Most of the researchers establish research directions to conduct the study of new fields by getting advice from experts or through the papers of experts. The existing academic data search services provide paper information by field but do not provide experts by field. Therefore, users should decide experts by field using the searched papers by themselves. In this paper, we design and implement an expert search system by discipline through big data processing based on papers that have been published in the academic societies. The proposed system utilizes distributed big data storage systems to store and manage large papers. We also discriminate experts and analyze data related to the experts by using distributed big data processing technologies. The processed results are provided through web pages when a user searches for experts. The user can get a lot of helps for the research of a particular field since the proposed system recommends the experts of the corresponding research field.
The classical multiscale finite element (FE2 ) method involves iterative calculations of micro-boundary value problems for representative volume elements at every integration point in macro scale, making it a computationally time and data storage space. To overcome this, we developed the data-driven multiscale analysis method based on the mean-field homogenization (MFH). Data-driven computational mechanics (DDCM) analysis is a model-free approach that directly utilizes strain-stress datasets. For performing multiscale analysis, we efficiently construct a strain-stress database for the microstructure of composite materials using mean-field homogenization and conduct data-driven computational mechanics simulations based on this database. In this paper, we apply the developed multiscale analysis framework to an example, confirming the results of data-driven computational mechanics simulations considering the microstructure of a hyperelastic composite material. Therefore, the application of data-driven computational mechanics approach in multiscale analysis can be applied to various materials and structures, opening up new possibilities for multiscale analysis research and applications.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.9
no.1
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pp.57-62
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1998
The minimum number of samples for the measurement of plant characteristics of major crops were calculated from the data obtained from the field experiments on rice, barley, wheat, soybean and sweet potato conducted by Kyungpuk Rural Development Administration.
In spite of progress in the numerical simulation of typhoon wind field in atmospheric boundary layer (ABL), using typhoon wind field model in conjunction with Monte Carlo simulation method can only accurately evaluate typhoon wind field over a general terrain. This method is not enough for a reliable evaluation of typhoon wind field over the actual complex terrain with surface roughness and topography variations. To predict typhoon wind field over the actual complex terrain in ABL, a hybrid numerical simulation method combined typhoon simulation used the typhoon wind field model proposed by Meng et al. (1995) and CFD simulation in which the Reynolds averaged Navier-Stokes (RANS) equations and k-${\varepsilon}$ turbulence model are used. Typhoon wind filed during typhoon Dujuan and Imbudo are simulated using the hybrid numerical simulation method, and compared with the results predicted by the typhoon wind field model and the wind field measurement data collected by Fugro Geotechnical Services (FGS) in Hong Kong at the bridge site from the field monitoring system of wind turbulence parameters (FMS-WTP) to validate the feasibility and accuracy of the hybrid numerical simulation method. The comparison demonstrates that the hybrid numerical simulation method gives more accurate prediction to typhoon wind speed and direction, because the effect of topography is taken into account in the hybrid numerical simulation method.
The purpose of this paper is to propose a new localized imaging method of reduced imaging time luting a locally-linear gradient. Since most fast MR(Magnetic Resonance) imaging methods need the whole $\kappa$-space(Spatial frequency space) data corresponding to the whole imaging area, there are limitstions in reducing the minimum imaging time. The imaging method proposed in this paper uses a specially-made gradient coil generating a local ramp-shape field and uniform field outside of the imaging areal Conventional imaging sequences can be used without any RF/gradient pulse sequence modifiestions except the change in the number of encoding steps and the field of view.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers C
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v.51
no.8
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pp.382-389
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2002
We present experimental results on the multiplexed and stack-wise recording of near-field holograms. Experiments on angular multiplexing show that the angular selectivity of near-field hologram is better than that of the conventional hologram. Experiments on stack-wise recording prove that near-fields originated from sub-diffraction-limit-size objects could be stored in a photorefractive crystal at 2mm apart from the crystal surface. In addition, to improve the data access and transfer time, a silicon nano-aperture array was introduced and applied to the recording of near-field holograms.
Fieldbus system should be designed by considering the number of sensors/actors(actuators+ controllers) and their sampling times. But the number of sensors/actors and which are connected to the network bus can be varied by addition and/or fault of the field devices. That variation decreases the efficiency of system which is off-line designed optimally. This paper proposes an algorithm that ensures transmission of cyclic data even though there is the number change in the field devices. We assign the different weight values to cyclic data and acyclic data. By simulation and experiment, the cyclic and acyclic data are processed via the proposed network, and the results are compared with those of the Profibus system. It is shown that the proposed algorithm is more robust with the uncertainties of the field devices of the control system.
Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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2005.11a
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pp.144-145
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2005
In this study, we have developed the high resolution multichannel seismic data acquisition system and shallow marine seismic source. It is easy to operate our source system which utilizes piezoelectric transducer of high electrical power. According to water depth, survey condition and purpose, transducer number of source system can be easily changed in order to maximize field applicability. In the recording part, we used 24 bits and 8 channel high speed A/D board in order to achieve the improvement of data quality and the efficiency of data acquisition. The developed system was tested and varied with the data acquisition parameters such as source-receiver offset, and transducer number versus water depth for the field application.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.45
no.1
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pp.102-114
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2003
The objectives of the paper are to evaluate cell based pollutant loadings for different storm events, to monitor the hydrology and water quality of the Baran HP#6 watershed, and to validate AGNPS with the field data. Simplification was made to AGNPS in estimating storm erosivity factors from a triangular rainfall distribution. GIS-AGNPS interface model consists of three subsystems; the input data processor based on a geographic information system. the models. and the post processor Land use patten at the tested watershed was classified from the Landsat TM data using the artificial neural network model that adopts an error back propagation algorithm. AGNPS model parameters were obtained from the GIS databases, and additional parameters calibrated with field data. It was then tested with ungauged conditions. The simulated runoff was reasonably in good agreement as compared with the observed data. And simulated water quality parameters appear to be reasonably comparable to the field data.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.2
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pp.495-504
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2015
The Gaussian geostatistical model has been widely used for modeling spatial data. However, this model suffers from a severe difficulty in computation because inference requires to invert a large covariance matrix in evaluating log-likelihood. In addressing this computational challenge, three strategies have been employed: likelihood approximation, lower dimensional space approximation, and Markov random field approximation. In this paper, we reviewed statistical approaches attacking the computational challenge. As an illustration, we also applied integrated nested Laplace approximation (INLA) technology, one of Markov approximation approach, to real data to provide an example of its use in practice dealing with large spatial data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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