The results of our observation in May 2000 indicated that the SeaWiFS algorithm (O'Reilley et al., 1998), which was adopted for OSMI data processing, overestimated the actual chlorophyll values. This was rather unexpected in that there were good reasons to expect that the bio-optical properties of East/Japan Sea belonged to Case 1 water and in such case, the OC2 algorithm would give unbiased estimates of actual chlorophyll a values. In November 2000, a cruise conducted bio-optical surveys in the same area. This time we added HPLC (High Performance Liquid Chromatography) method for measuring chlorophyll a concentration to the standard fluorometric method, which we hale been using during the past Fluorometric method with acidification is known to result in under/overestimation of chlorophyll values in many parts of the world oceans, while it is easier and cheaper than HPLC method. To our surprise, the comparison of HPLC chlorophyll and fluorometric chlorophyll values show that fluorometric values gave an underestimation up to 50%. This error was due to the presence of accessory pigments such as chlorophyll b. Considering this error, our precious result of May 2000(Yoo et al., 2000) might have to be reinterpreted. Calculation of reflectance at 490 and 555nm, however, indicated that this is not still enough to explain the discrepancies.
In this study a direct displacement-based design (DDBD) procedure for a continuous deck bridge isolated with triple friction pendulum bearings (TFPB) has been proposed and the seismic demands of the bridge such as isolator's displacement and drift of piers obtained from this procedure evaluated under two-directional near-field ground motions. The structural model used here are continuous, three-span, castin-place concrete box girder bridge with a 30-degree skew which are isolated with 9 different TFPBs. By comparing the results of DDBD method with those of nonlinear time history analysis (NTHA), it can be concluded that the proposed procedure is able to predict seismic demands of similar isolated bridges with acceptable accuracy. Results of NTHA shows that dispersion of peak resultant responses for a group of ground motions increases by increasing their average value of responses. It needs to be noted that the demands parameters calculated by the DDBD procedure are almost overestimated for stiffer soil condition, but there is some underestimation in results of this method for softer soil condition.
Beam-column joints are highly vulnerable locations which are to be designed for high ductility in order to take care of unexpected lateral forces such as wind and earthquake. Previous investigations reveal that the addition of steel fibres to concrete improves its ductility significantly. Also, due to presence of slab the strength and ductility of the beam increases considerably and ignoring the effect of slab can lead to underestimation of beam capacity and defiance of strong column weak beam concept. The influence of addition of steel fibres on the strength and behaviour of steel fibre reinforced high performance concrete (SFRHPC) interior beam-column-slab joints was investigated experimentally. The specimens were subjected to reverse cyclic loading. The variable considered was the volume fraction of crimped steel fibres i.e., 0%, 0.5% and 1.0%. The results show that the addition of steel fibres improves the first crack load, strength, ductility, energy absorption capacity and initial stiffness of the beam.
So far, the environmentally responsible behavior(ERB) model has been applied successfully to explain environment behaviors. But the ERB model has several limitations such as underestimation of social factors on environment behaviors. This study planned to point out that the emotional aspects should be considered seriously for explaining human's behaviors to conserve the environment in the ERB model. In this study, the effects of emotional aspects, such as perceived severity or perceived danger, on environment behaviors were investigated and the protective motivation theory(Rogers, 1983) and the ERB-based tentative model were compared Results showed that teenagers in urban areas realized clearly the severity and danger of environmental threats and do environmentally responsible behaviors more than ones in rural areas. Two model's goodness of fit to explain observed environment behaviors were analyzed through the regression analysis and the AMOS analysis. In the regression analysis, self-efficacy, confirmity toward social norm, and knowledge were involved in the regression equation as statistically meaningful variables in the ERB-based tentative model and self-efficacy and perceived severity were involved in the protective motivation theory. Especially, the AMOS analysis showed that the protective motivation theory was more valid model lot explaining environment behaviors than the ERB-based tentative model. In conclusion, it is reasonable that emotional aspects should be considered as meaningful variables for explaining environment behaviors.
Following a severe accident in a nuclear power plant, iodine is a major contributor to the potential health risks for the public. Because the amount of iodine released largely depends on its volatility, iodine's behavior in containment has been extensively studied in international programs such as International Source Term Programme-Experimental Program on Iodine Chemistry under Radiation (EPICUR), Organization for Economic Co-operation and Development (OECD)-Behaviour of Iodine Project, and OECD-Source Term Evaluation and Mitigation. Korea Institute of Nuclear Safety (KINS) has joined these programs and is developing a simplified, stand-alone iodine chemistry model, RAIM (Radio-Active Iodine chemistry Model), based on the IMOD methodology and other previous studies. This model deals with chemical reactions associated with the formation and destruction of iodine species and surface reactions in the containment atmosphere and the sump in a simple manner. RAIM was applied to a simulation of four EPICUR tests and one Radioiodine Test Facility test, which were carried out in aqueous or gaseous phases. After analysis, the results show a trend of underestimation of organic and molecular iodine for the gas-phase experiments, the opposite of that for the aqueous-phase ones, whereas the total amount of volatile iodine species agrees well between the experiment and the analysis result.
The development of IOT technology and artificial intelligence technology is promoting the smartization of manufacturing system. In this study, data extracted from acceleration sensor and current sensor were obtained through experiments in the cutting process of SKD11, which is widely used as a material for special mold steel, and the amount of tool wear and product surface roughness were measured. SVR (Support Vector Regression) is applied to predict the roughness of the product surface in real time using the obtained data. SVR, a machine learning technique, is widely used for linear and non-linear prediction using the concept of kernel. In particular, by applying GSVQR (Generalized Support Vector Quantile Regression), overestimation, underestimation, and neutral estimation of product surface roughness are performed and compared. Furthermore, surface roughness is predicted using the linear kernel and the RBF kernel. In terms of accuracy, the results of the RBF kernel are better than those of the linear kernel. Since it is difficult to predict the amount of tool wear in real time, the product surface roughness is predicted with acceleration and current data excluding the amount of tool wear. In terms of accuracy, the results of excluding the amount of tool wear were not significantly different from those including the amount of tool wear.
Purpose: The present study is focused on understanding weight perception related with individual- and school-level multifactorial origins, underestimated and overestimated respectively, in normal body weight adolescents. Methods: Using the 2017 Korea Youth Risk Behavior Web-based Survey data of 45,902 students from 799 secondary schools, a multilevel multinomial logistic regression analysis was performed where adolescents (level1) were nested within schools (level 2). Results: At the school level, the average school body mass index (BMI, $kg/m^2$) and physical education were associated with weight perception among both boys and girls. In boys, geographic areas were associated with weight underestimation. At the individual level, perceived economic status, weekly allowance, BMI ($kg/m^2$), smartphone usage time (hrs/day) and perceived stress were associated with weight perception among both boys and girls. Age, paternal education, academic achievement and alcohol use were associated with weight perception among girls, while part-time job and physical activity were associated with weight perception among boys. Conclusion: Our findings underscore the importance of individual- and school-level environments in developing correct weight perception and have implications for school health education to establish healthy lifestyle behaviors for all adolescents.
We developed a small sensor observation system (SSOS) at a relatively low cost to observe the atmospheric boundary layer. The accuracy of the SSOS sensor was compared with that of the automatic weather system (AWS) and meteorological tower at the Korea Meteorological Administration (KMA). Comparisons between SSOS sensors and KMA sensors were carried out by dividing into ground and lower atmosphere. As a result of comparing the raw data of the SSOS sensor with the raw data of AWS and the observation tower by applying the root-mean-square-error to the error, the corresponding values were within the error tolerance range (KMA meteorological reference point: humidity ${\pm}5%$, atmospheric pressure ${\pm}0.5hPa$, temperature ${\pm}0.5^{\circ}C$. In the case of humidity, even if the altitude changed, it tends to be underestimated. In the case of temperature, when the altitude rose to 40 m above the ground, the value changed from underestimation to overestimation. However, it can be confirmed that the errors are within the KMA's permissible range after correction.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제25권4호
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pp.115-122
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2018
Software reliability has the greatest impact on computer system reliability and software quality. For this software reliability analysis, In this study, we compare and analyze the trends of the properties affecting the reliability according to the shape parameters of Erlang distribution based on the finite fault NHPP. Software failure time data were used to analyze software failure phenomena, the maximum likelihood estimation method was used for parameter estimation. As a result, it can be seen that the intensity function is effective because it shows a tendency to decrease with time when the shape parameters a = 1 and a = 3. However, the pattern of the mean value function showed an underestimation pattern for the true values when the shape parameters a = 1 and a = 2, but it was found to be more efficient when a = 3 because the error width from the true value was small. Also, in the reliability evaluation of the future mission time, the stable and high trend was shown when the shape parameters a = 1 and a = 3, but on the contrary, when a = 2, the reliability decreased with the failure time. Through this study, the property of finite fault NHPP Erlang model according to the change of shape parameter without existing research case was newly analyzed, and new research information that software developers can use as basic guideline was presented.
In this paper a novel and efficient computational framework to estimate the stress range versus number of cycles curves experienced by a cable due to external excitations (e.g., seismic excitations, traffic and wind-induced vibrations, among others) is proposed. This study is limited to the wind-cable interaction governed by the Vortex Shedding mechanism which mainly rules cables vibrations at low amplitudes that may lead to their failure due to bending fatigue damage. The algorithm relies on a stochastic approach to account for the uncertainties in the cable properties, initial conditions, damping, and wind excitation which are the variables that govern the wind-induced vibration phenomena in cables. These uncertainties are propagated adopting Monte Carlo simulations and the concept of importance sampling, which is used to reduce significantly the computational costs when new scenarios with different probabilistic models for the uncertainties are evaluated. A high fidelity cable model is also proposed, capturing the effect of its internal wires distribution and helix angles on the cables stress. Simulation results on a 15 mm diameter high-strength steel strand reveal that not accounting for the initial conditions uncertainties or using a coarse wind speed discretization lead to an underestimation of the stress range experienced by the cable. In addition, parametric studies illustrate the computational efficiency of the algorithm at estimating new scenarios with new probabilistic models, running 3000 times faster than the base case.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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