Two $Chang-{\alpha}$ dissipative family methods and two $KR-{\alpha}$ family methods were developed for time integration recently. Although the four family methods are in the category of the dissipative structure-dependent integration methods, their performances may be drastically different due to the detrimental property of weak instability or overshoot for the two $KR-{\alpha}$ family methods. This weak instability or overshoot will result in an adverse overshooting behavior or even numerical instability. In general, the four family methods can possess very similar numerical properties, such as unconditional stability, second-order accuracy, explicit formulation and controllable numerical damping. However, the two $KR-{\alpha}$ family methods are found to possess a weak instability property or overshoot in the high frequency responses to any nonzero initial conditions and thus this property will hinder them from practical applications. Whereas, the two $Chang-{\alpha}$ dissipative family methods have no such an adverse property. As a result, the performances of the two $Chang-{\alpha}$ dissipative family methods are much better than for the two $KR-{\alpha}$ family methods. Analytical assessments of all the four family methods are conducted in this work and numerical examples are used to confirm the analytical predictions.
Recently, spatial data integration for geoscientific application has been regarded as an important task of various geoscientific applications of GIS. Although much research has been reported in the literature, quantitative assessment of the spatial interrelationship between input data layers and an integrated layer has not been considered fully and is in the development stage. Regarding this matter, we propose here, methodologies that account for the spatial interrelationship and spatial patterns in the spatial integration task, namely a multi-buffer zone analysis and a statistical analysis based on a contingency table. The main part of our work, the multi-buffer zone analysis, was addressed and applied to reveal the spatial pattern around geological source primitives and statistical analysis was performed to extract information for the assessment of an integrated layer. Mineral potential mapping using multi-source geoscience data sets from Ogdong in Korea was applied to illustrate application of this methodology.
The recent advancements in Smart City and Digital Twin technologies have highlighted the critical role of integrating GIS and BIM in urban planning and construction projects. This integration ensures the consistency and accuracy of information, facilitating smooth information exchange. However, achieving interoperability requires standardization and effective project integration management strategies. This study proposes interoperability solutions for the integration of GIS and BIM for managing various projects. The research involves an in-depth analysis of the IFC schema and data structures based on the latest IFC4 version and proposes methods to ensure the consistency of reference point coordinates and coordinate systems. The study was conducted by setting the EPSG:5186 coordinate system, used by the National Geographic Information Institute's digital topographic map, and applying virtual shift origin coordinates. Through BIMvision, the results of the shape and error check coordinates' movement in the BIM model were reviewed, confirming that the error check coordinates moved consistently with the reference point coordinates. Additionally, it was verified that even when the coordinate system was changed to EPSG:5179 used by Naver Map and road name addresses, or EPSG:5181 used by Kakao Map, the BIM model's shape and coordinates remained consistently unchanged. Notably, by inputting the EPSG code information into the IFC file, the potential for coordinate system interoperability between projects was confirmed. Therefore, this study presents an integrated and systematic management approach for information sharing, automation processes, enhanced collaboration, and sustainable development of GIS and BIM. This is expected to improve compatibility across various software platforms, enhancing information consistency and efficiency across multiple projects.
Although the family methods with unconditional stability and numerical dissipation have been developed for structural dynamics they all are implicit methods and thus an iterative procedure is generally involved for each time step. In this work, a new family method is proposed. It involves no nonlinear iterations in addition to unconditional stability and favorable numerical dissipation, which can be continuously controlled. In particular, it can have a zero damping ratio. The most important improvement of this family method is that it involves no nonlinear iterations for each time step and thus it can save many computationally efforts when compared to the currently available dissipative implicit integration methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.9
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pp.3730-3744
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2020
This study proposes a deep learning-based evolutionary recommendation model for heterogeneous big data integration, for which collaborative filtering and a neural-network algorithm are employed. The proposed model is used to apply an individual's importance or sensory level to formulate a recommendation using the decision-making feedback. The evolutionary recommendation model is based on the Deep Neural Network (DNN), which is useful for analyzing and evaluating the feedback data among various neural-network algorithms, and the DNN is combined with collaborative filtering. The designed model is used to extract health information from data collected by the Korea National Health and Nutrition Examination Survey, and the collaborative filtering-based recommendation model was compared with the deep learning-based evolutionary recommendation model to evaluate its performance. The RMSE is used to evaluate the performance of the proposed model. According to the comparative analysis, the accuracy of the deep learning-based evolutionary recommendation model is superior to that of the collaborative filtering-based recommendation model.
Although many methodologies exist for determining the constrained equations of motion, most of these methods depend on numerical approaches such as the Lagrange multiplier's method expressed in differential/algebraic systems. In 1992, Udwadia and Kalaba proposed explicit equations of motion for constrained systems based on Gauss's principle and elementary linear algebra without any multipliers or complicated intermediate processes. The generalized inverse method was the first work to present explicit equations of motion for constrained systems. However, numerical integration results of the equation of motion gradually veer away from the constraint equations with time. Thus, an objective of this study is to provide a numerical integration scheme, which modifies the generalized inverse method to reduce the errors. The modified equations of motion for constrained systems include the position constraints of index 3 systems and their first derivatives with respect to time in addition to their second derivatives with respect to time. The effectiveness of the proposed method is illustrated by numerical examples.
This paper proposes a medium access control (MAC) protocol for multiple-input multiple-output (MIMO) ad-hoc networks. Multiple-packet receptions in MIMO systems have attracted as a key technique to achieve a high transmission rate. In the conventional protocols for multiple-packet receptions, timing offsets among multiple-frame transmissions cause frame collisions induced by hidden nodes, which degrades network performance. In the proposed protocol, transmission synchronization among hidden nodes can be achieved by applying pulse/tone exchanges. By applying the pulse/tone exchanges, multiple-packet receptions among hidden nodes can be achieved, which enhances network throughputs compared with the conventional protocol. Simulation results show effectiveness of the proposed protocol.
Park No-Wook;Chi Kwang-Hoon;Chung Chang-Jo F.;Kwon Byung-Doo
Proceedings of the KSRS Conference
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2004.10a
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pp.622-625
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2004
This paper presents multi-source spatial data integration models based on probability theory for landslide hazard assessment. Four probabilistic models such as empirical likelihood ratio estimation, logistic regression, generalized additive and predictive discriminant models are proposed and applied. The models proposed here are theoretically based on statistical relationships between landslide occurrences and input spatial data sets. Those models especially have the advantage of direct use of continuous data without any information loss. A case study from the Gangneung area, Korea was carried out to quantitatively assess those four models and to discuss operational issues.
The purpose of this study is to contribute to escalation of a management quality of local public enterprise through integrating local public enterprise evaluation(LPEE) and Malcolm Baldrige Model(MBM). In order to achieve the purpose, I suggested that develop an integration model of LPEE and MBM criteria and use AHP(Analytic Hierarchy Process) as a technique posting weight value to criteria. Of two suggests, it is the former to date or discuss seriously. Therefore the integration model is redesigned for leadership/strategy category(leadership, strategy), management system category(customer management system, business management system, measurement/knowledge management system), and management result category(business result, customer satisfaction result, human resource management result, financial management result).
A unified numerical method for computing the quadrature weights, integration matrix, and differentiation matrix is newly developed in this study. For this purpose, a spline-like interpolation using piecewise continuous polynomials is converted into a global spline interpolation formula, with which the quadrature formulas can be derived from integration and differentiation of the transformed function in an exact manner. To prove the usefulness of the suggested approach, both the Lagrange and tension spline interpolations are represented in exactly the same form as global spline interpolation. The applicability of the proposed method on arbitrary nodes is illustrated using two different sets of nodes. A series of validations using three test functions is conducted to show the flexibility in selecting computational nodes with the present method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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