This paper presents the methodology and results for the investigation of the structural safety of 40 aged underground water tanks to support the weight of photovoltaic (PV) systems that were supposed to be placed on their roof reinforced concrete (RC) slabs. The investigation procedure included (1) review of available documents; (2) visual inspection of the roof RC slabs; (3) carrying out a series of nondestructive (ND) tests; and (4) analysis of results. Out of the 40 tanks, eleven failed the visual inspection phase and were discarded from further investigation. The roof RC slabs of the tanks that passed the visual inspection were subjected to a series of ND tests that included infrared thermography, impact echo, ultrasonic pulse velocity (UPV), Schmidt hammer, concrete core compressive strength, and water-soluble chloride content. The NDT results proved that eight more tanks were not suitable to support the PV systems. Based on the results of the visual inspection and testing, a probabilistic decision-making criterion was established to reach a decision regarding the structural integrity of the roof slabs. The study concluded that the condition of the drainage filter was essential in protecting the tanks and its intact presence can be used as a strong indication of the structural integrity of the roof RC slabs.
Kang, Narae;Joo, Hongjun;Lee, Myungjin;Kim, Hung Soo
Journal of Korea Water Resources Association
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v.50
no.3
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pp.155-167
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2017
Accurate QPE (Quantitative Precipitation Estimation) and the quality of the rainfall data for hydrological analysis are very important factors. Especially, the quality has a great influence on flood runoff result. It needs to know characteristics of the uncertainties in radar QPE for the reliable flood analysis. The purpose of this study is to present a probabilistic approach which defines the range of possible values or probabilistic distributions rather than a single value to consider the uncertainties in radar QPE and evaluate its applicability by applying it to radar rainfall. This study generated radar rainfall ensemble for the storms by the typhoon 'Sanba' on Namgang dam basin, Korea. It was shown that the rainfall ensemble is able to simulate well the pattern of the rain-gauge rainfall as well as to correct well the overall bias of the radar rainfall. The suggested ensemble technique represented well the uncertainties of radar QPE. As a result, the rainfall ensemble model by a probabilistic approach can provide various rainfall scenarios which is a useful information for a decision making such as flood forecasting and warning.
Yu Zheng;Ha Ju-Hong;Kim Byeongchang;Lee Gary Geunbae
Proceedings of the KSPS conference
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2003.10a
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pp.175-179
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2003
In order to produce a high quality (intelligibility and naturalness) synthesized speech, it is very important to get an accurate grapheme-to-phoneme conversion and prosody model. In this paper, we analyzed Chinese texts using a segmentation, POS tagging and unknown word recognition. We present a grapheme-to-phoneme conversion using a dictionary-based and rule-based method. We constructed a prosody model using a probabilistic method and a decision tree-based error correction method. According to the result from the above analysis, we can successfully select and concatenate exact synthesis unit of syllables from the Chinese Synthesis DB.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.22
no.3
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pp.8-14
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2014
Arrival management is a tool which provides efficient flow of traffic and reduces ATC workload by determining aircraft's sequence and schedules while they are in cruise phase. As a decision support tool, arrival management should advise on air traffic control service based on the understanding of human factor of its user, air traffic controller. This paper proposed a prediction model for air traffic controller sequencing strategy by analyzing the historical trajectory data. Statistical analysis is used to find how air traffic controller decides the sequence of aircraft based on the speed difference and the airspace entering time difference of aircraft. Logistic regression was applied for the proposed model and its performance was demonstrated through the comparison of the real operational data.
Ha Ju-Hong;Zheng Yu;Kim Byeongchang;Lee Geunbae Lee
Proceedings of the KSPS conference
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2003.05a
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pp.87-90
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2003
In order to produce high quality synthesized speech, it is very important to get an accurate grapheme-to-phoneme conversion and prosody model from texts using natural language processing. Robust preprocessing for non-Korean characters should also be required. In this paper, we analyzed Korean texts using a morphological analyzer, part-of-speech tagger and syntactic chunker. We present a new grapheme-to-phoneme conversion method, i.e. a dictionary-based and rule-based hybrid method, for unlimited vocabulary Korean TTS. We constructed a prosody model using a probabilistic method and decision tree-based method.
Calculating the scrutable core damage frequency (CDF) of nuclear power plants is an important component of the seismic probabilistic safety assessment (SPSA). In this work, a simple approach is developed to calculate CDF from minimal cut sets (MCSs) with non-rare events. When conventional calculation methods based on rare event approximations are employed, the CDF of industry SPSA models is significantly overestimated by non-rare events in the MCSs. Recently, quantification algorithms using binary decision diagrams (BDDs) have been introduced to prevent CDF overestimation in the SPSA. However, BDD structures are generated from a small part of whole MCSs due to limited computational memory, and they cannot be reviewed due to their complicated logic structure. This study suggests a simple approach for scrutinizing the CDF calculation based on whole MCSs in the SPSA system analysis model. The proposed approach compares the new results to outputs from existing algorithms, which helps in avoiding CDF overestimation.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.4
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pp.857-864
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2015
By Wikipedia, data mining is the computational process of discovering patterns in huge data sets involving methods at the intersection of association rule, decision tree, clustering, artificial intelligence, machine learning. Clustering or cluster analysis is the task of grouping a set of objects in such a way that objects in the same group are more similar to each other than to those in other groups. The similarity measures being used in the clustering may be classified into various types depending on the characteristics of data. In this paper, we computed bounds for similarity measures based on the probabilistic interestingness measure with partially marginal probability such as Peirce I, Peirce II, Cole I, Cole II, Loevinger, Park I, and Park II measure. We confirmed the absolute value of Loevinger measure wasthe upper limit of the absolute value of any other existing measures. Ordering of other measures is determined by the size of concurrence proportion, non-simultaneous occurrence proportion, and mismatch proportion.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2007.11a
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pp.54-59
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2007
Recently, Apartment Reconstruction Projects are performing only with the basis of profitability without establishing either certain criteria or standard guideline. In addition, the profitability information contained in a disposal plan tends to be considered as a fixed value, and it is frequently changeable because reconstruction projects have such a long time to complete and many participants with respective interests. As mentioned above, the new approach needs to be developed which covers the limitation of the unvaried one. Consequently, this study focuses on the probability approach considering not only variances that affect the profit, but the relationship between profit and risk, and then is modeling. This study is anticipated to improve the reliability and accuracy of expected value as well as apply to the decision making criteria quantitively about potentially hidden risks in that projects.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.4
no.4
s.16
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pp.201-211
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2003
Considering about construction projects characteristics, there Is an existing uncertainty which causes inaccuracy or invalidity under decision making situation. Therefore, cost risk analysis of numerous construction projects are Inclined to depend on expert's experiences and subjective judgements. In Korean domestic construction works, however, there is no reasonable method or process for applying subjective elements. Only probabilistic analysis using objective calculation are being used now. This research suggests a cost risk analysis method to analyze quantitatively Cost Impact by risk, and it appraises expert's subjective elements for the purpose of enhancing validity of cost estimation. Moreover, a new cost risk analysis method is introduced for providing convenient user interface in practical business.
In recent years, payability of shale gas production has worsened due to oil and gas price declines resulting from sharply increasing shale gas production. Reliable economic evaluation in shale gas development has become important. In this study, Monte Carlo simulation of probabilistic analysis technique was applied to analyze the economic feasibility considering the uncertainty involved in shale gas development. For this, the range of major variables is set and a random number is generated to derive the probability distribution of Net Present Value(NPV) and Internal Rate of Return(IRR). Consequently, we estimated the probability that the feasibility of the project is evaluated to be positive when developing shale gas in the study area. In addition, sensitivity analysis of major parameters affecting economic efficiency in shale gas development was carried out, and the effect of major variables in economic evaluation for commercial production was identified. In the future, this study could be used to make decision for shale gas production by presenting the range of variation of economic index and probability value.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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