Song, Kwonsik;Park, Moonseo;Lee, Hyun-Soo;Ahn, Joseph
국제학술발표논문집
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The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.559-563
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2015
Identification of energy use patterns in buildings has a great opportunity for energy saving. To find what energy use patterns exist, clustering analysis has been commonly used such as K-means and hierarchical clustering method. In case of high dimensional data such as energy use time-series, data reduction should be considered to avoid the curse of dimensionality. Principle Component Analysis, Autocorrelation Function, Discrete Fourier Transform and Discrete Wavelet Transform have been widely used to map the original data into the lower dimensional spaces. However, there still remains an ongoing issue since the performance of clustering analysis is dependent on data type, purpose and application. Therefore, we need to understand which data reduction techniques are suitable for energy use management. This research aims find the best clustering method using energy use data obtained from Seoul National University campus. The results of this research show that most experiments with data reduction techniques have a better performance. Also, the results obtained helps facility managers optimally control energy systems such as HVAC to reduce energy use in buildings.
The thermomechanical behaviors of the shape memory alloy were conducted through the finite element analysis of ABAQUS with UMAT user subroutine. The unified thermomechanical constitutive equation suggested by Lagoudas was adapted into the UMAT user subroutine to investigate the characteristics of the shape memory alloy. The three cases were solved to investigate the thermomechanical characteristics of the shape memory alloy. The material properties for the analysis were obtained by DSC and DMA techniques. According to the results, the thermomechanical characteristics, such as a shape memory effect and a pseudoelastic effect, could be obtained through the finite element analysis and the analysis results were revealed to agree well with the experimental results. Therefore, the finite element analysis using UMAT user subroutine is one of prominent analysis techniques to investigate the thermomechnical behaviors of the shape memory alloy quantitatively.
For analyzing systems of multi-variate nonlinear equations, the linearized modelling techniques are elaborated. The technique applies Newton-Raphson iteration, partial differentiation and matrix operation providing solvable solutions to complicated problems. Practical application examples are given in; determining the zero point of functions, determining maximum (or minimum) point of functions, nonlinear regression analysis, and solving complex co-efficient polynomials. Merits and demerits of linearized modelling techniques are also discussed.
Techniques for protein refolding from inclusion body are discussed in view of its engineering application to large scale protein purification. Among the techniques, dilution and dialysis are mainly utilized due to simple operation. Membrane reactor, gel filtration chromatography, and continuous tank operation are emerging tools for their process-scale possibility in refolding. Reaction engineering approaches could be used to analyze the kinetic behaviour in the process scale refolding reactor. The kinetic analysis is helpful in the optimization of refolding yield in the refolding reactor.
Waste characterisation associated with nuclear site decommissioning relies on radiochemical analysis of a diverse range of sample types, requiring extensive validation of analytical techniques using matrix-matched materials. The absence of relevant reference materials has hindered robust method development and validation. The paper discusses how method validation in support of nuclear waste characterisation can be achieved without using reference materials. The key stages in an analytical procedure are evaluated and a multi-stage approach is proposed with the ultimate aim of determining an operational envelope for an analytical procedure.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제16권5호
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pp.77-84
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1992
In the most of acoustic system with low flow rate and low pressure level, one-dimensional, linear modeling techniques are used very well. At low frequency, the tube is modeled as inertia element and cavity as capacitance element, and to extend the range of frequency normal mode oscillators are represented. Bond graph modelling techniques are proposed to predict TL (Transmission Loss) and time response which is impossible by transfer matrix in muffler system. A simple acoustic filter which consists of several tubes and cawities is analyzed in both time and frequency domain.
The purpose of this study is to investigate the usefulness of organizational development techniques for the behavioral change of employees and to inform organizational developer useful information for decision making. The scope of this study be limited to the techniques for the individual behavioral change among the organizational development The methodology of this study used the questionaire, and the sampling objected to the white class of manufactures. To verify the hypothesis, statistical methods used are Regression Analysis, T-test, Chi- square.
The object of this study is to develop computer programs with which ordinary engineers can analyse or design steel-concrete composite teams using optimization technique. Various design ana construction techniques which could maximize load carrying capacities and control concrete tension cracks effectively are studied and included in the programs. Analysis results show that proposed construction techniques can reduce steel weight by about 10%∼20% compared with ordinary composite beam. Concrete tensile stresses can also be controlled affectively by the suggested techniques.
The purpose of variable selection techniques is to select a subset of relevant variables for a particular learning algorithm in order to improve the accuracy of prediction model and improve the efficiency of the model. We conduct an empirical analysis to evaluate and compare seven well-known variable selection techniques for multiple linear regression model, which is one of the most commonly used regression model in practice. The variable selection techniques we apply are forward selection, backward elimination, stepwise selection, genetic algorithm (GA), ridge regression, lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) and elastic net. Based on the experiment with 49 regression data sets, it is found that GA resulted in the lowest error rates while lasso most significantly reduces the number of variables. In terms of computational efficiency, forward/backward elimination and lasso requires less time than the other techniques.
Even though algorithms for watermark embedding and extraction step are important issue for digital watermarking, watermark selection and post-processing can give us an opportunity to improve our algorithms and achieve higher performance. For this reason, we summarized the possibilities of improvements for digital watermarking by referring to the watermark merging techniques rather than embedding and extraction algorithms in this paper. We chose Cox's function as main embedding and extraction algorithm, and multiple barcode watermarks as a watermark. Each bit of the multiple copies of barcode watermark was embedded into a gray-scale image with Cox's embedding function. After extracting the numbers of watermark, we applied the watermark merging techniques; including the simple merging, N-step iterated merging, recover merging and combination of iterated-recover merging. Main consequence of our paper was the fact of finding out how multiple barcode watermarks and merging techniques can give us opportunities to improve the performance of algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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