Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.28
no.2
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pp.293-306
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1991
During the last few years recommendations or regulations concerning permissible noise levels on shirts have been issued by the authorities in most countries. For these reasons the need for useful and accurate noise prediction computer programs has been emphasized. A noise prediction program can make it possible to find the most economical solution to achieve a certain noise requirement. This paper attempts to develop a noise prediction computer program using statistical energy analysis(SEA). In this paper, the SEA is used to predict the sound transmission loss for airborne noise and the vibration amplitude of the panel consisting of ship spaces such as floor, wall, and ceiling for structureborne noise. And in order to verify the prediction, a small passenger vessel, G/T120 tons, is selected. It has been shown that the prediction is capable of giving results in good practical agreement with measurements and therefore it is useful for predicting the nolle levels in ships and establishing the countermeasures at early design stage.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.1
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pp.183-189
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2013
This paper proposes a novel lossless image compression scheme composed of direction-adaptive prediction and context-based entropy coding. In the prediction stage, we analyze the directional property with respect to the current coding pixel and select an appropriate prediction pixel. In order to further reduce the prediction error, we propose a prediction error compensation technique based on the context model defined by the activities and directional properties of neighboring pixels. The proposed scheme applies a context-based Golomb-Rice coding as the entropy coding since the coding efficiency can be improved by using the conditional entropy from the viewpoint of the information theory. Experimental results indicate that the proposed lossless image compression scheme outperforms the low complexity and high efficient JPEG-LS in terms of the coding efficiency by 1.3% on average for various test images, specifically for the images with a remarkable direction the proposed scheme shows better results.
With the development of information technology, the size of insurance fraud is increasing rapidly every year, and the method is being organized and advanced in conspiracy. Although various forms of prediction models are being studied to predict and detect this, insurance-related information is highly sensitive, which poses a high risk of sharing and access and has many legal or technical constraints. In this paper, we propose a machine learning insurance fraud prediction model based on blockchain, one of the most popular technologies with the recent advent of the Fourth Industrial Revolution. We utilize blockchain technology to realize a safe and trusted insurance information sharing system, apply the theory of social relationship analysis for more efficient and accurate fraud prediction, and propose machine learning fraud prediction patterns in four stages. Claims with high probability of fraud have the effect of being detected at a higher prediction rate at an earlier stage, and claims with low probability are applied differentially for post-reference management. The core mechanism of the proposed model has been verified by constructing an Ethereum local network, requiring more sophisticated performance evaluations in the future.
A study was conducted on four maize cultivars to determine the dry matter and fibre digestibility as influenced by advancing plant age. Samples of maize cultivars Akbar, Neelum, UM-81 and IZ-31 were harvested at weekly intervals/ growth stages. The samples of morphological fractions such as leaf and stem were also collected at various growth stages. Whole mixed fodder and different fractions of maize plant were analysed for their chemical composition and in vitro digestibility. The results showed that in vitro dry matter digestibility (IVDMD) of whole maize plant, leaf and stem decreased significantly with advancing stage of maturity. Digestibility of NDF, ADF, hemicellulose and cellulose decreased significantly in all plant parts with advancing plant age/growth stages. Maximum values for the digestibility of dry matter and various cell wall constituents were observed in leaf, followed by whole plant and stem fractions. Cultivars were observed to have significant effect of IVDMD and digestibility of NDF, ADF and cellulose in all plant fractions. The results indicated that digestibility of maize fodder was affected by stage of maturity and cultivars. However, maturity had a greater effect on digestibility in all plant fractions than did cultivars. Dry matter contents were found to be significantly and negatively correlated with IVDMD of whole plant and its leaf and stem fractions. Based on correlations, regression equations were computed to predict IVDMD.
To predict eruptive path of maxillary canine, 13 male and 11 female malocclusions were longitudinally studied for 4 years. And to study frequency and distribution of impaction of maxillary canine, 1500 malocclusions were studied. The path, velocity and duration of maxillary canine eruption were determined by periodic angular and linear measurement using periodic orthopantomograms and cephalograms. The following results were obtained. 1. Maxillary canine was erupted with $14.5^{\circ}$ distal tipping from initial stage $98.1^{\circ}$ to final stage $83.6^{\circ}$ of axial inclination on orthopantomogram. 2. Eruptive velocity of maxillary canine was fastest on stage 4, and mean eruptive velocity was 10.5mm per year on stage 4. 3. Eruption of maxillary canine was completed 12 year 5 months in male and 11 years 8 months in female. 4. To predict the duration for eruption completion by position of maxillary canine on cephalogram, regression equation was obtained. 5. Frequency of impaction of maxillary canine was 1.47% in malocclusion and more frequent in male. Distribution of buccal and palatal, right and left impaction was no different, but unilateral impaction was more frequent.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.9
no.3
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pp.315-325
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2017
The design dimension may not be satisfactory at the final stage due to the welding during the assembly stage, leading to cutting or adding the components in large structure constructions. The productivity is depend on accuracy of the welding quality especially at assembly stage. Therefore, it is of utmost importance to decide the component dimension during each assembly stage considering the above situations during the designing stage by exactly predicting welding deformation before the welding is done. Further, if the system that predicts whether welding deformation is equipped, it is possible to take measures to reduce deformation through FE analysis, helping in saving time for correcting work by arresting the parts which are prone to having welding deformation. For the FE analysis to predict the deformation of a large steel structure, calculation time, modeling, constraints in each assembly stage and critical welding length have to be considered. In case of fillet welding deformation, around 300 mm is sufficient as a critical welding length of the specimen as proposed by the existing researches. However, the critical length in case of butt welding is around 1000 mm, which is far longer than that suggested in the existing researches. For the external constraint, which occurs as the geometry of structure is changed according to the assembly stage, constraint factor is drawn from the elastic FE analysis and test results, and the magnitude of equivalent force according to constraint is decided. The comparison study for the elastic FE analysis result and measurement for the large steel structure based on the above results reveals that the analysis results are in the range of 80-118% against measurement values, both matching each other well. Further, the deformation of fillet welding in the main plate among the total block occupies 66-89%, making welding deformation in the main plate far larger than the welding deformation in the longitudinal and transverse girders.
Prediction of rice developmental stage is necessary for proper crop management and a prerequisite for growth simulation as well. The objectives of the present study were to find out the relationship between the plastochrone index(PI) and the developmental index(DVI) estimated by non-parametric phenology model which simulates the duration from seedling emergence(DVI=0) to heading(DVI=l) by employing daily mean air temperature and daylength as predictor variables, and to confirm the correspondency of developmental indice to panicle developmental stages based on this relationship. Four japonica rice cultivars, Kwanakbyeo, Sangpungbyeo, Dongjinbyeo, and Palgumbyeo which range from very early to very late in maturity, were grown by sowing directly in dry paddy field five times at an interval of two weeks. Data for seedling emergence, leaf appearance, differentiation stage of primary rachis branch and heading were collected. The non-parametric phenology model predicted well the duration from seedling emergence to heading with errors of less than three days in all sowings and cultivars. PI was calculated for every leaf appearance and related to the developmental index estimated for corresponding PI. The stepwise polynomial analysis produced highly significant square-rooted cubic or biquadratic equations depending on cultivars, and highly significant square-rooted biquadratic equation for pooled data across cultivars without any considerable reduction in accuracy compared to that for each cultivar. To confirm the applicability of this equation in predicting the panicle developmental stage, DVI at differentiation stage of primary rachis branch primordium was calculated by substituting PI with 82 corresponding to this stage, and the duration reaching this DVI from seedling emergence was estimated. The estimated duration revealed a good agreement with that observed in all sowings and cultivars. The deviations between the estimated and the observed were not greater than three days, and significant difference in accuracy was not found for predicting this developmental stage between those equations derived for each cultivar and for pooled data across all cultivars tested.
Previous settlement prediction methods based on settlement monitoring were developed under instantaneous loading condition and have restriction to be applied to soft ground under ramp loading condition. In this study, settlement prediction method under ramp loading was developed. New settlement prediction method under ramp loading considered influence factors of consolidation settlement such as thickness of clayed layer, quantity of surcharge load and preconsolidation pressure, etc. Geometrical correction method based on hyperbolic method (1991) and correction method based on probability theory were applied to increase accuracy of settlement prediction using field monitoring data after ramp loading. Large consolidation tests for ideally controlled one dimensional consolidation under ramp loading condition were performed and the settlement behavior was predicted based on the monitoring data. New prediction method yielded good result of entire settlement behavior by using data during an early stage of ramp load. Additionally, new prediction method offered better settlement prediction which had final settlement prediction in close proximity and low RMSE(Root Mean Square Error) than previous method such as hyperbolic method did.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.10
no.4
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pp.87-100
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2009
The quality of early cost estimates is critical to the feasibility analysis and budget allocation decisions for public capital projects. Various researches have been attempted to develop cost prediction models in the early stage of a construction project. However, existing studies are limited on its applicability to actual projects because they focus primarily on a specific phase as well as utilize restricted information while the amount of information collectable differs from one another along with the project stages. This research aims to develop two-staged cost estimation model for the schematic planning and preliminary design process of a construction projects, considering the available information of each phase. In the schematic planning stage where outlined information of a project is only available, the Case-Based Reasoning model is used for easy and rapid elicitation of a project cost based on the extensive database of more than 90 actual highway construction projects. Then, the representing quantity-based model is proposed for the preliminary design stage where more information on the quantities and unit costs are collectable based on the alternative routes and cross-sections of a highway project. Real case studies are used to demonstrate and validate the benefits of the proposed approach. Through the two-stage cost estimation system, users are able to hold a timely prospect to presume the final cost within the budge such that feasibility study as well as budget allocation decisions are made on effectively and competitively.
Journal of the Korean Society of Urban Environment
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v.18
no.4
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pp.401-408
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2018
EQPS (Effluent Quality Prediction System, Dynamita, France) was applied to analyze the appropriateness of the design of a bioreactor in A sewage treatment plant. A sewage treatment plant was designed by setting the design concentration of the secondary clarifier effluent to total nitrogen and total phosphorus, 10 mg/L and 1.8 mg/L, respectively, in order to comply with the target water quality at the level of the hydrophilic water. The retention time of the 4-stage BNR reactor was 9.6 hours, which was 0.5 for the pre-anoxic tank, 1.0 for the anaerobic tank, 2.9 for the anoxic tank, and 5.2 hours for the aerobic tank. As a result of the modeling of the winter season, the retention time of the anaerobic tank was increased by 0.2 hours in order to satisfy the target water quality of the hydrophilic water level. The default coefficients of the one step nitrification denitrification model proposed by the software manufacturer were used to exclude distortion of the modeling results. Since the process modeling generally presents optimal conditions, the retention time of the 4-stage BNR should be increased to 9.8 hours considering the bioreactor margin. The accurate use of process modeling in the design stage of the sewage treatment plant is a way to ensure the stability of the treatment performance and efficiency after construction of the sewage treatment plant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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