To better estimate the non-Gaussian extreme wind pressures for high-rise buildings, a data-driven revised Hermitetype peak factor estimation model is proposed in this papar. Subsequently, a comparative study on three types of methods, such as Hermite-type models, short-time estimate Gumbel method (STE), and new translated-peak-process method (TPP) is carried out. The investigations show that the proposed Hermite-type peak factor has better accuracy and applicability than the other Hermite-type models, and its absolute accuracy is slightly inferior to the STE and new TPP methods for non-Gaussian wind pressures by comparing with the observed values. Moreover, these methods generally overestimate the Gaussian wind pressures especially the STE.
Objectives : There is a need to develop a data quality management algorithm to improve the quality of healthcare data using a data quality management system. In this study, we developed a data quality control algorithms associated with diseases related to hypertension in patients with diabetes mellitus. Methods : To make a data quality algorithm, we extracted the 2011 and 2012 discharge damage survey data from diabetes mellitus patients. Derived variables were created using the primary diagnosis, diagnostic unit, primary surgery and treatment, minor surgery and treatment items. Results : Significant factors in diabetes mellitus patients with hypertension were sex, age, ischemic heart disease, and diagnostic ultrasound of the heart. Depending on the decision tree results, we found four groups with extreme values for diabetes accompanying hypertension patients. Conclusions : There is a need to check the actual data contained in the Outlier (extreme value) groups to improve the quality of the data.
Generally speaking, agriculture exist in a climatic environment of uncertainty. Namely, normal rainfall value, as given by the mean values, does not exist. Thought on exists, itl does not affect like extreme Precipitation value on the part of agriculture and of others. Therefore, it is important that we measure the duration and severity index of drought caused by extreme precipitation deficit. In this purpose, this study was dealt with the calculation of drought duration and severity indexs by the method of monthly weighting coefficient. There is no quantitive definition of drought that is universally acceptable. Most of the criteria was used to identify drought have been arbitrary because a drought is a 'non-event' as opposed to a distinct event such as a flood. Therefore, confusion arises when an attempt is made to define the drought phenomenon, the calculation of duration, drought index is based on the following four fundamental question, and this study was dealt with the answers of these four questions as they related to this analytical method, as follows. First, the primary interest in this study is to be the lack of precipitation as it relates to agricultural effective rainfall. Second, the time interval was used to be month in this analysis. Third, Drought event, distinguished analytically from other event, is noted by monthly weighting coefficient method based on monthly rainfall data. Fin-ally, the seven regions used in this study have continually affected by drought on account of their rainfall deficit. The result from this method was very similar to the previous papers studied by many workers. Therefore, I think that this method is very available in Korea to identify the duration of drought, the deficit of precipitation and severity index of drought, But according to the climate of Korea exist the Asia Monsoon zone. The monthly weighting coefficient is modify a little, Because get out of 0.1-0.4 occasionally.
교량의 내진설계에 적용되는 지진격리받침은 초창기 외국제품 수입에서 시작하여 현재는 국내업체의 자체 생산도 가능한 단계에 이르렀다고 할 수 있지만 지진격리받침의 극한적 조건에서의 특성에 대한 고찰은 거의 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 다양한 지진격리받침 중에서도 많은 적용 사례가 있는 적층고무형태를 대상으로 하여 지진격리받침이 전단수평력을 받아 파괴에 이르는 전단파괴, 지진격리받침의 장기적 특성변화를 유발하는 노화, 크리프가 지진격리받침의 특성에 미치는 영향에 대하여 평가하였다. 실험을 통한 실제적인 고찰이 이루어질 수 있도록 적층고무형 지진격리받침을 실제로 제작하였고 설계수직하중을 재하한 상태에서 전단파괴에 이르도록 전단변위를 가하였다. 그리고 고무재료의 노화에 의한 특성과 영향을 분석하고자 노화촉진을 위한 고온 환경에 지진격리받침을 일정시간 노출시킨 뒤 노출 이전에 측정한 특성에 비해 얼마나 변화하였는지 비교 분석하였다. 아울러 고정된 수직하중을 받는 상태에서 고무재료의 크리프 발생으로 지진격리받침의 높이가 영구적으로 변화 할 수 있는데 받침의 수명을 고려하여 60년 후의 크리프량을 추정하였다.
The purpose of this study was to analyze the characteristics of the Minimal Art represented in the second half 20th century fashion. All the mode of dress worn this century have developed from the stimulus of a chang-ing society fired by new discoveries and a zest for the new and different. It would appear that even more dramatic changes will soon occur in our clothing styles the effects of which will be farreaching. Many of today's styles intended to dress our psyche rather than our bodies and this if fully understood by the new designers whose influ-ence will become increasingly more potent as we approach the new century. The highly developed material civilization resulted in human alienations environmental distruption, l By this fact human being of the 20th century was to overcome social com-plexity. Accordingly their search for simplicity was interested in the 60's style. Especially the formativeness of the 60s style was repre-sented in the second half 20th century fashion. In this paper it was focused that how the characteristics of the Minimal Art was expressed in the second half 20th century fashion. minimalism was a quest for basic elements repesenting the fundamental esthetic values of art. without regard to issues of content. At its most extreme it reduced art not ot an eter-nal essence but to an arid simplicity. "Primary Structure" the most suitable name suggested for this type conveys its two salient characteristics : extreme simplicity of shapes and a kinship with architecture. minimalist works are charcterized by huge dimensions coldness and absolute aesthetic neutrality. minimalist artists ambition is to de-fine through the most rudimentary materials such as plywood galvanized iron aluminum plastic and wood a new order of the space. The environment is just as important as the object itself. Similary the use of new tough materials. such as vinyl metal and plastic at late half of the 20th century fashion related to the formativeness of the Minimal Art. And the style of 20th fashion was holded the internal meanings in common the formativeness of the Minimal Aet thorough the various texture pat-tern silhouette etc.uette etc.
본 연구에서는 CFD 해석기법을 이용하여 서로 다른 두 가지 형식의 수직축 조류발전용 터빈에 대한 출력성능 및 하중 해석을 수행하였다. ANSYS CFX를 이용하여 시간변화에 따른 해석을 수행하였으며, H 타입 로터의 정상 및 극치운전조건에서 각각 7.47kW와 67.6kW의 출력이 나타났다. 이는 초기 설계조건에 적합하지 않은 것으로 확인되었으며, helical 타입 로터의 정상 및 극치운전조건에서는 출력성능이 거의 설계 운전점에 가까운 특성을 나타내었다. 블레이드 주변에 발생하는 캐비테이션은 두 종류의 로터 블레이드 모두에서 반복적으로 발생되었으며, 조류 터빈의 순간 출력변화에 많은 영향을 미칠 수 있다. 따라서 안정적인 출력품질의 확보 및 피로파손 방지를 위해서는 캐비테이션 현상의 발생을 최소화 할 수 있는 설계가 필요하다.
적절한 확률분포형을 결정하고 그에 따른 확률수문량을 산정하는 것은 빈도해석에서 가장 중요한 절차이며, 이를 수행하기 위해서는 경험적 확률분포에서 얻어지는 자료와 가정한 확률분포에서 얻어지는 자료의 일치 정도를 판별하는 적합도 검정을 거쳐야 한다. 지금까지 일반적으로 적용된 적합도 검정 방법은 분포형의 전체적인 적합정도를 판별하여 최근의 기상이변으로 인한 극치 사상에 대하여는 충분히 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 분포형의 극치 사상에 가중치를 주는 modified Anderson-Darling(AD) 검정 방법을 3변수 Weibull 분포형에 적용하여 검정통계량 한계값과 기각력을 살펴보았으며 이를 실제자료에 적용한 결과, modified AD 검정 방법이 다른 기존의 적합도 검정보다 더 우수한 기각력을 가지고 있음을 확인하였다. 이는 앞으로 3변수 Weibull 분포형을 이용한 극치 수문량 선정에 있어 modified AD 방법이 하나의 기준으로 작용할 수 있을 것이라 판단된다.
In the current code design, the use of a uniform internal pressure coefficient of cooling towers as internal suction cannot reflect the 3D characteristics of flow field inside the tower body with different ventilation rate of shutters. Moreover, extreme weather such as heavy rain also has a direct impact on aerodynamic force on the internal surface and changes the turbulence effect of pulsating wind. In this study, the world's tallest cooling tower under construction, which stands 210m, is taken as the research object. The algorithm for two-way coupling between wind and rain is adopted. Simulation of wind field and raindrops is performed iteratively using continuous phase and discrete phase models, respectively, under the general principles of computational fluid dynamics (CFD). Firstly, the rule of influence of 9 combinations of wind speed and rainfall intensity on the volume of wind-driven rain, additional action force of raindrops and equivalent internal pressure coefficient of the tower body is analyzed. The combination of wind velocity and rainfall intensity that is most unfavorable to the cooling tower in terms of distribution of internal pressure coefficient is identified. On this basis, the wind/rain loads, distribution of aerodynamic force and working mechanism of internal pressures of the cooling tower under the most unfavorable working condition are compared between the four ventilation rates of shutters (0%, 15%, 30% and 100%). The results show that the amount of raindrops captured by the internal surface of the tower decreases as the wind velocity increases, and increases along with the rainfall intensity and ventilation rate of the shutters. The maximum value of rain-induced pressure coefficient is 0.013. The research findings lay the basis for determining the precise values of internal surface loads of cooling tower under extreme weather conditions.
This article suggests the machine learning model, i.e., classifier, for predicting the production quality of free-machining 303-series stainless steel(STS303) small rolling wire rods according to the operating condition of the manufacturing process. For the development of the classifier, manufacturing data for 37 operating variables were collected from the manufacturing execution system(MES) of Company S, and the 12 types of derived variables were generated based on literature review and interviews with field experts. This research was performed with data preprocessing, exploratory data analysis, feature selection, machine learning modeling, and the evaluation of alternative models. In the preprocessing stage, missing values and outliers are removed, and oversampling using SMOTE(Synthetic oversampling technique) to resolve data imbalance. Features are selected by variable importance of LASSO(Least absolute shrinkage and selection operator) regression, extreme gradient boosting(XGBoost), and random forest models. Finally, logistic regression, support vector machine(SVM), random forest, and XGBoost are developed as a classifier to predict the adequate or defective products with new operating conditions. The optimal hyper-parameters for each model are investigated by the grid search and random search methods based on k-fold cross-validation. As a result of the experiment, XGBoost showed relatively high predictive performance compared to other models with an accuracy of 0.9929, specificity of 0.9372, F1-score of 0.9963, and logarithmic loss of 0.0209. The classifier developed in this study is expected to improve productivity by enabling effective management of the manufacturing process for the STS303 small rolling wire rods.
The resilient modulus (MR) of various pavement materials plays a significant role in the pavement design by a mechanistic-empirical method. The MR determination is done by experimental tests that need time and money, along with special experimental tools. The present paper suggested a novel hybridized extreme gradient boosting (XGB) structure for forecasting the MR of modified base materials subject to wet-dry cycles. The models were created by various combinations of input variables called deep learning. Input variables consist of the number of W-D cycles (WDC), the ratio of free lime to SAF (CSAFR), the ratio of maximum dry density to the optimum moisture content (DMR), confining pressure (σ3), and deviatoric stress (σd). Two XGB structures were produced for the estimation aims, where determinative variables were optimized by particle swarm optimization (PSO) and black widow optimization algorithm (BWOA). According to the results' description and outputs of Taylor diagram, M1 model with the combination of WDC, CSAFR, DMR, σ3, and σd is recognized as the most suitable model, with R2 and RMSE values of BWOA-XGB for model M1 equal to 0.9991 and 55.19 MPa, respectively. Interestingly, the lowest value of RMSE for literature was at 116.94 MPa, while this study could gain the extremely lower RMSE owned by BWOA-XGB model at 55.198 MPa. At last, the explanations indicate the BWO algorithm's capability in determining the optimal value of XGB determinative parameters in MR prediction procedure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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