Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.4
no.2
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pp.157-166
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2001
The purpose of this study is to examine the accuracy of the code provisions on lateral load distribution factors of prestressed concrete girder bridges. Most designers in Korea use the lever method or lateral load distribution formula in the existing design codes. However, the methods do not account for the effect of bridge skew or direction of diaphragm. Therefore, this study analysed the prestressed concrete girder bridge with grillage model for various girder spacings, directions of diaphragms, span lengths, and skews, and compared the results with those of existing design code. It has been found that lateral load distribution factors were proportional to the girder spacing while they were not significantly affected by the change of span length, direction of diaphragm, and skew. For bending moments, lateral load distribution factors from the grillage analysis were 60%~68% of those from Korean bridge design code. Therefore, the code provisions result in very conservative design. For support reactions, however, lateral load distribution factors from the grillage analysis were slightly greater than those from Korean bridge design code. Therefore, the capacity of bearings of the bridge with a large skew should be determined by grillage analysis.
In this letter, we derive the distribution functions of five ratios involving two correlated Gaussian random variables by using the rotation of Cartesian coordinates. The results can be used in evaluating the various probability performances of wireless communications systems.
Park, Hyojun;Choi, Hyun Joon;Kim, Jung-In;Min, Chul Hee
Journal of Radiation Protection and Research
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v.43
no.1
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pp.10-19
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2018
Background: Monte Carlo (MC) simulation is the most accurate for calculating radiation dose distribution and determining patient dose. In MC simulations of the therapeutic accelerator, the characteristics of the initial electron must be precisely determined in order to achieve accurate simulations. However, It has been computation-, labor-, and time-intensive to predict the beam characteristics through predominantly empirical approach. The aim of this study was to analyze the relationships between electron beam parameters and dose distribution, with the goal of simplifying the MC commissioning process. Materials and Methods: The Varian Clinac 2300 IX machine was modeled with the Geant4 MC-toolkit. The percent depth dose (PDD) and lateral beam profiles were assessed according to initial electron beam parameters of mean energy, radial intensity distribution, and energy distribution. Results and Discussion: The PDD values increased on average by 4.36% when the mean energy increased from 5.6 MeV to 6.4 MeV. The PDD was also increased by 2.77% when the energy spread increased from 0 MeV to 1.019 MeV. In the lateral dose profile, increasing the beam radial width from 0 mm to 4 mm at the full width at half maximum resulted in a dose decrease of 8.42% on the average. The profile also decreased by 4.81% when the mean energy was increased from 5.6 MeV to 6.4 MeV. Of all tested parameters, electron mean energy had the greatest influence on dose distribution. The PDD and profile were calculated using parameters optimized and compared with the golden beam data. The maximum dose difference was assessed as less than 2%. Conclusion: The relationship between the initial electron and treatment beam quality investigated in this study can be used in Monte Carlo commissioning of medical linear accelerator model.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.3
no.1
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pp.29-36
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2000
In order to reduce a aerodynamic drag of the rear, body, effects of rear lower end configuration of a vehicles were investigated by measuring the pressure distribution, visual flow phenomena by the use of digital image processing technique. The use of flow visualization in recent years has improved the general understanding of structure of complex flow and has yielded valuable information for analyzing fluid flow. As the results, it was found that the shape of rear lower part vehicles not only effected on the pressure distribution of the rear part of the vehicle but also difference of the flow phenomena.
In this paper, we analyze three-dimensional magnetic field distribution of a convergence purity maget(C.P.M) which is used for a cathode ray tube. The magnetization vector distribution of the C.P.M is obtained from the result of magnetization process analysis using the 2D F.E.M. Then the motion of electron beam passing through the inner space of the C.P.M is determined and compared with experimental result.
Estimation of distribution algorithm (EDA) is a popular stochastic metaheuristic algorithm. EDA has been widely utilized in various optimization problems. However, it has been shown that the diversity of the population gradually decreases during the iterations, which makes EDA easily lead to premature convergence. This article introduces a hybrid estimation of distribution algorithm (EDA) with differential evolution (DE) based on self-adaptive strategy, namely HEDADE-SA. Firstly, an alternative probability model is used in sampling to improve population diversity. Secondly, the proposed algorithm is combined with DE, and a self-adaptive strategy is adopted to improve the convergence speed of the algorithm. Finally, twenty-five benchmark problems are conducted to verify the performance of HEDADE-SA. Experimental results indicate that HEDADE-SA is a feasible and effective algorithm.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.47
no.2
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pp.155-167
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2024
Distribution and logistics industries contribute some of the biggest GDP(gross domestic product) in South Korea and the number of related companies are quarter of the total number of industries in the country. The number of retail tech companies are quickly increased due to the acceleration of the online and untact shopping trend. Furthermore, major distribution and logistics companies try to achieve integrated data management with the fulfillment process. In contrast, small and medium distribution companies still lack of the capacity and ability to develop digital innovation and smartization. Therefore, in this paper, a deep learning-based demand forecasting & recommendation model is proposed to improve business competitiveness. The proposed model is developed based on real sales transaction data to predict future demand for each product. The proposed model consists of six deep learning models, which are MLP(multi-layers perception), CNN(convolution neural network), RNN(recurrent neural network), LSTM(long short term memory), Conv1D-BiLSTM(convolution-long short term memory) for demand forecasting and collaborative filtering for the recommendation. Each model provides the best prediction result for each product and recommendation model can recommend best sales product among companies own sales list as well as competitor's item list. The proposed demand forecasting model is expected to improve the competitiveness of the small and medium-sized distribution and logistics industry.
Infinite failure NHPP models for a record value satisfies mode proposed in the literature exhibit either monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates per fault. In this paper, propose comparative study of software reliability model using Erlang distribution, Rayleigh and Gumbel distribution. Equations to estimate the parameters using maximum likelihood estimation of infinite failure NHPP model based on failure data collected in the form of interfailure times are developed. For the sake of proposing distribution, we used to the special pattern. Analysis of failure data set using arithmetic and Laplace trend tests, goodness-of-fit test, bias tests is presented.
In vocabulary recognition using an HMM model which models the prior distribution for the observation of a discrete probability distribution indicates the advantages of low computational complexity, but relatively low recognition rate. The Bayesian techniques to improve vocabulary recognition model, it is proposed using a convergence of two methods to improve recognition noise-canceling recognition. In this paper, using a convergence of the prior probability method and techniques of Bayesian posterior probability based on HMM remove noise and improves the recognition rate. The result of applying the proposed method, the recognition rate of 97.9% in vocabulary recognition, respectively.
Feller introduced an unfair-fair-game in his famous book [3]. In this game, at each trial, player will win 2k yuan with probability pk = 1/2kk(k + 1), k ∈ ℕ, and zero yuan with probability p0 = 1 - Σ∞k=1 pk. Because the expected gain is 1, player must pay one yuan as the entrance fee for each trial. Although this game seemed "fair", Feller [2] proved that when the total trial number n is large enough, player will loss n yuan with its probability approximate 1. So it's an "unfair" game. In this paper, we study in depth its convergence in probability, almost sure convergence and convergence in distribution. Furthermore, we try to take 2k = m to reduce the values of random variables and their corresponding probabilities at the same time, thus a new probability model is introduced, which is called as the related model of Feller's unfair-fair-game. We find out that this new model follows a long-tailed distribution. We obtain its weak law of large numbers, strong law of large numbers and central limit theorem. These results show that their probability limit behaviours of these two models are quite different.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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