연구는 비정상적인 미래 기후에서 확률강우량이 어떻게 변화하는지 측정하는 것을 목표로 한다. Representative Concentration Pathway (RCP4.5)에 따른 우리나라의 확률강우량 계산에 인공신경망을 포함한 정상성, 비정상성 확률강우량 산정 모델들이 사용되었다. 지점빈도해석(AFA), 홍수지수법(IFM), 모분포홍수지수법(PIF), 인공신경망을 이용한 Quantile & Parameter regression technique(QRT & PRT)이 정상성 자료에 대해 확률강우량을 계산하는 모델로 사용되었으며, 비정상성 자료에 대해서는 비정상성 지점빈도해석(NS-AFA), 비정상성 홍수지수법(NS-IFM), 비정상성 모분포홍수지수법(NS-PIF), 인공신경망을 사용한 비정상성 Quantile & Parameter regression technique(NS-QRT & NS-PRT)이 사용되었다. Rescaled Akaike information criterion(rAIC)를 사용한 불확실성 분석과 적합도 검정을 통해서 generalized extreme value(GEV) 분포형 모델이 정상성 및 비정상성 확률강우량 산정에 가장 적합한 모델로 선정되었다. 이후, 관측자료가 GEV(0,0,0)을 따르고 시나리오 자료가 GEV(1,0,0)을 따르는 지점들을 선택하여 미래의 확률강우량 변화를 추정하였다. 각 빈도해석 모델들은 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 bias, relative bias(Rbias), root mean square error(RMSE), relative root mean square error(RRMSE)를 바탕으로 측정하여 정확도를 계산하였으며 그 결과 QRT와 NS-QRT가 각각 정상성과 비정상성 자료로부터 가장 정확하게 확률강우량을 계산하였다. 본 연구를 통해 향후 기후변화의 영향으로 확률강우량이 증가할 것으로 예상되며, 비정상성을 고려한 빈도분석 또한 필요함을 제안하였다.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.57
no.5
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pp.1-12
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2015
The study aimed to project inflows and demmands for the agricultural reservoir watersheds in South Korea considering a variety of regional characteristics and the uncertainty of future climate information. The study bias-corrected and spatially downscaled retrospective daily Global Climate Model (GCM) outputs under Representative Concentration Pathways (RCP) 4.5 and 8.5 emission scenarios using non-parametric quantile mapping method to force Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. Using the historical simulation, the skills of un-calibrated SWAT model (without calibration process) was evaluated for 5 reservoir watersheds (selected as well-monitored representatives). The study then, evaluated the performance of 9 GCMs in reproducing historical upstream inflow and irrigation demand at the five representative reservoirs. Finally future inflows and demands for 58 watersheds were projected using 9 GCMs projections under the two RCP scenarios. We demonstrated that (1) un-calibrated SWAT model is likely applicable to agricultural watershed, (2) the uncertainty of future climate information from different GCMs is significant, (3) multi-model ensemble (MME) shows comparatively resonable skills in reproducing water balances over the study area. The results of projection under the RCP 4.5 and RCP 8.5 scenario generally showed the increase of inflow by 9.4% and 10.8% and demand by 1.4% and 1.7%, respectively. More importantly, the results for different seasons and reservoirs varied considerably in the impacts of climate change.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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