Proceedings of the Korean Society for Rock Mechanics Conference
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2008.03a
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pp.79-88
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2008
Since the hydraulic fracturing field testing method was introduced first to Korean geotechnical engineers in 1994, there have been lots of progresses in a hardware system as well as an interpretation tool. The hydrofracturing system of first generation was the pipe-line type, so it was not easy to handle. It had been modified to a wire-line system at their second generation. It was more compact one but it also needed an additional air-compressor. Our current system is much more compact and operated by all-in-one system, so it doesn't need an additional air-compressor. With a progress in a hardware system, the software for analyzing the in-situ stress regime has also been progressed. For example, the shut-in pressure, which is the most ambiguous parameter to be obtained from hydrofracturing pressure curves, can now be acquired automatically from the various methods. While the hardware and software for hydrofracturing tests are being developed during the last decade, the author could accumulate the field test results which can cover the almost whole area of South Korea. Currently these field data are used widely in a feasibility study or a preliminary design step for tunnel construction in Korea. Regarding the difficulties in a site selection and a test performance for the in-situ stress measurement at an off-shore area, the in-situ stress regime obtained from the field experiences in the land area can be used indirectly for the design of a sub-sea tunnel. From the hydrofracturing stress measurements, the trend of magnitude and direction of in-situ stress field was shown identically with the geological information in Korea.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.60
no.3
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pp.639-647
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2011
In this paper, we introduce a design methodology of data-centroid Radial Basis Function neural networks with extended polynomial function. The two underlying design mechanisms of such networks involve K-means clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on K-means clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. In this paper, as the connection weight of RBF neural networks, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, and modified quadratic. Using K-means clustering, the center values of Gaussian function as activation function are selected. And the PSO-based RBF neural networks results in a structurally optimized structure and comes with a higher level of flexibility than the one encountered in the conventional RBF neural networks. The PSO-based design procedure being applied at each node of RBF neural networks leads to the selection of preferred parameters with specific local characteristics (such as the number of input variables, a specific set of input variables, and the distribution constant value in activation function) available within the RBF neural networks. To evaluate the performance of the proposed data-centroid RBF neural network with extended polynomial function, the model is experimented with using the nonlinear process data(2-Dimensional synthetic data and Mackey-Glass time series process data) and the Machine Learning dataset(NOx emission process data in gas turbine plant, Automobile Miles per Gallon(MPG) data, and Boston housing data). For the characteristic analysis of the given entire dataset with non-linearity as well as the efficient construction and evaluation of the dynamic network model, the partition of the given entire dataset distinguishes between two cases of Division I(training dataset and testing dataset) and Division II(training dataset, validation dataset, and testing dataset). A comparative analysis shows that the proposed RBF neural networks produces model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.5
no.3
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pp.99-106
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2002
The application method of GIS for planning of forest road network can be save the efforts and cost by frequently change of forest road and evaluation the forest road route before construction. The purpose of this study is to suggest the proper method for planning an optimal forest road network in mountains forest using geographic information system(GIS) in the national forest of Mt. Kumsan at Namhae-gun, Gyungsangnam-do. In the forest road network planning by the minimum longitudinal gradient, The total length was 20.41km, and road density was 6.92m/ha. In the forest road network planning by mixed with the minimum longitudinal gradient and the maximization of investment effect, The total length was 21.15km, and road density was higher than that of the minimum longitudinal gradient as 7.17m/ha. The road length overlapped by cost path was more short than 3.52m/ha of the minimum longitudinal gradient as 1.73km. So, it appeared that forest road has an high effectiveness in yarding function. Therefore, it considered that the geographic information system could provide an effective and resonable solutions for planning of optimal forest road network.
An object-oriented framework supports efficient component-based software development by providing a flexible architecture that can be decomposed into easily modifiable and composable classes. Object-oriented frameworks require thorough testing as they are intended to be reused repeatedly In developing numerous applications. Furthermore, additional testing is needed each time the framework is modified and extended for reuse. To test a framework, it must be instantiated into a complete, executable system. It is, however, practically impossible to test a framework exhaustively against all kinds of framework instantiations, as possible systems into which a framework can be configured are infinitely diverse. If we can classify possible configurations of a framework into a finite number of groups so that all configurations of a group have the same structural or behavioral characteristics, we can effectively cover all significant test cases for the framework testing by choosing a representative configuration from each group. This paper proposes a systematic method of classifying object structures of a framework hotspot and extracting structural test patterns from them. This paper also presents how we can select an instance of object structure from each extracted test pattern for use in the frameworks hotspot testing. This method is useful for selection of optimal test cases and systematic construction of executable test target.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.22
no.4
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pp.61-70
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1986
In accordance with a rapid growth of demani on aquatic animals, researches of the unused fishery resources On the deep sea b~d in the Korean Waters has been and will be required. The authors carried out a series of fishing experiments to investigate the available resources and to find the effective fishing method on the deep sea bed of the Korean East Sea. In the experiments, 19 kinds of traps which are different from each other in shape, mesh size and entrance diameter were used. The fishing experiments w~r;; carried out in four areas of 20Dm, 600.'11, 800m and 1000.'11 deep respectively, by the Pusan 402 (30:) GT) and the Pusan 403 (279GT), the training ships of National Fisheries University of Pusan, during August, 1986. The catc~ were analyzed with the size, the depth and the construction of traps. The results obtained can be summarized as follows: 1. Main species of the catch w~re pink shrimp, Pandalus bolelis, a kind of welks, Buccimum striatissimum and a kind of larg~ crabs. Chiono8cetes japonicus and the another species were few. 2. The CPUE value (expressed by the number of catch per trap in this paper) of pink shrimp was the highest in the depth of 20J-n around, and the value in the depth of 600.'11 or more decreased gradually with an increase of the depth. But, the value of Buccimum straitissimum was much higher in the depth of 6:J:)!1I or more than that in the depth of 200m around. On the other hand, the value of Chion:Jecetes japonjcus was very low in general. 3. The iniividual body size of the catch differed with the depth. Pink shrimps caught in the depth of 200m around were smaller than those in the depth of 600.'11 or more. In contrast with this, Baccimum striatissim:t.m caught in the depth of 200m around were larger than those in the depth of 600.'11 or more. 4. Depending on the selection curve in Ishida's method for the mesh size of trap webbing, the carapace length of pink shrimp and the shell length of Buccimum striatissimum which are equivalent to 100% relative catching efficiency can be estimated about 3.5cm and 6.5cm or so respectively. 5. The number of catch of pink shrimp and Buccimum striatissimum by the 60.'1'1.'11 entrance diameter of trap were less than that by the 90mm, 120mm and 150mm, even thogh the diffierence am~r, g 9:Jmm, 120.'11.'11 and 150:1'.'11 are not so large.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.7
no.1
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pp.52-61
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2004
Korea Water Resources Corporation carried out LiDAR survey to construct detailed terrain data for flood mapping and it is expected that much money is required in flood mapping of all over the country. Therefore, it is desirable to use NGIS digital map to construct preliminary modelling data for selection of flood mapping area. And the analysis of DEM error with respect to scale of digital map is necessary for the sake of applying digital map as the input data of flood mapping. We compared DEM from digital map with DEM from LiDAR survey. Especially we analyzed DEM error characteristics that is occurred with respect to the interpolation method that is used to construct DEM from TIN of digital map. As a result of analysis, digital map(1:1,000) showed smaller error than digital map(1:5,000) and DEM applying linear interpolation showed smaller error than DEM applying quintic interpolation. Especially, variation of DEM error by cell resolution was evaluated as very slight because urban district was composed of gentle slope.
The selection of the support system is an important design parameter in design and construction of the tunnel using the new Australian tunnel method. It is a common practice to select the support based on the rock mass grade, in which the rock mass is classified into five rock groups. The method is applicable if the characteristics of the rock mass are uniform in the direction of tunnel excavation. However, such case is seldom encountered in practice and not applicable when the properties vary along the longitudinal direction. This study performs comprehensive three dimensional finite difference analyses to investigate the ground deformation pattern for cases in which the rock mass properties change in the direction of the tunnel axis. The numerically calculated displacements at the tunnel crown show that the displacement is highly dependent on the stiffness contrast of the rock masses. The results strongly indicate the need to select the support type $0.5{\sim}1.0D$ before the rock mass boundary. The paper proposes a new guideline for selecting the support type based the results of the analyses.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.4
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pp.93-101
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2004
A face boundary can be approximated by an ellipse with five-dimensional parameters. This property allows an ellipse detection algorithm to be adapted to detecting faces. However, the construction of a huge five-dimensional parameter space for a Hough transform is quite unpractical. Accordingly, we Propose a selectively attentional Hough transform method for detecting faces from a symmetric contour in an image. The idea is based on the use of a constant aspect ratio for a face, gradient information, and scan-line-based orientation decomposition, thereby allowing a 5-dimensional problem to be decomposed into a two-dimensional one to compute a center with a specific orientation and an one-dimensional one to estimate a short axis. In addition, a two-point selection constraint using geometric and gradient information is also employed to increase the speed and cope with a cluttered background. After detecting candidate face regions using the proposed Hough transform, a multi-layer perceptron verifier is adopted to reject false positives. The proposed method was found to be relatively fast and promising.
The rice culture techniques of the ancient China which have played a key role directly and indirectly, in development of ancient farming and its techniques of Korea, were established before Christ in terms of dry-farming and the spirit of the farming-first principle. Especially techniques of rice culture were developed by cultivation methods for deep plowing, storage of water and preservation use of soil fertility. Therefore, the techniques of transplanting methods, seeding in rows, use of iron-made farming tools and dam construction for irrigation were advanced. And rice varieties were differentiated to avoid disasters or to supply of rice for various uses in many areas. Also, because north China was the origin of Chinese agriculture in which population density was low and flat land was wide that were the cradle of Chinese agriculture, ‘Hwayungsunubeob’(firing and drawning weed control method) and fallowing were quickened as intensive techniques of rice culture. In connection with the view of agricuture with 'the theory of the cosmic dual forces and the five primary substances' of Han Mooje and Chamwye scholars, the techniques of seeding and selection of crops were gradually developed. From ‘Jeminyosul’ of the 6th century to ‘Wangjongnongseo’ of the 14th century, the techniques of rice culture have been developed continuously and additively, but were not improved thereafter Won dynasty. From this point of time, the time of agriculture in the end of Koryo age and by ‘Nongsajiksul’ were initiated.
Due to the impressive flexural performance, enhanced compressive strength and more constrained crack propagation, Fibre-reinforced concrete (FRC) have been widely employed in the construction application. Majority of experimental studies have focused on the seismic behavior of FRC columns. Based on the valid experimental data obtained from the previous studies, the current study has evaluated the seismic response and compressive strength of FRC rectangular columns while following hybrid metaheuristic techniques. Due to the non-linearity of seismic data, Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been incorporated with metaheuristic algorithms. 317 different datasets from FRC column tests has been applied as one database in order to determine the most influential factor on the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to the simulated seismic loading. ANFIS has been used with the incorporation of Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic algorithm (GA). For the analysis of the attained results, Extreme learning machine (ELM) as an authentic prediction method has been concurrently used. The variable selection procedure is to choose the most dominant parameters affecting the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to simulated seismic loading. Accordingly, the results have shown that ANFIS-PSO has successfully predicted the seismic lateral load with R2 = 0.857 and 0.902 for the test and train phase, respectively, nominated as the lateral load prediction estimator. On the other hand, in case of compressive strength prediction, ELM is to predict the compressive strength with R2 = 0.657 and 0.862 for test and train phase, respectively. The results have shown that the seismic lateral force trend is more predictable than the compressive strength of FRC rectangular columns, in which the best results belong to the lateral force prediction. Compressive strength prediction has illustrated a significant deviation above 40 Mpa which could be related to the considerable non-linearity and possible empirical shortcomings. Finally, employing ANFIS-GA and ANFIS-PSO techniques to evaluate the seismic response of FRC are a promising reliable approach to be replaced for high cost and time-consuming experimental tests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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