A methodology is proposed for the evaluation of a steam explosion load on a reactor scale by evaluating the steam explosion model against the experimental data. Being part of the OECD/SERENA program,, appropriate data was selected by international experts and the analytical model of TEXAS-V was chosen. The procedure consists of two steps. the pre-mixing model was verified against the FARO L-14 and FARO L-28 data. The explosion model was verified against the experimental data of KROTOS-44, FARO L-33, TROI-13, and TROI-34. The capabilities and deficiencies of the fundamental models of the TEXAS-V are reviewed in terms of their adequacy in a simulation of steam explosion on a reactor scale.
Analyzing large scale data has become an important activity for many organizations. Since MapReduce is a promising tool for processing the massive data sets, there are increasing studies to evaluate the performance of various algorithms related to MapReduce. In this paper, we first develop a simulation framework that includes MapReduce workload model, data center model, and the model of data access pattern. Then we propose two algorithms that can reduce the energy consumption of MapReduce systems. Using the simulation framework, we evaluate the performance of the proposed algorithms under different application characteristics and configurations of data centers.
A basis for the direct use of data from nondestructive evaluation methods in bridge management systems is presented. Bridge management systems use integer-valued condition ratings to recognize conditions of bridge elements, to model progression of deterioration, and to determine repair needs. Data from nondestructive evaluation methods can inform management systems on the extent of damage, on the initiation of deterioration processes, and on the exposure of bridge elements to aggressive agents. In addition, data obtained through nondestructive evaluation methods allow the formation of models of specific deterioration process. The use of these data in bridge management systems requires redefinition of condition ratings together with the creation of procedures for automated interpretation of data. By these action, nondestructive evaluation methods are directly used to assign condition ratings, and condition ratings are made into terse form of NDE data that are compatible with present day bridge management systems. This paper reports work in progress to strategic use of nondestructive evaluation methods in bridge management system.
Purpose: The purpose of this study is to identify key performance evaluation items and factors that are effective and practical for project management of defense standard standard improvement projects, and to develop a quantitative performance evaluation model. Methods: For the development of a performance evaluation model for defense standard improvement projects, we analyzed past major project performance and derived evaluation items and factors. To increase the objectivity and efficiency of project evaluation, we developed an evaluation index that enables relative evaluation of evaluation targets, and calculated the main importance of evaluation items using the Analytic Hierarchy Process (AHP) method based on the main opinions of expert groups. Results: The study resulted in the identification of main performance items for defense standard improvement projects, which were classified into defense standard conformity review performance and defense standard improvement performance items. We also simplified the evaluation model by integrating various evaluation items into similar evaluation factors. Additionally, we developed a quantitative evaluation index that enables relative evaluation of the targets and verified the objectivity and validity of the suggested performance evaluation model by reevaluating it using performance data from past commissioned professional institutions Conclusion: Developing a quantitative evaluation model for defense standard improvement projects is expected to provide a means of measuring the effectiveness of the project, and to be used as a tool to determine the appropriateness and effectiveness of medium and long-term project plans.
재무분석가들은 기업의 파산에 양향을 미치는 예측변수를 탐색하기 위해서 상당한 연구가 수행되어 왔다. 그러나 기술지향적 중소벤처기업은 일반적으로 역사적 재무자료가 부족하고, 기술경쟁력 수준에 따라 잠재적인 고성장과 고위험이 존재한다. 본 논문에서는 재무자료 대신에 기술력평가 자료를 이용하여 파산을 예측하기 위해서 파산예측 판별모형을 제안하였고, 모형의 정분류율을 통해서 예측력을 검증하기 위해서 교차타당성방법, 최대사후확률방법 등을 사용하였다. 분석결과 중소 벤처기업의 파산예측모형으로 선형판별모형이 로지스틱판별모형보다 적합한 모형이고, 표본자료에 대한 정분류율 추정은 약 69% 이고 정분류율 예측은 약 67% 가 될 것으로 기대된다.
정부는 공공데이터의 품질관리 수준을 평가하기 위해 국제표준을 기반으로 공공데이터 품질관리 조직 성숙도 모델을 개발하였다. 그러나 현장에 적용하기에는 평가항목이 너무 많다는 지적에 따라 평가지표 수를 축소한 새로운 모델을 보완 개발하였다. 이를 위하여 프로세스를 통합 및 조정하여 프로세스 수를 축소하였으며 프로세스능력수준이 아닌 새로운 활동능력수준 기반의 평가 방식을 제안하였다. 또한, 공공데이터 품질관리 성숙수준을 다섯 개의 레벨로 표현하는 방식과 1~5 사이의 실수로 표현하는 방식을 제안하였다. 그리고 새로 제안한 모델의 특성을 기존의 조직 성숙도 모델과 비교 분석하였다.
The main purposes of this study was to develop evaluation model, which provides program educational objectives(PEO) evaluation research with guidances on how to evaluate the program educational objectives and procedures in order to enhance the quality of engineering education. Educational objective evaluation is reciprocal processes that depend on and affect one another. Thus, the evaluation component deals with how to identify members' strengths, weakness, and needs, how to assess and improve the effectiveness of curriculum programs, and how to provide data that assist in decision making. After literature reviews about the case studies on the program educational objectives evaluation, this study, to understand the meaning of education evaluation and the engineering accreditation, and then, examined the evaluation model for program educational objectives. This study suggested evaluation components of program educational objectives. In particular, the distinctions between diagnostic, formative, and summative evaluation are discussed. The result of this study is significant in terms of guiding the future evaluation model development for program educational objectives.
본 연구의 목적은 연 증발접시 증발량의 수문학적 분해를 위하여 신경망모형을 적용하는데 있다. 신경망 모형은 각각 다층 퍼셉트론 신경망모형(MLP-NNM)과 지지벡터기구 신경망모형(SVM-NNM)으로 구성되어 있다. 그리고 신경망모형의 수행평가를 위하여 훈련 및 테스트과정으로 구성되었다. 신경망모형의 훈련과정을 위하여 실측, 모의 및 혼합자료와 같은 세 가지 형태의 자료가 사용되었으며, 테스트과정을 위해서는 실측자료만 이용되었다. 평가를 위하여 4가지의 통계학적 지표(CC, RMSE, E, AARE)가 각각 제시되었으며, ANOVA 및 Mann-Whitney U 검증을 이용하여 실측 및 계산된 월 증발접시 증발량자료에 동질성검증을 실시하였다. 본 연구를 통하여 비선형 시계열자료의 수문학적 분해를 위해서 MLP-NNM과 SVM-NNM의 적용성을 평가하였다. 게다가 연 증발접시 증발량 자료의 수문학적 분해로부터 신뢰성있는 월 증발접시 증발량자료를 구축할 수 있을 것이며, 관개배수 네트워크 시스템의 평가를 위한 이용가능한 자료를 제공할 수 있을 것이다.
A townscape has been a main factor in urban-development problems in Japan. In the townscape, keeping harmony with environment is a common goal. But useful and meaningful goals are expressing individuality and impression of the town in the townscape. In this paper, we propose the colony planning support system system to improve the townscape. The system finds propositional colour combinations based on three elements, town image, colour harmony, and cost. The targets of this model are mostly townscapes in residential areas that already exist, In this paper, we introduce the construction of a Kansei evaluation model to quantify the impression. First, we conducted computer-based evaluational experiments for 20 subjects using the SD method to clarify the relationship between town image and street colours. We chose 16 adjective words related to town image and prepared 100 colour picture samples for the evaluation. After the experiments, we constructed the model using a neural network for each word. We chose 62 experimental results for the training data of the neural network and 20 results for the testing data. Each colour in the data was selected to have unique hue, brightness or saturation attributes, After the construction, we tested the model for accuracy. We input the testing data into the constructed model and calculated errors between the output from the model and the experimental results. Testing of the model showed that the model worked well for more than 80% of the samples. The model demonstrated influences of colours on the town image.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권4호
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pp.825-836
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2003
Based on customer information and financing processes in capital market, we derived individual models by applying multi-layered perceptrons, MDA, and decision tree. Further, the results from the existing single models were compared with the results from the integrated model that was developed using genetic algorithm. This study contributes not only to verifying the existing individual models and but also to overcoming the limitations of the existing approaches. We have depended upon the approaches that compare individual models and search for the best-fit model. However, this study presents a methodology to build an integrated data mining model using genetic algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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