Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2008.04a
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pp.380-385
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2008
3 DOFs model for the collision analysis of a bridge super-structure and a super-structure of the navigating vessels were proposed and analyzed. The collision event between the super-structure of vessel and the super-structure of bridge are different from the normal collision event that collided at sub-structure of bridge. Because of its moment arm, the stability force of vessel could affect to the collision behaviors. To consider this effect, 3 DOFs model including two translation DOFs and one rotational DOF were introduced. The restoration forces of the collision system were considered as nonlinear springs. The equations of motion were derived if form of differential equations and numerically solved by 4th order Runge-Kutta method. The accuracy and the feasibility of this model were verified by the numerical example with parameter of moment arm length.
In this paper, a predator-prey model with stage structure and distributed delay is investigated. Mathematical analyses of the model equation with regard to boundedness of solutions, nature of equilibria, permanence, extinction and stability are performed. By the comparison theorem, a set of easily verifiable sufficient conditions are obtained for the global asymptotic stability of nonnegative equilibria of the model. Taking the product of the per-capita rate of predation and the rate of conversing prey into predator as the bifurcating parameter, we prove that there exists a threshold value beyond which the positive equilibrium bifurcates towards a periodic solution.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.6
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pp.1493-1504
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2016
As cyber threats have been increased over the Internet, the invasions of personal information are constantly occurring. A malicious user can access the Web site as a normal user using leaked personal information and does illegal activities. This paper proposes an effective method which authenticates a genuine user with real-time. The method use the user's profile which is a record of user's behavior created by Membership Analysis(MA) and Markov Chain Model(MCM). In addition to, user's profile is augmented by a Time Weight(TW) which reflects the user's tendency. This method can detect a malicious user who camouflage normal user. Even if it is a genuine user, it can be determined as an abnomal user if the user acts beyond the record profile. The result of experiment showed a high accuracy, 96%, for the correct user.
As the information technology grows interests in the intrusion detection system (IDS), which detects unauthorized usage, misuse by a local user and modification of important data, has been raised. In the field of anomaly-based IDS several artificial intelligence techniques such as hidden Markov model (HMM), artificial neural network, statistical techniques and expert systems are used to model network rackets, system call audit data, etc. However, there are undetectable intrusion types for each measure and modeling method because each intrusion type makes anomalies at individual measure. To overcome this drawback of single-measure anomaly detector, this paper proposes a multiple-measure intrusion detection method. We measure normal behavior by systems calls, resource usage and file access events and build up profiles for normal behavior with hidden Markov model, statistical method and rule-base method, which are integrated with a rule-based approach. Experimental results with real data clearly demonstrate the effectiveness of the proposed method that has significantly low false-positive error rate against various types of intrusion.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2001.11a
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pp.579-584
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2001
The reinforced concrete(RC) beam is developed cracks because the compression strength of concrete is strong but the tensile strength is weak. The structural strength and stiffness is decreased by reduction of tension resistance capacity of concrete due to the developed cracks. Using the fiber reinforced concrete that is increased the flexural strength and tensile strength at tensile part can enhance the strength and stiffness of concrete structure and decrease the tensile flexural cracks and deflection. Therefore, The reinforced concrete used the fiber reinforced concrete at tensile part ensure the safety and serviceability of the concrete structures. In this study, analytical model of a dual concrete beam that is composed of the normal strength concrete at compression part and the high tensile strength concrete at tensile part is developed by using the equilibrium condition of forces and compatibility condition of strains and is parted into elastic analytical model and ultimate analytical model. Three group of test beam that is formed of one reinforced concrete beam and two dual concrete beams for each steel reinforcement ratio is tested to examine the flexural behavior of dual concrete beams. The comparative study of total nine test beams is shown that the ultimate load of a dual concrete beams relative to the reinforced concrete beams have an increase in approximately 30%. In addition, the initial flexural rigidity, as used here, refer to the slope of load-deflection curves in elastic state is increased and the deflection is decreased.
Park, Hun-Jae;Na, Gyeong-Hwan;Jo, Nam-Seon;Lee, Yong-Sin
Transactions of Materials Processing
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v.7
no.1
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pp.66-71
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1998
The present study is concerned with the hydrostatic extrusion process of copper-clad aluminium bar to investigate the bonding conditions as well as the basic flow characteristics. Considering the bonding mechanism of bi-metal contact surface as cold pressure welding the normal pressure and the contact surface expansion are selected as process parameters governing the bonding conditions, in this study the critical normal pressure required for the local extrusion-the protrusion of virgin surfaces by the surface expansion at the interface-is obtained using a slip line method and is then used as a criteron for the bonding. A rigid plastic finite element method is used to analyze the steady state extrusion process. The interface profile of bi-metal rod is predicted by tracking the paths of two particles adja-process. The interface profile of bi-metal rod is predicted by tracking the paths of two particles adja-cent to interface surface. The contact surface area ration and the normal pressure along the interface are calculated and compared to the critical normal pressure to check bonding. It is found that the model predictions are generally in good agreement with the experimental observations. The compar-isons of the extrusion pressure and interface profile by the finite element with those by experi-ments are also given.
Proceedings of the Korea Committee for Ocean Resources and Engineering Conference
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2002.05a
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pp.104-109
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2002
In this paper, a statistical analysis of fatigue crack growth behavior under constant amplitude loads has been carried out. Fatigue crack growth tests were conducted on sixteen pre-cracked compact tension (CT) specimens of the pressure vessel (SPV50) steel in controlled identical load and environmental conditions. The assessment of the statistical distribution of fatigue crack growth experimental data obtained from SPV50 steel was studied and also the correlation of the parameter C and m in the Paris-Erdogan law was discussed. The probability distribution function of fatigue crack growth life seems to follow the 3-parameter Weibull. The fatigue crack growth rate seems to follow the 3-parameter Weibull and the log-normal distribution. The coefficient of variation (COV) of fatigue crack growth life was observed to decrease as the crack grows. A strong negative linear correlation exists between the coefficient C and the exponent m in Paris model. Fatigue crack growth rate data shows a normal distribution for both m and logC.
This paper contains the results of the study on the development of fracture and crack propagation in quasi-brittle materials, such as concrete or rocks, using the Discrete Element Method (DEM). A new discrete element numerical model is proposed as the basis for analyzing the inelastic evolution and growth of cracks up to the point of gross material failure. The model is expected to predict the fracture behavior for the quasi-brittle material structure using the elementary aggregate level, the interaction between aggregate materials, and bond cementation. The algorithms generate normal and shear forces between two interfacing blocks and contains two kinds of contact logic, one for connected blocks and the other one for blocks that are not directly connected. The Mohr-Coulomb theory has been used for the fracture limit. In this algorithm the particles are moving based on the connected block logic until the forces increase up to the fracture limit. After passing the limit, the particles are governed by the discrete block logic. In setting up a discrete polygon element model, two dimensional polygons are used to investigate the response of an assembly of different shapes, sizes, and orientations with blocks subjected to simple applied loads. Several examples involving assemblies of particles are presented to show the behavior of the fracture and the failure process.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.15
no.3
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pp.119-127
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2020
The detection and recognition of abnormal driving becomes crucial for achieving safety in Intelligent Transportation Systems (ITS). This paper presents a feature extraction method based on spectral data to train a neural network model for driving behavior recognition. The proposed method uses a two stage signal processing approach to derive time-saving and efficient feature vectors. For the first stage, the feature vector set is obtained by calculating variances from each frequency bin containing the power spectrum data. The feature set is further reduced in the second stage where an intersection method is used to select more significant features that are finally applied for training a neural network model. A stream of live signals are fed to the trained model which recognizes the abnormal driving behaviors. The driving behaviors considered in this study are weaving, sudden braking and normal driving. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by comparing with existing methods, which are Particle Swarm Optimization (PSO) and Convolution Neural Network (CNN). The experiments show that the proposed approach achieves satisfactory results with less computational complexity.
A micromechanics-based model to simulate the elastic and elastic-plastic behavior of granular soils is developed. The model accounts for the fabric anisotropy represented by the statistical parameter of the spatial distribution of contact normals, the evolution of fabric anisotropy as a function of stress ratio, the continuous change of the co-ordination number relating to the void ratio, and the elastic and elastic-plastic microscopic contact stiffness. Using the experimental data for metallic materials, the elastic-plastic contact stiffness is derived as a power function of the normal contact force as well as the contact force initiating the yielding of contact bodies. To quantitatively assess microscopic model parameters, approximate solutions of cross-anisotropic elastic moduli are derived in terms of the micromechanical parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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