Water quality forecasting with long term flow is important for management and operation of river environment. However, it is difficult to set up and operate a physical model for water quality forecasting due to large uncertainty in the data required for model setting. Therefore, relatively simpler stochastic approaches are adopted for this problem. In this study we try several multivariate time series models such as ARMAX models for the possible substitute for water quality forecasting. Those models are applied to the BOD and COD levels at Noryangin station, Han river, and also evaluated the effect of release from Paldang dam on them. Monthly BOD and COD data from 1985 to 1991 (7 years) are used for model building and another two year data for model testing. As a result of the study, the effect of improvement on water quality is much more effective combining with the water quality improvement of dam release than considering only increment of dam release in the downstream Han river.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제11권2호
/
pp.1217-1233
/
2017
Effective monitoring and testing during each step are essential for document verification in research and development (R&D) projects. In software development, proper testing is required to verify it carefully and constantly because of the invisibility features of software. However, not enough studies on test processes for R&D projects have been done. Thus, in this paper, we introduce a Test Maturity Model integration (TMMi)-based software field R&D test process that offers five integrity levels and makes the process compatible for different types of projects. The Software & Systems Process Engineering Metamodel (SPEM) is used widely in the software process-modeling context, but it lacks built-in enactment capabilities, so there is no tool or process engine that enables one to execute the process models described in SPEM. Business Process Model and Notation (BPMN)-based workflow engines can be a solution for process execution, but process models described in SPEM need to be converted to BPMN models. Thus, we propose an approach to support enactment of SPEM-based process models by converting them into business processes. We show the effectiveness of our approach through converting software R&D test processes specified in SPEM in a case study.
Currently, Internet is used an essential tool in the business area. Despite this importance, there is a risk of network attacks attempting collection of fraudulence, private information, and cyber terrorism. Firewalls and IDS(Intrusion Detection System) are tools against those attacks. IDS is used to determine whether a network data is a network attack. IDS analyzes the network data using various techniques including expert system, data mining, and state transition analysis. This paper tries to compare the performance of two data mining models in detecting network attacks. They are decision tree (C4.5), and neural network (FANN model). I trained and tested these models with data and measured the effectiveness in terms of detection accuracy, detection rate, and false alarm rate. This paper tries to find out which model is effective in intrusion detection. In the analysis, I used KDD Cup 99 data which is a benchmark data in intrusion detection research. I used an open source Weka software for C4.5 model, and C++ code available for FANN model.
In the present study, group method of data handling networks (GMDH) are adopted and evaluated for shear strength prediction of both FRP-reinforced concrete members with and without stirrups. Input parameters considered for the GMDH are altogether 12 influential geometrical and mechanical parameters. Two available and very recently collected comprehensive datasets containing 112 and 175 data samples are used to develop new models for two cases with and without shear reinforcement, respectively. The proposed GMDH models are compared with several codes of practice. An artificial neural network (ANN) model and an ANFIS based model are also developed using the same databases to further assessment of GMDH. The accuracy of the developed models is evaluated by statistical error parameters. The results show that the GMDH outperforms other models and successfully can be used as a practical and effective tool for shear strength prediction of members without stirrups ($R^2=0.94$) and with stirrups ($R^2=0.95$). Furthermore, the relative importance and influence of input parameters in the prediction of shear capacity of reinforced concrete members are evaluated through parametric and sensitivity analyses.
Flat plate slab systems have been commonly used as a gravity force resisting systems, which should be constructed with lateral force resisting systems such as shear walls and moment resisting frame. ACI 318(2005) allows the Direct design method, the equivalent frame method (ACI-EFM) under gravity loads and the finite-element models, effective beam width models and equivalent frame models under lateral loads. ACI-EFM can be used for gravity loads as well as lateral loads analysis. But the method may not predict the behavior of flat plate slabs under lateral loads. Thus Previous study developed a Modified equivalent frame method(Modified-EFM) which could give more precise answer for flat plate slab under lateral loads. This study is to verified the accuracy of a Modified-EFM under combined lateral and gravity loads. The accuracy of this model is verified by comparing the results using the Modified-EFM with the results of finite element analysis. For this purpose, 7 story building is considered. The analysis results of other existing models are included. The analysis results show that Modified-EFM produces comparable drift and slab internal moments with those obtained from finite element analysis.
본 논문에서는 HMM(Hidden Markov Models)에서 문제점이 되는 개인차에의한 변동을 흡수하고, 적은 학습 데이타로서 인식률을 향상시키기 위하여 신경회로망을 이용한 NN-HMM(Neural Network Hidden Makov Models)에 의해 한국어 인식에 관하여 연구하였다. 이 방법은 HMM과 신경회로망의 출력을 각각 독립적인 인식값으로 가정하여 두 시스템의 확률곱으로 서로 보정되어 최대 인식확률의 음성모델을 인식하는 음성인식 시스템이다. 본 방법의 타당성을 평가하기 위하여 남, 여화자가 28개의 DDD 지역명을 발성한 음성데이타로 실험한 결과, 이산분포 HMM에 의한 방법에서는 91[%], 신경회로망에 의한 방법에서는 89[%], 제안된 방법에서는 95[%]의 향상된 인식률을 얻으므로써 인식성능의 우수함을 확인하였다.
Objective: The aim of this study was to investigate the relationship between aiming patterns and scores in archery shooting. Method: Four (N = 4) elementary-level archers from middle school participated in this study. Aiming pattern was defined by averaged acceleration data measured from accelerometers attached on the body during the aiming phase in archery shooting. Stepwise multiple regression analysis was used to test whether a model incorporating aiming patterns from all nine accelerometers could predict the scores. In order to extract period of interest (POI) data from raw data, a Dynamic Time Warping (DTW)-based extraction method was presented. Results: Regression models for all four subjects are conducted with different significance levels and variables. The significance levels of the regression models are 0.12%, 1.61%, 0.55%, and 0.4% respectively; the $R^2$ of the regression models is 64.04%, 27.93%, 72.02%, and 45.62% respectively; and the maximum significance levels of parameters in the regression models are 1.26%, 4.58%, 5.1%, and 4.98% respectively. Conclusion: Our results indicated that the relationship between aiming patterns and scores was described by a regression model. Analysis of the significance levels, variables, and parameters of the regression model showed that our approach - regression analysis with DTW - is an effective way to raise scores in archery shooting.
Quantitative forecasting methods based on spatial data and geographic information system have been used in predicting the landslide location. This study compared the simulated results of logistic, Bayesian, and maximum entropy models to understand the uncertainties of each model and identify the main factors that influence landslide. The study area is Boeun gun where 388 landslides occurred in the year of 1998. The verification results showed that the AUC of the three models was 0.84. However, the landslide susceptibility distribution of Maxent model was different from those of the other two models. With the same landslide occurrence data, the result of high susceptible area in Maxent model is smaller than Logistic or Bayesian. Maxent model, however, proved to be more efficient in predicting landslide than the other two models. In Maxent's simulations, the responsible factors for landslide susceptibility are timber age class, land cover, timber diameter, crown closure, and soil drainage. The results suggest that it is necessary to consider the possibility of overestimation when using Logistic or Bayesian model, and forest management around the study area can be an effective way to minimize landslide possibility.
The effectiveness of aerodynamic modification to reduce wind loadings has been widely reported. However, most of previous studies have been investigated dynamic forces and pressure distributions on tall buildings with various unconventional configurations. This study was investigated dynamic characteristics and aerodynamic instability of super-tall buildings with unconventional configurations through extensive aeroelastic model experiments. Seventeen types of supertall building models were considered such as basic and corner modification with corner cut, chamfered, oblique opening, tapered, inversely tapered, bulged, helical with twist angles of $90^{\circ}$, $180^{\circ}$, $270^{\circ}$, $360^{\circ}$ and composite with $360^{\circ}$ helical & corner cut, 4-tapered & $360^{\circ}$ helical & corner cut, setback & corner cut, setback & $45^{\circ}$ rotate. As a result, aerodynamic characteristics of helical models with single modification are superior to those of other models with single modification. However, effect of twist angle for helical model is negligible. Further, the 4-tapered & $360^{\circ}$helical & corner cut model is most effective in reducing the along- and across-wind fluctuating displacement responses in all of experimental models.
Numerical modeling for the safety-related equipment used in a nuclear power plant (i.e., cabinet facilities) plays an essential role in seismic risk assessment. A full finite element model is often time-consuming for nonlinear time history analysis due to its computational modeling complexity. Thus, this study aims to generate a simplified model that can capture the nonlinear behavior of the electrical cabinet. Accordingly, the distributed plasticity approach was utilized to examine the stiffness-degradation effect caused by the local buckling of the structure. The inherent dynamic characteristics of the numerical model were validated against the experimental test. The outcomes indicate that the proposed model can adequately represent the significant behavior of the structure, and it is preferred in practice to perform the nonlinear analysis of the cabinet. Further investigations were carried out to evaluate the seismic behavior of the cabinet under the influence of the constitutive law of material models. Three available models in OpenSees (i.e., linear, bilinear, and Giuffre-Menegotto-Pinto (GMP) model) were considered to provide an enhanced understating of the seismic responses of the cabinet. It was found that the material nonlinearity, which is the function of its smoothness, is the most effective parameter for the structural analysis of the cabinet. Also, it showed that implementing nonlinear models reduces the seismic response of the cabinet considerably in comparison with the linear model.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.