Kim, Tae-Yeong;Kim, Young-Chul;Song, Moon-Kyou;Chong, Kil-To
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.2
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pp.865-871
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2011
Presently, the location and direction information are certainly needed for the autonomous vehicle of the ship. Among them, the direction information is a essential elements to automatic steering system. And the gyro-compass, the magnetic-compass and the GPS compass are the sensor indicating the direction. The gyro-compasses are mainly used in the large-sized ship of the GMDSS(Global Maritime Distress & Safety System). The precision and the reliability of the gyro-compasses are excellent but big volume and high price are disadvantage. The magnetic-compass has relatively fine precision and inexpensive price. However, the disadvantage is in the influence by the magnetism object including the steel structure of a ship, and etc. In the case of the GPS compass, the true north is indicated according to the change of the location information but in case of the minimum number of satellites or stopping of a ship or exercise in the error range, the exact direction cannot be obtained. In this paper, the performance of the GPS compass was improved by using the least-square curve fitting method for the mutual trade off of the angle sensor. The algorithm which improves the precision of an azimuth by applying the weighted value according to the size of covariance error was proposed with GPS-compass and magnetic compass. The characteristic and the performance of the proposed algorithm were analyzed and verified through experimentation. The applicability of the proposed algorithm was shown through the experimental result.
With the structure of tilde-area computing system which Is specified by a researching team in Vrije University, Netherlands, lots of researchers and developers have been progressing the studies of global location and interconnection services of distributed objects existing in global sites. Most of them halve focused on binding services of only non-duplicated computational objects existing wide-area computing sites without any consideration of duplication problems. But all of objects existing on the earth rave the duplicated characteristics according to how to categorize their own names or properties. These objects with the same property can define as duplicated computational objects. Up to now, the existing naming or trading mechanism has not supported the binding services of duplicated objects, because of deficiency of independent location service. For this reason, we suggest a new model that can not only manages locations of duplicated objects In wide-area computing environments, but also provide minimum binding time by considering both the optimal selection of one of duplicated objects and load balance among distributed systems. Our model is functionally divided into 2 parts, one part to obtain an unique object handle of duplicated objects with same property as a naming and trading service, and the other to search one or more contact addresses by a node manager using a liven object handle, as a location service For location transparency, these services are independently executing each other. Based on our model, we described structure of wide-area integrated tree and algorithms for searching and updating contact address of distributed object on this tree. finally, we showed a federation structure that can globally bind distributed objects located on different regions from an arbitrary client object.
Generally, the design capacity of the rainwater harvesting unit is determined by trial and error method that is repeatedly calculating various analysis scenarios with capacity, reliability, and rainwater utilization ratio, etc. This method not only takes a lot of time to analyze but also involves a lot of calculations, so analysis errors may occur. In order to solve the problem, this study suggested a way to directly determine the minimum capacity to meet arbitrary target reliabilities using the global optimization method. The method was implemented by simulation model with particle swarm optimization (PSO) algorithms using Python language. The pyswarm that is provided as an open-source of python was used as optimization method, that can explore global optimum, and consider constraints. In this study, the developed program was applied to the design data for the rainwater harvesting constructed in Cheongna district 1 in Incheon to verify the efficiency, stability, and accuracy of the analysis. The method of determining the capacity of the rainwater harvesting presented in this study is considered to be of practical value because it can improve the current level of analytical technology.
Carbon dioxide($CO_2$) emission from rivers to the atmosphere is a key component in the global carbon cycle. Most of the rivers are supersaturated with $CO_2$. At a global scale, the amount of $CO_2$ emission from rivers is reported to be five-fold greater than that from lakes and reservoirs, but relevant data are rare in Korea. The objectives of this study is to estimate the $CO_2$ net atmospheric flux(NAF) from the upstream of Gangjeong-Goryeong Weir(GGW), Dalseong Weir(DSW), Hapcheon-Changnyeong Weir(HCW), and Changnyeong-Haman Weir(CHW) located in Nakdong River South Korea) using field and laboratory experiments and to apply data mining techniques to develop parsimonious prediction models that can be used to estimate $CO_2$ NAF with physical and water quality variables that can be collected easily. As a result, the study sites were all heterotrophic systems that often released $CO_2$ to the atmosphere, except when the algal photosynthesis was active.The median $CO_2$ NAF was minimum $391.5mg-CO_2/m^2$ day at GGW and maximum $1472.7mg-CO_2/m^2$ day at DSW. The $CO_2$ NAF showed a negative correlation with pH and Chl-a since the overgrowth of the algae consumed $CO_2$ in the water and increased the pH. As the parsimonious multiple regression model and random forest model developed, this study showed an excellent performance with the $Adj.R^2$ value higher than 0.77 in all weirs. Thus, these methods can be used to estimate $CO_2$ NAF in the river even if there is no $pCO_2$ measurement data.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.46
no.6
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pp.1-16
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2018
The decline in the construction industry has led to a decrease the profitability of small and medium-sized landscape contractors. To relieve this situation, small and medium-sized landscape contractors have continued to proactively find ways to enter global construction markets. However, many small and medium-sized landscape contractors face risks due to their lack of capacity and insufficient preparations to extend the business abroad. Thus, this study aims to analyze the current condition of the Vietnamese construction market and the related risk factors. It then suggests strategies to improve the small and medium-sized landscape contractors' competitiveness in that market. We investigated the business climate and analyzed risk factors. Finally, we developed expansion strategies and conducted in-depth interviews with six overseas construction professionals. The study results first showed that efforts to improve infrastructure and the increased demand for housing in Vietnam will lead to more opportunities for small and medium-sized landscape contractors entering the Vietnamese construction market. However, changes in the Vietnamese business climate may act as a variable. Second, we found that small and medium-sized landscape contractors' risk factors are mainly related to laws and regulations, government finance, market fluctuations, public administration system, minimum wage increases, financing and bonds, contracting, trees and materials, and design errors. Finally, small and medium-sized landscape contractors are required to consider the following when seeking to enter the Vietnamese construction market: short-term strategy and mid-to-long-term strategy. This study will be used as the basis for small and medium-sized landscape contractors to plan to enter the Vietnamese construction market and to contribute to the expansion of the global construction market in the landscape industry.
Sea ice, frozen sea water, in the Artic is a primary indicator of global warming. Due to its importance to the climate system, shipping-route navigation, and fisheries, Arctic sea ice prediction has gained increased attention in various disciplines. Recent advances in artificial intelligence (AI), motivated by a desire to develop more autonomous and efficient future predictions, have led to the development of new sea ice prediction models as alternatives to conventional numerical and statistical prediction models. This study aims to evaluate the performance of the two-stream convolutional long-and short-term memory (TS-ConvLSTM) AI model, which is designed for learning both global and local characteristics of the Arctic sea ice changes, for the minimum September Arctic sea ice from 2001 to 2021, and to show the possibility for an operational prediction system. Although the TS-ConvLSTM model generally increased the prediction performance as training data increased, predictability for the marginal ice zone, 5-50% concentration, showed a negative trend due to increasing first-year sea ice and warming. Additionally, a comparison of sea ice extent predicted by the TS-ConvLSTM with the median Sea Ice Outlooks (SIOs) submitted to the Sea Ice Prediction Network has been carried out. Unlike the TS-ConvLSTM, the median SIOs did not show notable improvements as time passed (i.e., the amount of training data increased). Although the TS-ConvLSTM model has shown the potential for the operational sea ice prediction system, learning more spatio-temporal patterns in the difficult-to-predict natural environment for the robust prediction system should be considered in future work.
Kim, Jung-Jin;Kim, Tae Dong;Choi, Dong Hyuk;Lim, Kyoung Jae;Engel, Bernard;Jeon, Ji-Hong
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.25
no.2
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pp.311-321
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2009
Long-Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) was modified to improve runoff and pollutant load prediction for Korean watersheds with changes in land use classification and event mean concentration produced from observed data in Korea. The L-THIA model was linked with SCE-UA, which is one of the global optimization techniques, to automatically calibrate direct runoff. Modified L-THIA model was applied to Gumho River Basins to analyze spatial distribution of nonpoint source pollution. The results of model calibration during 1991~2000 and validation during 1981~1990 for direct runoff represented high model efficiency of 0.76 for calibration and 0.86 for validation. As a results of spatial analysis of nonpoint source pollution, the BOD was mainly loaded from urban area but SS, TN, and TP from agricultural area which is mainly located along the stream. Modified L-THIA model improve its accuracy with minimum imput data and application efforts. From this study, we can find out the L-THIA model is very useful tool to predict direct runoff and pollutant loads from the watershed and spatial analysis of nonpoint source pollution.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.10
no.6
s.52
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pp.19-28
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2006
Most conventional model updating methods must use mathematical objective function with experimental modal matrices and analytical system matrices or must use information about the gradient or higher derivatives of modal properties with respect to each updating parameter. Therefore, most conventional methods are not appropriate for complex structural system such as bridge structures due to stability problem in inverse analysis with ill-conditions. Sometimes, moreover, the updated model may have no physical meaning. In this paper, a new FE model updating method based on a hybrid optimization technique using genetic algorithm (GA) and Holder-Mead simplex method (NMS) is proposed. The performance of hybrid optimization technique on the nonlinear problem is demonstrated by the Goldstein-Price function with three local minima and one global minimum. The influence of the objective function is evaluated by the case study of a simulated 10-dof spring-mass model. Through simulated case studies, finally, the objective function is proposed to update mass as well as stiffness at the same time. And so, the proposed hybrid optimization technique is proved to be an efficient method for FE model updating.
A hybrid model which uses a probabilistic model and a MLP(multi layer perceptron) model for pattern recognition of EMG(electromyogram) signals is proposed in this paper. MLP model has problems which do not guarantee global minima of error due to learning method and have different approximation grade to bayesian probabilities due to different amounts and quality of training data, the number of hidden layers and hidden nodes, etc. Especially in the case of new test data which exclude design samples, the latter problem produces quite different results. The error probability of probabilistic model is closely related to the estimation error of the parameters used in the model and fidelity of assumtion. Generally, it is impossible to introduce the bayesian classifier to the probabilistic model of EMG signals because of unknown priori probabilities and is estimated by MLE(maximum likelihood estimate). In this paper we propose the method which get the MAP(maximum a posteriori probability) in the probabilistic model by estimating the priori probability distribution which minimize the error probability using the MLP. This method minimize the error probability of the probabilistic model as long as the realization of the MLP is optimal and approximate the minimum of error probability of each class of both models selectively. Alocating the reference coordinate of EMG signal to the outside of the body make it easy to suit to the applications which it is difficult to define and seperate using internal body coordinate. Simulation results show the benefit of the proposed model compared to use the MLP and the probabilistic model seperately.
Five extended cylindrical reticulated shells are proposed by changing distribution rule of diagonal rods based on three fundamental types. Modeling programs for fundamental types and extended types of cylindrical reticulated shell are compiled by using the ANSYS Parametric Design Language (APDL). On this basis, conditional formulas are derived when the grid shape of cylindrical reticulated shells is equilateral triangle. Internal force analysis of cylindrical reticulated shells is carried out. The variation and distribution regularities of maximum displacement and stress are studied. A shape optimization program is proposed by adopting the sequence two-stage algorithm (RDQA) in FORTRAN environment based on the characteristics of cylindrical reticulated shells and the ideas of discrete variable optimization design. Shape optimization is achieved by considering the objective function of the minimum total steel consumption, global and locality constraints. The shape optimization for three fundamental types and five extended types is calculated with the span of 30 m~80 m and rise-span ratio of 1/7~1/3. The variations of the total steel consumption along with the span and rise-span ratio are analyzed with contrast to the results of shape optimization. The optimal combination of main design parameters for five extended cylindrical reticulated shells is investigated. The total steel consumption affected by distribution rule of diagonal rods is discussed. The results show that: (1) Parametric modeling method is simple, efficient and practical, which can quickly generate different types of cylindrical reticulated shells. (2) The mechanical properties of five extended cylindrical reticulated shells are better than their fundamental types. (3) The total steel consumption of cylindrical reticulated shells is optimized to be the least when rise-span ratio is 1/6. (4) The extended type of three-way grid cylindrical reticulated shell should be preferentially adopted in practical engineering. (5) The grid shape of reticulated shells should be designed to equilateral triangle as much as possible because of its reasonable stress and the lowest total steel consumption.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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