There has been no systematic accumulation in the aircraft weight data even though those are crucial in the full life-cycle weight and balance program of aircraft. Companies, government agencies, and the Korea Air Force have been controling the data separately. The lack of communication between these institutes prevented the mutual use of the data. This study deals with a SE model-based weight and balance program development process for the full life-cycle weight and balance control of aircraft which enabled the efficient and mutual use of the weight data from the various institutes.
The weight estimation and calculation of FPSO topsides is first performed at the bidding stage of projects. At this time, it is difficult to estimate and calculate accurately the weight because most of items of FPSO are not apparently defined. Especially, in the case of the pipe rack module, its portion of the total weight and the range of weight variation are large due to special features of piping and electric equipment in the module. Thus, it is very important to estimate and calculate accurately its weight in the task of the weight estimation and calculation of FPSO topsides. In this study, the past data for the weight of the pipe rack module were collected and analyzed, the WBS (Work Breakdown Structure) for the pipe rack module was constructed, and primary variables and secondary variables for developing a weight estimation and calculation model were selected. That is, after analyzing the past data, the volume was selected as the primary variable and the regression analysis was performed based on the variable. Then, several secondary variables were selected and incorporated into a weight estimation and calculation model. At this time, the weight per discipline was assumed from ratios of the total weight. Finally, the weight of the pipe rack module was estimated and calculated by using the developed model. As a result, the deviation from the model was better than that (-20 % ~ 60 %) of other studies about the weight estimation and calculation of FPSO topsides. Thus, the validity and applicability of the weight estimation and calculation of the pipe rack could be checked.
A total of 6,973 steer growth records of Hanwoo breeding bull's progeny test data collected from 1989 to 2015 were analyzed to identify the most appropriate growth curve among three growth curve models (Gompertz, Logistic and von Bertalanffy). The Gompertz growth curve model equation was $W_t=990.5e^{{-2.7479e}^{-0.00241t}}$, the Logistic growth curve model equation was $W_t=772(1+8.3314e^{-0.00475t})^{-1}$, and the von Bertalanffy growth curve model equation was $W_t=1,196.4(1-0.646e^{-0.00162t})^3$. The Gompertz model parameters A, b, and k were estimated to be $990.5{\pm}10.27$, $2.7479{\pm}0.0068$, and $0.00241{\pm}0.000028$, respectively. The inflection point age was estimated to be 421 days and the weight of inflection point was 365.3 kg. The Logistic model parameters A, b, and k were estimated to be $772.0{\pm}4.12$, $8.3314{\pm}0.0453$, and $0.00475{\pm}0.000033$, respectively. The inflection point age was estimated to be 445 days and the weight of inflection point was 385.0 kg. The von Bertalanffy model parameters A, b, and k were estimated to be $1196.4{\pm}18.39$, $0.646{\pm}0.0010$, and $0.00162{\pm}0.000027$, respectively. The inflection point age was estimated to be 405 days and the weight of inflection point was 352.0 kg. Mature body weight of the von Bertalanffy model was 1196.4 kg, the Gompertz model was 990.5 kg, and the Logistic model was 772.0 kg. The difference between actual and estimated weights was similar in the Logistic model and the von Bertalanffy model. The difference between market weight and estimated market weight was the lowest in the Gompertz model. The growth curve using the von Bertalanffy model showed the lowest mean square error.
Objective: The objective of this study was to develop a model for estimating the carcass weight of Hanwoo cattle as a function of body measurements using three different modeling approaches: i) multiple regression analysis, ii) partial least square regression analysis, and iii) a neural network. Methods: Data from a total of 134 Hanwoo cattle were obtained from the National Institute of Animal Science in South Korea. Among the 372 variables in the raw data, 20 variables related to carcass weight and body measurements were extracted to use in multiple regression, partial least square regression, and an artificial neural network to estimate the cold carcass weight of Hanwoo cattle by any of seven body measurements significantly related to carcass weight or by all 19 body measurement variables. For developing and training the model, 100 data points were used, whereas the 34 remaining data points were used to test the model estimation. Results: The R2 values from testing the developed models by multiple regression, partial least square regression, and an artificial neural network with seven significant variables were 0.91, 0.91, and 0.92, respectively, whereas all the methods exhibited similar R2 values of approximately 0.93 with all 19 body measurement variables. In addition, relative errors were within 4%, suggesting that the developed model was reliable in estimating Hanwoo cattle carcass weight. The neural network exhibited the highest accuracy. Conclusion: The developed model was applicable for estimating Hanwoo cattle carcass weight using body measurements. Because the procedure and required variables could differ according to the type of model, it was necessary to select the best model suitable for the system with which to calculate the model.
본 연구에서는 신뢰도기반 도로교설계기준을 위한 새로운 활하중모형을 개발하기 위하여 수집된 자료를 분석하고 단일차량의 하중효과를 구하였다. 신뢰도기반의 설계기준을 위해서는 합리적 하중모형과 함께 하중의 통계적 특성의 구축이 중요하다. 활하중의 통계적 특성의 구축을 위하여 본 연구에서 수집한 4개 지역의 자료와 타연구에서 수집된 4개지역의 자료를 이용하였다. 차량의 자료는 WIM 또는 BWIM시스템을 이용하여 신뢰할 수 있는 자료를 수집하였다. 수집된 자료로부터 대표적인 차량의 종류를 구분하였으며 각 차종별 대표적인 크기 및 중량분포를 구하였다. 각 차종별 총중량의 확률분포는 상위 20%의 자료를 극한분포(Gumbel분포)로 가정하고 확률지상에서의 선형추세선을 이용하여 100년 최대중량을 예측하였다. 예측된 차량중량에 따른 하중효과를 10-200 m까지의 지간별로 분석하였다.
Real time ultrasonic measurements for 13th rib fat thickness (LBF), longissimus muscle area (LEMA) and marbling score (LMS) of live animal at pre-harvest and subsequent carcass measurements for fat thickness (BF), longissimus muscle area (EMA), marbling score (MS) as well as body weight of live animal, carcass weight (CW), dressing percentage (DP), and total merit index (TMI) on 755 Korean beef steers were analyzed to estimate genetic parameters. Data were analyzed using multivariate animal models with an EM-REML algorithm. Models included fixed effects for year-season of birth, location of birth, test station, age of dam, linear and quadratic covariates for age or body weight at slaughter and random animal and residual effects. The heritability estimates for LEMA, LBF and LMS on RTU scans were 0.17, 0.41 and 0.55 in the age-adjusted model (Model 1) and 0.20, 0.52 and 0.55 in the weight-adjusted model (Model 2), respectively. The Heritability estimates for subsequent traits on carcass measures were 0.20, 0.38 and 0.54 in Model 1 and 0.23, 0.46 and 0.55 in Model 2, respectively. Genetic correlation estimate between LEMA and EMA was 0.81 and 0.79 in Model 1 and Model 2, respectively. Genetic correlation estimate between LBF and BF were high as 0.97 in Model 1 and 0.98 in Model 2. Real time ultrasonic marbling score were highly genetically correlated to carcass MS of 0.89 in Model 1 and 0.92 in Model 2. These results indicate that RTU scans would be alterative to carcass measurement for genetic evaluation of meat quality in a designed progeny-testing program in Korean beef cattle.
Carcass characteristics data of Hanwoo (N = 1,084) were collected from two stations of the National Livestock Institute of Animal Science (NIAS), Korea and records from thirteen individual cow-calf operators were analyzed to estimate variance and covariance components and the effect of different slaughter endpoints. Carcass traits analyzed were cold carcass weight (CWT, kg), REA (rib eye area, cm2), back fat thickness (mm) and marbling score (1-7). Four different models were examined. All models included sex and contemporary group as fixed effects and the animal's direct genetic potential and environment as random effects. The first model fitted a linear covariate of age at slaughter. The second model fitted both linear and quadratic covariates of age at slaughter. The third model fitted a linear covariate of body weight at slaughter. The fourth model fitted both linear covariates of age at slaughter and body weight at slaughter. Variance components were estimated using the REML procedure with Gibb's sampler. Heritability estimate of CWT was in the range of 0.08-0.11 depending on the model applied. Heritability estimates of BF, REA and MS were in the ranges of 0.23-0.28, 0.19-0.26, and 0.44-0.45, respectively. Genetic correlations between CWT and BF, between CWT and REA, and between CWT and MS were in the ranges of -0.33 - -0.14, 0.73-0.84, and -0.01- 0.11, respectively. Genetic correlations between REA and BF, between MS and BF and between REA and MS were in the ranges of -0.82 ~ -0.72, 0.04~0.28 and -0.08 ~ -0.02, respectively. Variance and covariance components estimated varied by model with different slaughter endpoints. Body weight endpoint was more effective for direct selection in favor of yield traits and body weight endpoints affected more of the correlated response to selection for the traits of yield and quality of edible portion of beef.
This study aims to propose a determinant model to select a method on calculating weight of each indicator for environmental evaluation. According to analyzing and comparing with three types of methods for calculating weights which are usually used to evaluate environment with indicators, the weights which were obtained by each type were all different from each other. This means that a differential weighting method must be applied to each of environmental evaluation studies. Therefore, a determinant model is required to determine weight-calculating methods. Three types of weighting methods, such as weighting by importance degree, weighting by eigen-value and weighting by analytic hierarchy process, were compared. Under the necessity, a determinant model was drawn for selecting a compatible method to calculate weights of indicators in environmental evaluation.
Interdiffusion between two partially miscible polymers of similar chemical structures with different molecular weights is characterized theoretically by using the reptation model for the interdiffusion. This model provides more reliable results than the early Rouse model for same molecular weights, compared with the experiments. Furthermore, by introducing the molecular weight ratio R into the reptation model, we can see the dynamic effect of molecular weight on the diffusion behaviors of the asymmetric system. Near the critical point the diffusion behaviors of asymmetric binary polymer mixtures are well characterized by the interfacial width W(t), the mass transport M(t) for the different values of the Flory Χ parameter and different molecular weight ratios ofpolymers of the diffusion couple. These two quantities and composition profiles by this model give betteragreement with experiments.
More and more cloud computing services are being applied in various fields; however, it is difficult for users and cloud computing service platforms to establish trust among each other. The trust value cannot be measured accurately or effectively. To solve this problem, we design a service-oriented cloud trust assessment model using a cloud model. We also design a subjective preference weight allocation (SPWA) algorithm. A flexible weight model is advanced by combining SPWA with the entropy method. Aiming at the fuzziness and subjectivity of trust, the cloud model is used to measure the trust value of various cloud computing services. The SPWA algorithm is used to integrate each evaluation result to obtain the trust evaluation value of the entire cloud service provider.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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