The postbeam joint connection of the existing steel structure moment flexible frame system did not produce sufficient seismic resistance during the earthquakes in Northridge and Kobe, and it sustained brittle fracturing on the joint connection. This study was performed to execute the high-tensile bolt share connection of H-beams web and the full-scale experiment as a parameter of the existing reinforcement of H-flange rib, by making the shape of the existing joint connection. This experiment was performed to determine the extent of the decrease of the number of high-tensile bolts and how to improve workability of the two-phase shear connection of web beam. In addition, this study was performed to enhance the seismic resistant capacity through the enforcement of rib plates. As a result of the experiment of two-phase shear connection of H-beam web and of joint connection to be reinforced by rib plates, the results of this study showed that the initial stiffness, energy-dissipation capacity, and rotational capacity of plasticity was higher than the existing joint connection. As to the rate of increasing the strength and deformation capacity, there were differences between the tension side and compression side because of the position of shear tap. However, as a whole, they have shown excellent seismic resistant capacity. Also, all the test subjects exceeded 4% (rate of delamination), about 0.029 rad (total plastic capacity), and about 130% (maximum strength of joint connection) of fully plastic moment for the original section. Accordingly, this study was considered as it would be available in the design more than the intermediate-level of moment flexible frame.
An aircraft maintenance hangar is a building that stores, maintains, and inspects expensive aircraft. The frequency of fire occurrence is low, but the resulting human and material damage can be very serious. Therefore, in this study, we conducted a qualitative analysis of the fire safety of the currently operating fire suppression systems for aircraft maintenance hangars using the Fault Tree method, and then performed a quantitative analysis using the failure rate data for the derived basic events and analyzed the importance of the minimal cut sets. As a result of the qualitative analysis by the minimal cut set, it was found that there were 14 accident paths that could be expanded to a large fire, due to the fire control failure of the aircraft hangar fire suppression system. The quantitative analysis revealed that, the probability of the fire expanding into a large one is $2.08{\times}E-05/day$. The analysis of the importance of the minimal cut set shows that four minimal cut sets, namely the fire detector and foam head action according to the zone and blocking of the foam by the aircraft wing and the fire plume, had the same likelihood of causing the fire to develop into a large one, viz. 24.95% each, which together forms the majority of the likelihood. It was confirmed for the first time by fault tree method that the fire suppression system of aircraft maintenance hangars is not suitable for fires under the aircraft wings and needs to be improved.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.10
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pp.5156-5161
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2013
In distributed spatial data stream processing, processed tuples of downstream nodes are replicated to the upstream node in order to increase the utilization of distributed nodes and to recover the whole system for the case of system failure. However, while the data input rate increases and multiple downstream nodes share the operation result of the upstream node, the data which stores to output queues as a backup can be lost since the deletion operation delay may be occurred by the delay of the tuple processing of upstream node. In this paper, the adaptive upstream backup scheme based on operation throughput in distributed spatial data stream system is proposed. This method can cut down the average load rate of nodes by efficient spatial operation migration as it processes spatial temporal data stream, and it can minimize the data loss by fluid change of backup mode. The experiments show the proposed approach can prevent data loss and can decrease, on average, 20% of CPU utilization by node monitoring.
765kV 송전선로와 선하 건조물은 최하단 도체의 높이 28m를 적용하고 대지저항률은 $100{\Omega}m$, IEEE 변전소 설계지침인 Std-80에 따라 건조물에 접촉하는 사람의 인체저항은 $1000{\Omega}m$, 대지를 딛고 있는 사람의 한쪽 발 접지저항은 직경 8cm의 원판 접지저항을 적용한다. 이렇게 구성된 모델에서 선로중심에서 건조물까지 이격거리 변동에 따라 인체 유도전류를 측정하고자 한다. 본 연구에서는 전기안전 실증시험을 위해 765kV 가공송전선로 직하에 목조 및 샌드위치 판넬 2가지 시험용 가옥을 설치하였다. 전기설비기술기준에 의거하여 선하직하 이격거리가 28m일 때 발생할 수 있는 전자계 특성과 재질에 따른 전자계가 미치는 영향을 비교 분석하고 장기 유도장해 실측 데이터를 확보하고자 그림 1과 같이 구축 설계하였다. 이를 통해 송전선로에 의해 선로중심으로부터 구축된 모의가옥까지 이격거리에 따라 유도되는 전류를 측정하고 그 크기가 인체에 미치는 유도전류 한계치 초과 여부에 대해 검토함으로써 안전성 여부에 대해 측정 및 검토하고자 시험게획을 수립하였다. 또한 선로 고장 시 대지전위상승에 의한 선하 건조물 안정성 검토 및 낙뢰서지 유입에 의한 전기안전 시험 구성을 하였다.
Weibull distribution is a popular distribution for modeling lifetimes because it reflects the characteristics of failure adequately and it models either increasing or decreasing failure rates simply. It is a standard method of the lifetimes test to wait until all samples failed; however, censoring can occur due to some realistic limitations. In this paper, we propose a generalized likelihood ratio (GLR) chart to monitor changes in the scale parameter for type I right-censored Weibull lifetime data. We also compare the performance of the proposed GLR chart with two CUSUM charts proposed earlier using average run length (ARL). Simulation results show that the Weibull GLR chart is effective to detect a wide range of shift sizes when the shape parameter and sample size are large and the censoring rate is not too high.
Reliability prediction provides a rational basis for design decisions such as the choice between
alternative concepts, choice of part quality levels, derating factors to be applied, use of proven
versus state-of-the-art techniques, and other factors. For this reasons, reliability prediction is
essential functions in developing space systems. The worth of the quantitative expression lies in
the information conveyed with the numerical value and the use which is made of that
information and reliability prediction should be initiated early in the configuration definition
stage to aid in the evaluation of the design and to provide a basis for item reliability allocation
(apportionment) and establishing corrective action priorities. Reliability models and predictions are
updated when there is a significant change in the item design availability of design details,
environmental requirements, stress data, failure rate data, or service use profile. In this paper, the
procedure, selection of reliability data and methods for space system reliability prediction is
presented.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.3
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pp.234-241
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2021
By recognizing the importance of demand forecasting, the military is conducting many studies to improve the prediction accuracy for repair parts. Demand forecasting for repair parts is becoming a very important factor in budgeting and equipment availability. On the other hand, the demand for intermittent repair parts that have not constant sizes and intervals with the time series model currently used in the military is difficult to predict. This paper proposes a method to improve the prediction accuracy for intermittent repair parts of the Patriot. The authors collected intermittent repair parts data by classifying the demand types of 701 repair parts from 2013 to 2019. The temperature and operating time identified as external factors that can affect the failure were selected as input variables. The prediction accuracy was measured using both time series models and data mining models. As a result, the prediction accuracy of the data mining models was higher than that of the time series models, and the multilayer perceptron model showed the best performance.
The problem of determining the maintenance point which minimizes the process-related total cost is called the 'process mean shift problem'. By expanding and integrating the existing maintenance models that have been partially progressed, we present a expanded and integrated maintenance model which reflects the production site where various situations occur. To implement this, we set both the upper and lower limits of the product specification, and adopted the quality loss function for conforming items. Also, we set the process variance of the wear level as a function rather than a constant. In this study, we developed two general functions to the wear level. One is about the production volume and the other is maintenance cost. As a result, this study is expected to be a maintenance model that can be applied to various processes. In the future, this study can be developed as a profit maximization model by adding profit items from product sales, and expansion to a maintenance model that introduces failure to the model of this study can be considered.
Replicated database system was emerged to resolve the problem of reduction of the availability and the reliability due to the communication failures and site errors generated at centralized database system. But if update transactions are many occurred, the update is equally executed for all replicated data. Therefore, there are many problems the same thing a message overhead generated by synchronization and the reduce of concurrency happened because of delaying the transaction. In this paper, I propose a new concurrency control algorithm for enhancing the degree of parallelism of the transaction in fully replicated database designed to improve the availability and the reliability. To improve the system performance in the replicated database should be performed the last operations in the submitted site of transactions and be independently executed update-only transactions composed of write-only transactions in all sites. I propose concurrency control method to maintain the consistency of the replicated database and reflect the result of update-only transactions in all sites. The superiority of the proposed method has been tested from the respondence and withdrawal rate. The results confirm the superiority of the proposed technique over classical correlation based method.
Due to the wide spread of customers' frequent access of non face-to-face services, there have been many attempts to improve customer satisfaction using huge amounts of data accumulated throughnon face-to-face channels. Usually, a call center is regarded to be one of the most representative non-faced channels. Therefore, it is important that a call center has enough agents to offer high level customer satisfaction. However, managing too many agents would increase the operational costs of a call center by increasing labor costs. Therefore, predicting and calculating the appropriate size of human resources of a call center is one of the most critical success factors of call center management. For this reason, most call centers are currently establishing a department of WFM(Work Force Management) to estimate the appropriate number of agents and to direct much effort to predict the volume of inbound calls. In real world applications, inbound call prediction is usually performed based on the intuition and experience of a domain expert. In other words, a domain expert usually predicts the volume of calls by calculating the average call of some periods and adjusting the average according tohis/her subjective estimation. However, this kind of approach has radical limitations in that the result of prediction might be strongly affected by the expert's personal experience and competence. It is often the case that a domain expert may predict inbound calls quite differently from anotherif the two experts have mutually different opinions on selecting influential variables and priorities among the variables. Moreover, it is almost impossible to logically clarify the process of expert's subjective prediction. Currently, to overcome the limitations of subjective call prediction, most call centers are adopting a WFMS(Workforce Management System) package in which expert's best practices are systemized. With WFMS, a user can predict the volume of calls by calculating the average call of each day of the week, excluding some eventful days. However, WFMS costs too much capital during the early stage of system establishment. Moreover, it is hard to reflect new information ontothe system when some factors affecting the amount of calls have been changed. In this paper, we attempt to devise a new model for predicting inbound calls that is not only based on theoretical background but also easily applicable to real world applications. Our model was mainly developed by the interactive decision tree technique, one of the most popular techniques in data mining. Therefore, we expect that our model can predict inbound calls automatically based on historical data, and it can utilize expert's domain knowledge during the process of tree construction. To analyze the accuracy of our model, we performed intensive experiments on a real case of one of the largest car insurance companies in Korea. In the case study, the prediction accuracy of the devised two models and traditional WFMS are analyzed with respect to the various error rates allowable. The experiments reveal that our data mining-based two models outperform WFMS in terms of predicting the amount of accident calls and fault calls in most experimental situations examined.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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