The void ratio is an important parameter for reflecting the soil behavior including physical property, compressibility, and relative density. The void ratio can be obtained by laboratory test with extracted soil samples. However, the specimen has a possibility to be easily disturbed due to the stress relief when extracting, vibration during transportation, and error in experimental process. Thus, the theoretical equations have been suggested for obtaing the void ratio based on the elastic wave velocities. The objective of this paper is to verify the accuracy of the proposed analytical solution through the error norm. The paper covers the theoretical methods of Wood, Gassmann and Foti. The elastic wave velocity is determined by the Field Velocity Probe in the southern part of Korean Peninsular. And the rest parameters are assumed based on the reference values. The Gassmann method shows the high reliability on determining the void ratio. The error norm is also analyzed as substitution of every parameter. The results show every equation has various characteristics. Thus, this paper may be widely applied for obtaining the void ratio according to the field condition.
Worldwide, soil compaction work is one of the most important activities that are carried out on civil engineering works sites. Compaction work, particularly in the area of road construction, is considered to be important, as poor compaction work is closely related with poor construction even after a construction is complete. Currently, the plate bearing test or the sand cone method relative to the unit weight of soil test are commonly used to measure the degree of compaction, but as these require a great deal of time, equipment and manpower, it is difficult to secure economic efficiency. The method that is used to measure the degree of compaction according to the penetration depth achieved by free fall objects through gravity is the Free-Fall Penetration Test (FFPT), which uses a so-called "portable compaction measuring meter (PCMM)." In this study, the degree of compaction was measured and a penetration depth graph was developed after the field test using the portable compaction measuring meter. The coefficient of determination was 0.963 at a drop height of 10 cm, showing the highest level of accuracy. Both horizontal axis and longitudinal axis were developed in a decimal form of graph, and the range of allowable error was ${\pm}1.28mm$ based on the penetration depth. The portable compaction measuring meter makes it possible to measure the degree of compaction simply, quickly and accurately in the field, which will ensure economic efficiency and facilitate the process management.
In this paper, an A-team(Asynchronous Team ) based approach for Reactive power and volage control considering static security assessment in a power system with infrastructural deficiencies is proposed. Reactive power and voltage control problem is the one of optimally establishing voltage level given several constraints such as reactive generation, voltage magnitude, line flow, and other switchable reactive power sources. It can be formulated as a mixed-integer linear programming(MILP) problem without deteriorating of solution accuracy to a certain extent. The security assessment is to estimate the relative robustness of the system in Its present state through the evaluation of data provided by security monitoring. Deterministic approach based on AC load flow calculations is adopted to assess the system security, especially voltage security. A security metric, as a standard of measurement for power system security, producting a set of discrete values rather than binary values, is employed. In order to analyze the above two problems, reactive power/voltage control problem and static security assessment problem, in an integrated fashion for real-time operations, a new organizational structure, called an A-team, is adopted. An A-team is an organization for agents which ale all autonomeus, work in parallel and communicate asynchronously, which is well-suited to the development of computer-based, multi-agent systems for operations. This A-team based approach, although it is still in the beginning stage, also has potential for handling other difficult power system problems.
The use of long rails in high-speed railway bridges causes additional stresses due to nonlinear behaviours between the rail and bridge decks in the neighbourhood of the deck joints. In the seismic response analysis of high-speed railway bridges, since structural response is highly sensitive to properties of the ground motion, spatial variation of the ground excitation affects responses of the bridges, which in turn affect stresses in the rails. In addition, it is shown that high-speed trains need very long distances to stop when braking under seismic occurrence corresponding to operational earthquake performance level so that verification of the safe stoppage of the train is also required. In view of such additional stresses due to long rails, sensibility of structural response to the properties of the ground motion and braking distance needed by the train to stop safely, this paper proposes and establishes a time domain nonlinear dynamic analysis method that accounts for braking loads, spatial variation of the ground motion and material nonlinearities of rails to analyze long rail stresses in high-speed railway bridges subjected to seismic event. The accuracy of the proposed method is demonstrated through an application on a typical site of the Korean high-speed railway.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.1
no.2
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pp.61-70
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2012
In this study we evaluate usefulness of InSciTe Advanced, technology opportunity service offering trends information related technologies by analyzing automatically large amount of data. Before developing the service, InSciTe Advanced, we design 5 main services - Trends and Predictions, Technology Levels, Relationship Paths, Roadmaps, Competitors and Collaborators - through the interviews with expert in planning R&D strategy. And we evaluate usefulness of each service in InSciTe Advanced to examine how the information analyzed by InSciTe Advanced are useful to user from two points of view, Satisfaction of Information and Completeness of Information. Users set a high value on 5 main services in all tis aspects, but give relative low grades to completeness of Information. We will learn lessons from this study, increase kinds and amount of data, and strengthen the process about accuracy and reliability of analyzed information from the service.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.14
no.2
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pp.53-62
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2012
Demand for high resolution weather data grows in the agriculture and forestry fields. Local Analysis and Prediction System (LAPS) can be used to analyze the local weather at high spatial and temporal resolution, utilizing the data from various sources including numerical weather prediction models, wind or temperature profilers, Automated Weather Station (AWS) networks, radars, and satellites. LAPS has been set to analyze weather elements such as air temperature, relative humidity, wind speed, and wind direction every hour at the spatial resolution of $100m{\times}100m$ for Gyeonggi-do on near real-time basis. The AWS data were revised by adding the agricultural field AWS data (33 stations) in addition to the KMA data. The analysis periods were from 1 to 31 August 2009 and from 15 to 21 February 2010. The comparison of the LAPS output showed the smaller errors when using the agricultural AWS observation data together with the KMA data as its input data than using only either the agricultural or KMA AWS data. The accuracy of the current system needs improvement by further optimization of analyzing options of the system. However, the system is highly applicable to various fields in agriculture and forestry because it can provide site specific data with reasonable time intervals.
Spatial clustering, which groups similar objects based on their distance, connectivity, or their relative density in space, is an important component of spatial data mining. Density-based and grid-based clustering are two main clustering approaches. The former is famous for its capability of discovering clusters of various shapes and eliminating noises, while the latter is well known for its high speed. Clustering large data sets has always been a serious challenge for clustering algorithms, because huge data set would make the clustering process extremely costly. In this paper, we propose an enhanced Density-Grid based Clustering algorithm for Large spatial database by setting a default number of intervals and removing the outliers effectively with the help of a proper measurement to identify areas of high density in the input data space. We use a density threshold DT to recognize dense cells before neighbor dense cells are combined to form clusters. When proposed algorithm is performed on large dataset, a proper granularity of each dimension in data space and a density threshold for recognizing dense areas can improve the performance of this algorithm. We combine grid-based and density-based methods together to not only increase the efficiency but also find clusters with arbitrary shape. Synthetic datasets are used for experimental evaluation which shows that proposed method has high performance and accuracy in the experiments.
We compared the characteristics of Siemens virtual wedge device with physical wedges for clinical application. We investigated the characteristics of virtual and physical wedges for various wedge angles (15, 30, 45, and 60) using 6- and 15-MV photon beams. Wedge factors were measured in water using an ion chamber for various field sizes and depths. In case of virtual wedge device, as upper jaw moves during irradiation, wedge angles were estimated by accumulated doses. These measurements were performed at off-axis points perpendicular to the beam central axis in water for a $15\;cm\;{\times}\;20\;cm$ radiation field size at the depth of 10 cm. Surface doses without and with virtual or physical wedges were measured using a parallel plate ion chamber at surface. Field size was $15\;cm\;{\times}\;20\;cm$ and a polystyrene phantom was used. For various field sizes, virtual and physical wedge factors were changed by maximum 2.1% and 3.9%, respectively. For various depths, virtual and physical wedge factors were changed by maximum 1.9% and 2.9%, respectively. No major difference was found between the virtual and physical wedge angles and the difference was within 0.5. Surface dose with physical wedge was reduced by maximum 20% (x-ray beam : 6 MV, wedge angle : 45, SSD : 80 cm) relative to one with virtual wedge or without wedge. Comparison of the characteristics of Siemens virtual wedge device with physical wedges was performed. Depth dependence of virtual wedge factor was smaller than that of physical wedge factor. Virtual and physical wedge factors were nearly independent of field sizes. The accuracy of virtual and physical wedge angles was excellent. Surface dose was found to be reduced using a physical wedge.
Jo, Won-Beom;Kim, Yong-Seok;Choe, Jae-Seong;Kim, Sang-Yeop;Kim, Jin-Guk
Journal of Korean Society of Transportation
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v.28
no.5
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pp.141-153
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2010
The study is about the development of operating speed prediction models aimed for an evaluation of design consistency of four lane rural roads. The main differences of this study relative to previous research are the method of data collection and classification of road alignments. The previous studies collected speed data at several points in the horizontal curve and approaching tangent. This method of collection is based on the assumption that acceleration and deceleration only occurs at horizontal tangents and the speed is kept constant at horizontal curves. However, this assumption leads to an unreliable speed estimation, so drivers' behavior is not well represented. Contrary to the previous approach, speed data were collected with one and data analysis using a speed profile is made for data selection before building final models. A total of six speed prediction models were made according to the combination of horizontal and vertical alignments. The study predicts that the speed data analysis and selection for model building employed in this study can improve the prediction accuracy of models and be useful to analyze drivers' speed behavior in a more detailed way. Furthermore, it is expected that the operating speed prediction models can help complement the current design-speed-based guidelines, so more benefits to drivers as real road users, rather than engineers or decision makers, can be achieved.
In this study, the macromineral content ratios of four herbal medicine samples(Saposhnikoviae Radix, Bupleuri Radix, Cnidii Rhizoma, and Astragali Radix) were analyzed to discriminate their geographical origins using an energydispersive x-ray fluorescence (EDXRF) technique. EDXRF is a rapid, non-destructive, and multi-elemental analysis technique. Initially, samples of both domestic and imported herbal medicines were pulverized, and then their macromineral contents, including P, S, K, and Ca, were analyzed using EDXRF. For the discrimination of their geographical origins, canonical discriminant analysis was carried out based on the estimated macromineral relative content ratios of the samples. According to the results, the discrimination accuracies were as follows: 93.3% for Saposhnikoviae Radix, 95.7% for Bupleuri Radix, 98.8% for Cnidii Rhizoma, and 87.5% for Astragali Radix. Overall, the results imply that this technique could be used as a standard method, to discriminate their geographical origins between domestic and imported herbal medicines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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