Kim, Kwang-Sik;Kim, Kwang-Yeom;Seo, Yong-Seok;Kim, Chang-Yong
The Journal of Engineering Geology
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v.17
no.4
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pp.535-544
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2007
Discontinuities developed in a sedimentary rock mass are the most important factor to determine mechanical properties of the rock mass. Parameters described discontinuities in rock mass generally connote heterogeneity and uncertainty. In this study, probabilistic statistics method was used to determine parameters of discontinuities quantitatively and objectively. The field survey was conducted at 33 sedimentary rock slopes in Ulsan area, according to the suggested methods for the quantitative description of discontinuities in rock mass(ISRM, 1978). The engineering geological characteristics of the sedimentary rocks at Ulsan area was determined as probability distribution function deduced by analyzing parameters of discontinuities.
The purpose of this article was to research the difference in additional marketing satisfaction by lifestyle of Korean restaurant customers (focus on foreign students at university in Gangwon province). In this research, factor analysis, cluster analysis, and ANOVA were carried out. Lifestyle was divided into seven factors and six clusters. Additional marketing satisfaction was divided into three factors. Additional marketing satisfaction showed a significant difference by lifestyle of foreign students. First, 'employee' had a highest point at C3 'convenience internet searching pursuit' but lowest point at C4 'brand preference pursuit' (p<0.001). 'Service process' had a highest point at C1 'safety health pursuit' but lowest point at C5 'effort pursuit' (p<0.001). 'Tangible clue' had a highest point at C3 'convenience internet searching pursuit' but lowest point at C5 'effort pursuit' (p<0.001). Additional marketing can reduce customer uncertainty, ambiguities, and wavering about eating at restaurants by intangibility of service. As a result, food-service corporations need to manage additional marketing as well as increase satisfaction and loyalty of customers.
In this paper we propose the Multi-FNN (Fuzzy-Neural Networks) for optimal identification modeling of complex system. The proposed Multi-FNNs is based on a concept of FNNs and exploit linear inference being treated as generic inference mechanisms. In the networks learning, backpropagation(BP) algorithm of neural networks is used to updata the parameters of the network in order to control of nonlinear process with complexity and uncertainty of data, proposed model use a HCM(Hard C-Means)clustering algorithm which carry out the input-output dat a preprocessing function and Genetic Algorithm which carry out optimization of model The HCM clustering method is utilized to determine the structure of Multi-FNNs. The parameters of Multi-FNN model such as apexes of membership function, learning rates, and momentum coefficients are adjusted using genetic algorithms. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. NOx emission process data of gas turbine power plant is simulated in order to confirm the efficiency and feasibility of the proposed approach in this paper.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.30
no.4
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pp.62-70
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1988
This study was conducted to solve the problems for the unsuitable parameters and the uncertainty of design flood can be appeared by low outliers were inclined to the lower part from the trend of the balance of the data. Derivation of reasonable design flood was attempted finally by modification of low outliers with analysis of flood frequency by means of Log Pearson Type Ill distribution. Three subwatersheds were selected as studying basins with the annual maximum series including low outliers along Geum River basin. The results through this study were analyzed and summarized as follows. 1. Log Pearson Type In distribution was confirmed as a reasonable one by X$^2$ goodness of fit test at Gong Ju, Gyu Am, og Cheon watershed along Geum River basin. 2. Probable flood flows for each watershed were derivated by flood frequency curve with outliers. 3. Weighted skew coefficient for each watershed was calculated for the evaluation of freq- uency factor which is needed for the modification of low outlier. 4. It was confirrned that adjusted frequency curve has a lower tendency than that of deletion of low outlier in common at all watersheds. 5. Final probable flood flows were derivated by modification with evaluation of modified basic statistics for three watersheds. 6. In comparison with a frequency curve with modification and one with outlier, The former has a higher probable flood flow within three years of return periods than that of the latter, and vice versa over three years of return periods.
Today's firms are experiencing severe competition and lots of change under uncertainty of the future. In order to survive in rapidly changing environment, companies have steadily adopted information technology(IT) environment. The advancement of information technology allows people to access information and knowledge resources without the limitation of time and location through internet. Many organizations have developed their own information systems not only for internal efficiency but also for effectiveness of external customer services. This study is intended to provide a theoretical framework of information and knowledge and their relationship, that the infusion of powerful information networks into business environments is beginning to have a profound a significant difference of the nature between information satisfaction and accounting information system(AIS) in the business activity. This paper is to maximize the efficiency of university libraries human resources management by determining the followings the relationship between the level of information technology implement and the job satisfaction of the librarian, the main factors that affect job satisfaction. Questionnaire was sent to 120 companies from 20 corporations chosen by random sampling and the methods of ANOVA, T-test, and correlation analysis were used. The results of the analysis are as follows; 1) There is a unsignificant difference in the level of information satisfaction by accounting information system and the motivation factor according to the level of implementation of IT. 2) There is a relatively high in a significant difference in information satisfaction by the level of net income. 3) There is high a significant difference is shown in the accounting years while implementing the IT and information satisfaction.
Journal of the Korean Institute of Educational Facilities
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v.25
no.1
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pp.3-12
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2018
Educational facilities are more uncertain about maintenance costs due to their comprehensive and long life-cycle compared to commercial buildings. In addition, maintenance of the existing post management system can not maintain the original function of education facilities continuously and economically. In order to overcome this problem, it is necessary to analyze the repair and replacement cost for the uncertainty factor in maintenance. This study propose a model to determine repair and maintenance cost and cycle of educational facility based on probabilistic estimation concept. For the analysis, Monte Carlo simulation, a probabilistic analysis method, was applied based on the repair and maintenance history data of the educational facilities in Florida. The results of this study can be used as a guideline for quantitative facility management and facility management research.
Conventional slope stability analysis is focused on calculating minimum factor of safety or maximum probability of failure. To minimize inherent uncertainty of soil properties and analytical model and to reflect various analytical models and its failure shape in slope stability analysis, slope stability analysis method considering simultaneous failure probability for multi failure mode was proposed. Linear programming recently introduced in system reliability analysis was used for calculation of simultaneous failure probability. System reliability analysis for various analytical models could be executed by this method. For application analysis for embankment, the results of this method shows that system stability of embankment calculate quantitatively.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.05a
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pp.47-50
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2000
In this paper, an optimal identification method using Multi-FNN(Fuzzy-Neural Network) is proposed for model ins of nonlinear complex system. In order to control of nonlinear process with complexity and uncertainty of data, proposed model use a HCM clustering algorithm which carry out the input-output data preprocessing function and Genetic Algorithm which carry out optimization of model. The proposed Multi-FNN is based on Yamakawa's FNN and it uses simplified inference as fuzzy inference method and Error Back Propagation Algorithm as learning rules. HCM clustering method which carry out the data preprocessing function for system modeling, is utilized to determine the structure of Multi-FNN by means of the divisions of input-output space. Also, the parameters of Multi-FNN model such as apexes of membership function, learning rates and momentum coefficients are adjusted using genetic algorithms. Also, a performance index with a weighting factor is presented to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model, To evaluate the performance of the proposed model, we use the time series data for gas furnace and the numerical data of nonlinear function.
We present the results of KaVA SgrA* observation together with Takahagi(32m), Yamaguchi(32m) and Nobeyama(45m) telescopes at 22 and 43GHz, respectively. In early 2014, G2 cloud was expected to encounter with SgrA* and to make a significant flux variation, but it has not been measured yet. So it's worth to check our amplitude calibration method to confirm if we have a missing flux caused by uncertainty in measuring it. We have tested both a standard method using system noise temperature(Tsys) with antenna gain information, and a template method in order to calibrate antenna gain using nearby maser source. As a result, we found that the latter method is useful for antennas which have inaccurate gain information or poor Tsys measurements, and is especially effective for sources at low elevation like SgrA*. In addition, the comparison shows that the amplitude calibration by standard method can be improved up to 10% with a correction factor using a template method. This result implies we can get more accurate flux from a standard method when any maser source not exists around target.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.12
no.2
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pp.38-44
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1998
This paper presents an integrated fault diagnosis expert system to assist SCADA operators in local control centers which controls unmanned distribution substations in a power system. The proposed system diagnoses various faults occurred in both substation devices and transmission devices. The system can be easily installed without disturbing main SCADA system. The system simply shares the dynamic information including alarms with main SCADA using dual data link interface. And the proposed expert system utilizes the fuzzy reasoning process in order to consider the uncertainty factor. The system is developed using a low cost personal computer owing to the special modular programming and the meta-inf!'lrence structure. Case studies showed a promising possibility.bility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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