Physical conditions play vital role on the mechanical properties of frozen soil, especially for the temperature and moisture content of frozen soil. Subsequently, they influence the subsidence and stress law of permafrost layer. Taking Jiangcang No. 1 Coal Mine as engineering background, combined with laboratory experiment, field measurements and empirical formula to obtain the mechanical parameters of frozen soil, the thick plate mechanical model of permafrost was established to evaluate the safety of permafrost roof. At the same time, $FLAC^{3D}$ was used to study the influence of temperature and moisture content on the deformation and stress law of frozen soil layer. The results show that the failure tensile stress of frozen soil is larger than the maximum tensile stress of permafrost roof occurring in the process of mining. It indicates that the permafrost roof cannot collapse under the conditions of moisture content in the range from 20% to 27% as well as temperature in the range from $-35^{\circ}C$ to $-15^{\circ}C$. Moreover, the maximum subsidence of the upper and lower boundary of the overlying permafrost layer decreases with the increase of moisture content in the range of 15% to 27% or the decrease of temperature in the range of $-35^{\circ}C$ to $-15^{\circ}C$ if the temperature or moisture content keeps consistent with $-25^{\circ}C$ or 20%, respectively.
The purpose of this study was to investigate the enforcement strategy for Consumer Service marketing of an e-Commerce shopping mall. An e-CRM for a Cosmetic e-Commerce shopping mall, Data Warehousing(DW) component, analysis of data mining of the DW, and web applications and strategies had to developed for marketing of consumer service satisfaction. The major findings were as follows: An RFM analysis was used for consumer classification, which is a fundamental process of e-CRM application. The components of the DW were web sales data and consumer data fields. The visual process of consumer segmentations (superior consumer class) for e-CRM solutions is presented. The association analysis algorithm of data mining to up-selling and cross-selling indicates an association rule. These e-CRM results apply web DB marketing and operating principles to a shopping mall. Therefore, the system applications of e-CRM to Consumer services indicate a marketing strategy for consumer-oriented management.
한국분말야금학회 2006년도 Extended Abstracts of 2006 POWDER METALLURGY World Congress Part2
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pp.759-760
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2006
Ti-6Al-4V has low specific gravity, high corrosion resistance and superior mechanical properties but it is very difficult to control oxygen content in MIM process. It is necessary to use powders with coarse particle size to decrease oxygen content of powders, so feedstocks with poor fluidity and sintered bodies with lower density are obtained in such cases. Fine titanium hydride-dehydride powders were blended with atomized powders to accomplish higher fluidity and sintered density. Sintered bodies had higher sintered density and mechanical properties equivalent to those of wrought materials by controlling oxygen content less than 0.35mass%.
Moffat, Ricardo A.;Beltran, Juan F.;Herrera, Ricardo
Geomechanics and Engineering
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제9권3호
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pp.397-414
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2015
Three different applications for monitoring displacements in underground structures using a BOTDR-based distributed optical fiber strain sensing system are presented. These applications are related to the strain measurements of (1) instrumented PVC tube designed to be attached to tunnel side wall and ceiling as a sensor; (2) rock bolts for tunnels; and (3) shotcrete lining under loading. The effectiveness of using the proposed strain sensing system is evaluated by carrying out laboratory tests, in-situ measurements, and numerical simulations. The results obtained from this validation process provide confidence that the optical fiber is able to quantify strain fields under a variety of loading conditions and consequently use this information to estimate the behavior of rock mass during mining activity. As the measuring station can be located as far as 1 km of distance, these alternatives presented may increase the safety of the mine during mining process and for the personnel doing the measurements on the field.
Due to recent growing interest in autonomous software agents and their potential application in areas such as electronic commerce, the autonomous negotiation become more important. Evidence from both theoretical analysis and observations of human interactions suggests that if decision makers have prior information on opponents and furthermore learn the behaviors of other agents from interaction, the overall payoff would increase. We propose a new methodology for a strategy finding process using data mining in autonomous negotiation system; ANSIA(Autonomous Negotiation System using Intelligent Agent). ANSIA is a strategy based negotiation system. The framework of ANSIA consists of three component layers; 1) search agent layer, 2) data mining agent layer and 3) negotiation agent layer. ANSIA is motivated by providing a computational framework for negotiation and by defining a strategy finding model with an autonomous negotiation process.
This study suggests a new approach for identifying core robot tech-nologies based on technological cross-impact. Specifically, the approach applies data mining techniques and multi-criteria decision-making methods to the co-classification information of registered patents on the robots. First, a cross-impact matrix is constructed with the confidence values by applying association rule mining (ARM) to the co-classification information of patents. Analytic network process (ANP) is applied to the co-classification frequency matrix for deriving weights of each robot technology. Then, a technique for order performance by similarity to ideal solution (TOPSIS) is employed to the derived cross-impact matrix and weights for identifying core robot technologies from the overall cross-impact perspective. It is expected that the proposed approach could help robot technology managers to formulate strategy and policy for technology planning of robot area.
This study proposes the knowledge discovery process for the effective mining of knowledge on the web. The proposed knowledge discovery process uses the Prior knowledge base and the Prior knowledge management system to reflect tacit knowledge in addition to explicit knowledge. The prior knowledge management system constructs the prior knowledge base using a fuzzy cognitive map, and defines information to be extracted from the web. In addition, it transforms the extracted information into the form being handled in mining process. Experiments using case-based reasoning and neural network" are performed to verify the usefulness of the proposed model. The experimental results are encouraging and prove the usefulness of the proposed model.
세계적인 에너지 수요의 증가는 통제할 수 없는 환경 오염을 야기하고 있다. 화석 연료에 대한 수요와 그로 인한 탄소 배출이 지구 온난화와 기후 변화로 이어진 것이다. 핵에너지는 청정 에너지를 생산하는 대체 자원이지만 핵연료 채굴은 유해한 화학물질과 관련이 있다. 반면에 막 분리 과정을 통해 바닷물에서 중요 광물을 채굴하는 것은 효율적이며 친환경적이다. 분리와 흡착을 통해 해수로부터 주요 광물을 채굴하는 것은 또 다른 효율적인 과정이다. 희토류 원소에서 악티늄족을 회수하는 것은 매우 어렵고 고비용의 과정이다. 압력 기반 막 분리 과정은 친환경적일 뿐만 아니라 경제적으로 실현가능한 과정이기도 하다. 본 리뷰에서 다루는 막 공정에는 폴리에테르 설폰, 폴리아미드, 폴리이미드, 폴리아미독신 및 하이브리드 막이 있다. 또한 흡착 공정의 경우, 주로 아미독심 종류의 흡착제가 논의될 것이다.
Electrokinetic technique was considered in removing arsenic from the abandoned mining tails. In order to estimate the removal characteristics of arsenic, the sequential extraction analysis and desorption experiment were carried out prior to the application of electrokientic process. The result of sequential extraction analysis indicated that the water soluble and exchangeable fraction, easily leachable to ground water, were very low as much as about 2.5% and the fraction except residual (38.3%), possibly extractable under very acidic or alkalic environment, was about 59%. In the result of desorption test using four different kinds of electrolytes, the mixture of citric acid and sodium dodecyl sulfate (SDS) showed the highest desorption efficiency as much as 77.3%. The removal efficiencies of arsenic from mining tailings by electrokinetic process under the different electrolyte environments were slightly low and resulted in the following order: citric acid + SDS (18.6%) > 0.1 $NHNO_3$ (8.1%) > HAc (7.4%) > Distilled water(6.6%). Also, arsenic in soil matrix was moved favorably in the direction of anodic rather than cathodic region, which is opposite trend with cationic metal ions generally existing in soil, because anionic form of arsenic is dominated in acidic soil caused by the movement of acid front form anode.
워크플로우 마이닝이란 워크플로우 관리시스템에서 생성되고 실행되어진 비즈니스 프로세스의 인스턴스의 실행경로를 분석하여 새로운 정보론 추출하는 과정을 의미한다. 본 논문에서는 빌드타임(Build Time)에 정의된 모델의 실행경로와 런타임(Run Time)에서 실행된 워크케이스의 실행경로를 비교/분석하여 새로운 워크플로우 모델의 제시 또는 작성된 비즈니스 프로세스의 개선을 위한 작업으로서 액티비티(activi쇼) 의존성을 이용한 워크케이스 마이닝에 관하여 기술하겠다. 제안된 워크케이스 마이닝을 위하여 각 액티비티의 의존성을 분석하여 중요경로(Essential Path)를 결정하는 액티비티 의존 넷 알고리즘(Activity-Dependent Net Algorithm)과 워크케이스 실행 정보를 이용하여 중요 경로와 일치여부를 결정하는 실행계열 분석 알고리즘(E-Walk Series Analysis Algorithm)을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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