This study investigated the flowability and mechanical properties of cost-effective steel fiber reinforced ultra-high performance concrete (UHPC) by using locally available materials for field-cast application. To examine the effect of mixture constituents, five mixtures with different fractions of silica fume, silica powder, ground granulated blast furnace slag (GGBS), silica sand, and crushed natural sand were proportionally prepared. Comprehensive experiments for different mixture designs were conducted to evaluate the fresh- and hardened-state properties of self-consolidating UHPC. The results showed that the proposed UHPC had similar mechanical properties compared with conventional UHPC while the flow retention over time was enhanced so that the field-cast application seemed appropriately cost-effective. The self-consolidating UHPC with high flowability and low viscosity takes less total mixing time than conventional UHPC up to 6.7 times. The X-ray computed tomographic imaging was performed to investigate the steel fiber distribution inside the UHPC by visualizing the spatial distribution of steel fibers well. Finally, the tensile stress-strain curve for the proposed UHPC was proposed for the implementation to the structural analysis and design.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권10호
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pp.1862-1878
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2011
With the advances in wireless communication technology and the advent of smartphones, research on location-based services (LBSs) is being actively carried out. In particular, several spatial index methods have been proposed to provide efficient LBSs. However, finding an optimal indexing method that balances query performance and index size remains a challenge in the case of wireless environments that have limited channel bandwidths and device resources (computational power, memory, and battery power). Thus, mechanisms that make existing spatial indexing techniques more efficient and highly applicable in resource-limited environments should be studied. Bitmap-based Spatial Indexing (BSI) has been designed to support LBSs, especially in wireless broadcast environments. However, the access latency in BSI is extremely large because of the large size of the bitmap, and this may lead to increases in the search time. In this paper, we introduce a Selective Bitmap-based Spatial Indexing (SBSI) technique. Then, we propose an Adaptive Bitmap-based Spatial Indexing (ABSI) to improve the tuning time in the proposed SBSI scheme. The ABSI is applied to the distribution of geographical objects in a grid by using the Hilbert curve (HC). With the information in the ABSI, grid cells that have no objects placed, (i.e., 0-bit information in the spatial bitmap index) are not tuned during a search. This leads to an improvement in the tuning time on the client side. We have carried out a performance evaluation and demonstrated that our SBSI and ABSI techniques outperform the existing bitmap-based DSI (B DSI) technique.
The adverse effect of harmful plankton on the marine ecosystem is a topic of deep concern. To investigate the role of such phytoplankton, a mathematical model containing distinct dynamical equations for toxic and non-toxic phytoplankton is analyzed. Stability analysis of the resulting three equation model is carried out. A continuous time variation in toxin liberation process is incorporated into the model and a stability analysis of the resulting delay model is performed. The distributed delay model is then extended to include the spatial distribution of plankton and the delay-diffusion model is analyzed with spatial and spatiotemporal kernels. Conditions for diffusion-driven instability in both the cases are derived and compared to explore the significance of these kernels. Numerical studies are performed to justify analytical findings.
For urban flash flood simulation, we need the higher resolution radar rainfall than radar rainfall of KMA, which has 10 min time and 1km spatial resolution, because the area of subbasins is almost below $1km^2$. Moreover, we have to secure the high quantitative accuracy for considering the urban hydrological model that is sensitive to rainfall input. In this study, we developed the quantitative precipitation estimation (QPE), which has 250 m spatial resolution and high accuracy using KMA AWS and SK Planet stations with Mt. Gwangdeok radar data in Seoul area. As the results, the rainfall field using KMA AWS (QPE1) is showed high smoothing effect and the rainfall field using Mt. Gwangdeok radar is lower estimated than other rainfall fields. The rainfall field using KMA AWS and SK Planet (QPE2) and conditional merged rainfall field (QPE4) has high quantitative accuracy. In addition, they have small smoothed area and well displayed the spatial variation of rainfall distribution. In particular, the quantitative accuracy of QPE4 is slightly less than QPE2, but it has been simulated well the non-homogeneity of the spatial distribution of rainfall.
Li, Zhigang;Wang, Xin;Zhang, Junsong;Huang, Wei;Tian, Ye
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권1호
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pp.114-130
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2021
With the drastic growth of Information and Communication Technology (ICT) industry, global energy consumption is exponentially increased by mobile communications. The huge energy consumption and increased environmental awareness have triggered great interests on the research of dynamic distribution of cell user and traffic, and then designing the energy efficient cellular network. In this paper, we explore the temporal and spatial characteristics of human mobility and traffic distribution using real data set. The analysis results of cell traffic illustrate the tidal effect in temporal and spatial dimensions and obvious periodic characteristics which can be used to design Base Station (BS) dynamic with sleeping or shut-down strategy. At the same time, we designed a new Cell Zooming and BS cooperation mode. Through simulation experiments, we found that running in this mode can save about 35% of energy consumption and guarantee the required quality of service.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권2호
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pp.419-426
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2022
The digital economy is becoming an increasingly important source of regional competitiveness enhancement. The purpose of this research is to examine the spatial distribution characteristics of China's digital economy from 2016 to 2019. Moran's I analysis was performed to see if China's digital economy has spatial self-correlation. The Getis-Ord General G test was used to determine the clustering type of China's digital economy. In addition, we used OLS and GWR methodologies to figure out what drives China's digital economy level. The findings show that the digital economy is rapidly expanding throughout China; yet, there is a significant regional imbalance in the digital economy level in China, and the agglomeration of the digital economy is increasing over time. Furthermore, the findings reveal that human capital, information staff, telegram income, and Internet access are vital factors in the development of the digital economy. To close the digital economy gap, policymakers must invest in human capital and technology innovation. Simultaneously, the government must speed up the development and implementation of electronic information services.
공간적인 자료구조를 기반으로 하는 공간 데이터베이스에서는 일차원 색인구조와는 달리 공간객체들의 다차원적인 특성에 부합되는 새로운 색인구조가 요구되고 있다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 충족시키기 위하여 기존 다차원 색인구조들의 특징 분석을 통하여 공간 데이터베이스의 효율적인 검색을 위한 새로운 색인구조를 제안하였다. 기존 X-트리에서 슈퍼노드의 순차적인 검색방법의 개선과 방대한 슈퍼노드가 생성되는 경우에도 검색시간의 단축이 가능하도록 하기 위하여, 포인트 색인구조를 갖는 kd-트리를 X-트리에 병합시킨 색인구조를 제안하였다. 제안된 색인구조를 실제로 구현하여 실험 데이터의 차원과 분포에 따라 검색시간을 분석하였다.
Measuring occurrence times of random events, aimed to determine the statistical properties of the governing stochastic process, is a basic topic in science and engineering, and has been the subject of numerous mathematical modeling approaches. Often, true statistical properties deviate from measured properties due to the so called dead time phenomenon, where for a certain time period following detection, the detection system is not operational. Understanding the dead time effect is especially important in radiation measurements, often characterized by high count rates and a non-reducible detector dead time (originating in the physics of particle detection). The effect of dead time can be interpreted as a suitable rarefied sequence of the original time sequence. This paper provides a limit theorem for a high rate (diffusion-scale) counter with extendable (Type II) dead time, where the underlying counting process is a renewal process with finite second moment for the inter-event distribution. The results are very general, in the sense that they refer to a general inter arrival time and a random dead time with general distribution. Following the theoretical results, we will demonstrate the applicability of the results in three applications: serially connected components, multiplicity counting and measurements of aerosol spatial distribution.
In a one-dimensional heat conduction domain with heated and insulated walls, an integral approach is proposed to estimate time-dependent boundary heat flux without internal measurements. It is assumed that the expression of the heat flux is not known a priori. Hence, the present inverse heat conduction problem is classified as a function estimation problem. The spatial temperature distribution is approximated as a third-order polynomial of position, whose four coefficients are determined from the heat fluxes and the temperatures at both ends at each measurement. After integrating the heat conduction equation over spatial and time domain, respectively, a simple and non-iterative recursive equation to estimate the time-dependent boundary heat flux is derived. Several examples are introduced to show the effectiveness of the present approach.
The recent 3D visualization such as volume rendering, iso-surface rendering or stream line visualization gives more understanding about structures or distribution of data in a space and, moreover, the real-time rendering of a scene enables the animation of time-series data. Because the meteorological data is frequently formed as multi-variables, 3-dimensional and time-series data, the spatial analysis, time-series analysis, vector display, and animation techniques can do important roles to get more understanding about data. In this research, our aim is to develop the 3-dimensional visualization techniques for meteorological data in the PC environment by using IDL. The visualization technology from :his research will be used as basic technology not only for the deeper understanding and the more exact prediction about meteorological environments but also for the scientific and spatial data visualization research in any field from which three-dimensional data comes out such as oceanography, earth science, or aeronautical engineering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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