Lei, Jun;Lozano-Galant, Jose Antonio;Xu, Dong;Zhang, Feng-Liang;Turmo, Jose
Smart Structures and Systems
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v.30
no.4
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pp.339-351
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2022
Evaluating the current condition of existing structures is of primary importance for economic and safety reasons. This can be addressed by Structural System Identification (SSI). A reliable static SSI depends on well-designed sensor configuration and loading cases, as well as efficient parameter estimation algorithms. Static SSI by the Measurement Error-Minimizing Observability Method (MEMOM) is a model-based deterministic static SSI method that could estimate structural parameters from static responses. In the current state of the art, this method is only applicable when structures are subjected to one loading case. This might lead to lack of information in some local regions of the structure (such as the null curvatures zones). To address this issue, the SSI by MEMOM using multiple loading cases is proposed in this work. Observability equations obtained from different loading cases are concatenated simultaneously and an optimization procedure is introduced to obtain the estimations by minimizing the discrepancy between the predicted response and the measured one. In addition, a Genetic-Algorithm (GA)-based Optimal Sensor Placement (OSP) method is proposed to tackle the OSP problem under multiple static loading cases for the very first time. In this approach, the Fisher Information Matrix (FIM)'s determinant is used as the metric of the goodness of sensor configurations. The numerical examples of a 3-span continuous bridge and a 13-story frame, are analyzed to validate the applicability of the extended SSI by MEMOM and the GA-based OSP method.
Kim, Jun-Sang;Lee, Gil-yong;Yoou, Geon hee;Kim, Young Suk
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.24
no.2
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pp.70-78
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2023
Inclinometer has several problems of 1)difficulty installing inclinometer casing, 2) measuring 2D local lateral displacement of retaining wall, 3) measurement by manpower. To solve such problems, a 2D LiDAR sensor-based retaining wall displacement measurement system was developed in previous studies. The purpose of this study is to select a displacement analysis algorithm to be applied in the retaining wall displacement measurement system. As a result of the displacement analysis algorithm selection, the M3C2 (Multiple Model to Model Cloud Comparison) algorithm with a displacement estimation error of 2mm was selected as the displacement analysis algorithm. If the M3C2 algorithm is applied in the system and the reliability of the displacement analysis result is secured through several field experiments. Convenient management of the displacement for the retaining wall is possible in comparison with the current measurement management.
The resilient modulus (MR) of various pavement materials plays a significant role in the pavement design by a mechanistic-empirical method. The MR determination is done by experimental tests that need time and money, along with special experimental tools. The present paper suggested a novel hybridized extreme gradient boosting (XGB) structure for forecasting the MR of modified base materials subject to wet-dry cycles. The models were created by various combinations of input variables called deep learning. Input variables consist of the number of W-D cycles (WDC), the ratio of free lime to SAF (CSAFR), the ratio of maximum dry density to the optimum moisture content (DMR), confining pressure (σ3), and deviatoric stress (σd). Two XGB structures were produced for the estimation aims, where determinative variables were optimized by particle swarm optimization (PSO) and black widow optimization algorithm (BWOA). According to the results' description and outputs of Taylor diagram, M1 model with the combination of WDC, CSAFR, DMR, σ3, and σd is recognized as the most suitable model, with R2 and RMSE values of BWOA-XGB for model M1 equal to 0.9991 and 55.19 MPa, respectively. Interestingly, the lowest value of RMSE for literature was at 116.94 MPa, while this study could gain the extremely lower RMSE owned by BWOA-XGB model at 55.198 MPa. At last, the explanations indicate the BWO algorithm's capability in determining the optimal value of XGB determinative parameters in MR prediction procedure.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.3
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pp.51-61
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2023
Travel demand estimation of E-Scooter is the start point of solving the regional demand-supply imbalance problem and plays pivotal role in a linked transportation system such as Mobility-as-a-Service (a.k.a. MaaS). Most focuses on developing trip generation model of shared E-Scooter but it is no study on selection of an appropriate zone scale when it comes to estimating travel demand of E-Scooter. This paper aimed for selecting an optimal TAZ scale for developing trip distribution model for shared E-Scooter. The TAZ scale candidates were selected in 250m, 500m, 750m, 1,000m square grid. The shared E-Scooter usage historical data were utilized for calculating trip distance and time, and then applying to developing gravity model. Mean Squared Error (MSE) is applied for the verification step to select the best suitable gravity model by TAZ scale. As a result, 250m of TAZ scale is the best for describing practical trip distribution of shared E-Scooter among the candidates.
This paper is presents an intelligent control system that visualizes the direction of arrival for hearing impaired using personal mobility, and aims to recognize and prevent dangerous situations caused by sound such as alarm sounds and crack sounds on roads. The position estimation method of sound source uses a machine learning classification model characterized by generalized correlated phase transformation based on time difference of arrival. In the experimental environment reproducing the road situations, four classification models learned after extracting learning data according to wind speeds 0km/h, 5.8km/h, 14.2km/h, and 26.4km/h were compared with grid search cross validation, and the Muti-Layer Perceptron(MLP) model with the best performance was applied as the optimal algorithm. When wind occurred, the proposed algorithm showed an average performance improvement of 7.6-11.5% compared to the previous studies.
This study was conducted to provide data and stem information to establish a local volume table of Cryptomeria japonica in Jeju Island. Stem analysis was performed on 26 trees by selecting two average trees from each site of the 13 plots of C. japonica stands in 2021 and 2022. During the analysis stage, one outlier tree was rejected, and a total of 260 observations of the specific stem height of 25 trees were used. Of the seven major taper equation models applied for parameter estimation and statistical verification, the Muhairwe 1999 model was found to be the best fit and selected as the optimal model. Stem shape-related estimates were acquired through the selected model, and sectional measurements according to the Smalian formula applied at an interval of 10 cm from the height of the stem were used to develop a volume table. A paired t-test comparison between the C. japonica volume obtained from the present study and those selected from the current yield table by NIFoS(2020), revealed significant differences (p<0.05), highlighting the necessity of a local volume table for C. japonica in Jeju Island.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.6
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pp.677-683
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2023
The purpose of the study was to estimate the trajectories of elementary school adjustment in grades 1 through 4. For the purpose, the Korean Children's Panel data were analyzed using potential growth model and the growth mixture model. As the result, the linear model was selected as the optimal model. The four potential groups were derived as trajectories: high-level maintenance, low-level maintenance, low-level increase, and high-level decrease. In terms of group distribution, the most children were in high-level maintenance group and then low-level maintenance, low-level increase, and high-level decrease in order. Based on the findings that trajectories of elementary school adjustment changes as children growth, we suggest that schools and families need to carefully investigate and support their school adjustment in individual levels.
YeRyun Lee;SungWook Jang;PilGyeong Choi;NohJin Kwak;JunJung Park
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.27
no.1
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pp.43-50
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2024
Large planar military antenna boasts a range of electrical components, including TRA(Transmit-Receive Assembly), signal processors, etc. which engage in computations and calculations. These processes generate a significant amount of heat, leading to unforeseen consequences for the equipment. To mitigate these adverse effects, it's imperative to implement a cooling system that can effectively reduce heat-related issues. Given the antenna's intricate nature and the multitude of components it houses, a two-step estimation process is necessary. The first step involves a comprehensive model calculation to determine the total flow characteristics, while the second step entails a thermal analysis of individual TRA set. In this study, we depicted an antenna set using simplified 3D models of its components, considering their material and thermal properties. The sequential analysis process facilitated the calculation of branched flow rates, providing insights into the individual TRA. This approach also allowed us to design a cooling system for the TRA set, assessing its thermal stability in high-temperature environments. To ensure the optimal performance of TRA, breaking down the analysis into stages based on the cooling system's structure can assist operators in predicting numerical results more effectively.
The present study aims to analyze the biological aspects and population dynamics of Indian mackerel in Barru waters. Data was collected in Barru for 11 months, from June 2022 to April 2023. The observed parameters of biological aspects included gonadal maturation stages (GMSs), size at first gonadal maturation, and length-weight relationship. Meanwhile, the aspects of population dynamics encompass age group, growth, mortality rate, and exploitation rate. Data analysis consisted of morphological selection of general maturation stages, Spearman-Kärber method in estimating gonadal first maturation size, Bhattacharya method in identifying age group, von Bertalanffy function through FISAT II to measure growth (L∞ and K), Pauly Model to estimate mortality rate, Beverton & Holt Model to estimate Y/R, and virtual population analysis (VPA) analysis to estimate stock and fish yield. The results demonstrated that GMS I was observed to be dominant, followed by stages II and III. The initial gonadal maturation was estimated to be 17.98-19.28 cm (FL) for females and 17.98-19.27 cm (FL) for males. The length-weight relationship in male and female Indian mackerels indicated a positive allometric growth. The mode grouping analysis results from the fork length measurement revealed three age groups. It was also identified that the asymptotic length (L∞) = 29.5 cm (fork length), growth rate coefficient (K) = 0.46 per year, and theoretical age at zero length (t0) = -0.3576 per year. Total mortality (Z) = 2.67 per year, natural mortality (M) = 1.10 per year, fishing mortality (F) = 1.57 per year, and exploitation rate (E) = 0.59, the actual Y/R = 0.083 gram/recruitment, and optimal Y/R 0.03 gram/recruitment. Fishing mortality is higher than the natural mortality rate, and a high exploitation value (E > 0.5) also reflects over-exploitation. VPA analysis on fish yields and stock estimation reported a highly exploited rate between the 11.5 cm and 14.5 cm length classes and an exceeding current yield of 467.07 tons/year with a recommended yield of 233.53 tons/year to ensure population sustainability.
Mira Kim;Kyunghee Chae;Ju Mee Wang;Arum Choi;Jang-Whan Bae;Keon-Woong Moon;Sukil Kim
Korean Circulation Journal
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v.54
no.1
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pp.1-12
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2024
Background and Objectives: The objective of this study was to estimate the supply and demand for cardiologists in Korea and provide evidence for healthcare policy to ensure a stable and adequate workforce for optimal cardiovascular disease management. Methods: Past trends of inflow and outflow of cardiologists were used to make crude projections, which were then adjusted based on demands of services to obtain final projections. Inflow of cardiologists was estimated using second-order polynomial regression and demand for cardiology care was estimated using linear regression. Results: There were 1,139 active cardiologists who were under the age of 65 in clinical practice in Korea. The estimated number of cardiologists from 2022 to 2040 showed that the number of cardiologists would peak at 1,344 in 2032 and gradually decrease thereafter. We also estimated an increase of 947,811 cases of heart-related procedures annually from 2023 to 2032. The number of heart-related procedures per cardiologist would increase 1.4 times from 12,964 in 2023 to 17,862 in 2032. The estimated number of emergency patients per cardiologist under 50 years old would almost double from 544 in 2022 to 987 in 2032. Conclusions: We expect significant shortage of cardiologists in Korea within the next 10 years. The number of emergency patients per cardiologist will increase by nearly 50%, leading to high individual workload for cardiologists. To prevent this imbalance between supply and demand, an organized and collective approach by the specialty of cardiology is imperative to produce a balanced workforce.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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