The two correlation times previously obtained in our coupled $^{13}C$ relaxation measurement for the methyl group in 2,6-dichlorotoluene may be used as a criterion for evaluating the reorientation dynamics of an internal rotor. We numerically tested an extended diffusion model and the Smoluchowski diffusion equation to see how the rotational inertial effect and jump character contribute to the internal correlation time ratio of the internal rotor. We also analytically solved the general jump model with three different rate constants in a sixfold symmetric potential barrier. By assuming that the internal rotation of the methyl group in 2,6-dichlorotoluene can be described in terms of jumps among sixfold harmonic potential wells, we can conclude that the jump model satisfactorily reproduce the experimental data and the rate for sixfold jump is at least 1.53 times as great as that of a threefold jump.
The research proposes the three-factor random measurement models for estimating the precision about operator, part, tool, and various measurement environments. The combined model with crossed and nested factors is developed to analyze the approximate F test by degrees of freedom given by Satterthwaite and point estimation of precisions from expected mean square. The model developed in this paper can be extended to the three useful models according to the type of nested designs. The study also provides the three-step procedures to evaluate the measurement precisions using three indexes such as SNR(Signal-To-Noise Ratio), R&R TR(Reproducibility&Repeatability-To-Total Precision Ratio), and PTR(Precision-To-Tolerance Ratio), The procedures include the identification of resolution, the improvement of R&R reduction, and the evaluation of precision effect.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.3
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pp.745-755
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2000
In designing distributed databases, DAP(Data Allocation Problem) is one of the key design issues. Because, however, most of previous researches on DAP have considered only cost aspect, they cannot increase the performance and availability and they are not proper to the system requiring high-availability or real-time processing. Therefore, we need a more formal data allocation model considering multiple aspects. In this paper, we propose the MAPN (Multiple Aspects Petri Net) modeling method for the distributed transaction modeling. The MAPN model, an extended classical petri net, is proposed for the formal modeling considering multiple aspects (cost, performance and availability) concurrently. We demonstrate that we can compose the valid DAP evaluation model considering not only cost but also performance and availability concurrently by using the MAPN structure and MAPN graph.
This paper proposes and validates the extension of two models, previously formulated for the evaluation of the shear strength of reinforced concrete members with un-corroded reinforcements, to the case of beams with corroded stirrups. These extended models are based on the plasticity theory (this model has been proposed in the past by one of the authors) and on the simplified modified compression field theory. The response of these models is compared with that of the compression chord capacity model, which has recently been embedded with modifications that simulate the effects of steel corrosion. These latter modifications are first discussed and then introduced into the other two models. An existing database of slender and non-slender beams tested in laboratory by other researchers is revised and improved. Finally, all the considered models are applied to the selected specimens and a comparison is drawn between the shear strength resulting from the considered models and the shear strength resulting from the laboratory tests. The effects of corrosion on some important parameters of the ultimate shear response of the reinforced concrete beams are also discussed.
This paper proposes an analytical performance model of IEEE 802.15.4 in the presence of hidden nodes. Conventional 802.15.4 mathematical models assume ideal situations where every node can detect the transmission signal of every other nodes different from the realistic environments. Since nodes can be randomly located in real environments so that some nodes' presence is hidden from other ones, this assumption leads to wrong performance evaluation of 802.15.4. For solving this problem, we develop an extended performance model which combines the traditional 802.15.4 performance model with one for accounting the presence of hidden nodes. The extended model predicts the rapid performance degradation of 802.15.4 due to the small number of hidden nodes. The performance, for example, degrades by 62% at maximum when 5% of the total nodes are hidden. These predictions are confirmed to be equal to those of ns-2 simulations by less than 6% difference.
The aim of this study was to develop a Dietary Education Program focused on Slow Life (DEPSL) and verified its effectiveness in elementary school children using the extended Theory of Planned Behavior (TPB). The DEPSL was developed effectively according to the systematic program development model, ADDIE. The developed DEPSL was applied to the Education group (EDU), which was total of 130 students aged 12-13 in an elementary school by trained instructors for five weeks. The control group (CON) composed of 100 students of the same age was not given any dietary education. Pre- and post- questionnaires were collected from the students in both groups to compare the change in students' dietary life during educational intervention between EDU and CON. EDU showed significant positive effects in all extended TPB variables (p< .01), but CON showed a significant difference only in the 'knowledge' and 'behavior intention' (p< .05). In addition, the extended TPB model verified its conformity to determine if the effect of education leads to a change in the children's behavior. In conclusion, the DEPSL has a positive impacts on dietary life in school children. Nevertheless, further research will be needed to develop various and specialized dietary education programs with different level of grades in other school areas.
Seismic resiliency of new buildings has improved over the years due to better seismic codes and design practices. However, there is still large number of vulnerable and seismically deficient buildings. It is not economically feasible to retrofit and upgrade all vulnerable buildings, thus there is a need for rapid screening tool. Many factors contribute to the damageability of buildings; this makes seismic evaluation a complex multi-criteria decision making problem. Many of these factors are noncommensurable and involve subjectivity in evaluation that highlights the use of fuzzy-based method. In this paper, a risk-based framework earlier proposed by Tesfamariam and Saatcioglu (2008a) is extended using Fuzzy-TOPSIS method and applied to develop an evaluation and ranking scheme for steel buildings. The ranking is based on damageability that can help decision makers interpret the results and take appropriate decision actions. Finally, the application of conceptual model is demonstrated through a case study of 1994 Northridge earthquake data on seismic damage of steel buildings.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.60
no.3
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pp.639-647
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2011
In this paper, we introduce a design methodology of data-centroid Radial Basis Function neural networks with extended polynomial function. The two underlying design mechanisms of such networks involve K-means clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on K-means clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. In this paper, as the connection weight of RBF neural networks, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, and modified quadratic. Using K-means clustering, the center values of Gaussian function as activation function are selected. And the PSO-based RBF neural networks results in a structurally optimized structure and comes with a higher level of flexibility than the one encountered in the conventional RBF neural networks. The PSO-based design procedure being applied at each node of RBF neural networks leads to the selection of preferred parameters with specific local characteristics (such as the number of input variables, a specific set of input variables, and the distribution constant value in activation function) available within the RBF neural networks. To evaluate the performance of the proposed data-centroid RBF neural network with extended polynomial function, the model is experimented with using the nonlinear process data(2-Dimensional synthetic data and Mackey-Glass time series process data) and the Machine Learning dataset(NOx emission process data in gas turbine plant, Automobile Miles per Gallon(MPG) data, and Boston housing data). For the characteristic analysis of the given entire dataset with non-linearity as well as the efficient construction and evaluation of the dynamic network model, the partition of the given entire dataset distinguishes between two cases of Division I(training dataset and testing dataset) and Division II(training dataset, validation dataset, and testing dataset). A comparative analysis shows that the proposed RBF neural networks produces model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.
Acquiring context data in a timely and correct way is now regarded as one of the crucial characteristics of the proactive service which runs on ubiquitous computing environment. Moreover, context model should be well designed to provide a solid context-aware system. Since the ubiquitous computing systems aim to provide context-aware services everywhere with any available devices, legacy services which uses context models assuming single or limited domain should be extended enough to be useful even for multi-domain muli-services. This leads us to a motivation to build a generic context model with an appropriate type of model. Hence, the purpose of this paper is to propose a generic context model by assessing a variety of model types with a sort of evaluation measures.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.29B
no.7
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pp.11-22
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1992
In this paper, a new indexing technique is proposed for efficient evaluation of nested queries on aggregation hierarchy in object-oriented data model. As an index data structure, an extended $B^{+}$ tree is introduced in which instance identifier to be searched and path information used for update of index record are stored in leaf node and subleaf node, respectively. the retrieval and update algorithm on the introduced index data structure is provided. Comparisons under a variety of conditions are given with current indexing techniques, showing improved performance in cost, i.e., the total number of pages accessed for retrieval and update.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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