Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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1998.10a
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pp.304-311
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1998
An algorithm to enhance spectra matching of acceleration time history used in the seismic analysis of nuclear power plants(NPP) is proposed. The new scheme provides the solution on the highly fluctuating and over conservatism problems that happened in order to satisfy design spectrum enveloping criteria in the traditional method. To obtain optimized spectrum for a time history, a spectrum matching procedure that adapts a system identification technique is also developed. The algorithm also introduces maximum displacement control, baseline correction, clipping and raising of maximum peak of time history, and power spectral density (PSD) control of time history. It is verified through numerical examples that this new scheme can definitely generate acceleration time history, closely matching the target spectra and satisfying other stipulated requirements.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2014.06a
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pp.239-240
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2014
Researchers in KISTI have been participating in the WISET Fellow Mentoring program since 2009 [1]. We describe the history and future of WISET Fellow Mentoring program from KISTI. We have communicated with mentees more freely and effectively using complementary online and offline system. In addition, we designed a automated matching process in order to help mentors and mentees to begin mentoring with satisfaction [2-6]. In the future, we plan to use our automated matching process for matching candidate mentors and mentees in order to obtain more satisfaction in mentoring.
This study presents a methodology of history matching to evaluate the productivity of shale gas reservoir with high reliability and predict future production rate in the Horn-River basin, Canada. Sensitivity analysis was performed to analyze the effect of physical properties of shale gas reservoir on productivity. Based on the results, reservoir properties were classified into 4 cases and history matching were performed considering the classified 4 cases as objective function. The blind test was conducted using additional field production data for 3 years after the history matching period. The error of gas production rate in Case 1(all reservoir parameters), Case 2(influenced parameters for productivity), Case 3(controllable parameters), and Case 4(uncontrollable parameters) were 7.67%, 7.13%, 17.54%, and 10.04%, respectively. This means that it seems to be effective to consider all reservoir parameters in early period for 4 years but Case 2 which considered influenced parameters for productivity shows the highest reliability in predicting future production. The estimated ultimate recovery (EUR) of production well predicted using the Case 2 model was estimated to be 17.24 Bcf by December 2030 and the recovery factor compared to original gas in place (OGIP) was 32.2%.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.25
no.1
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pp.43-52
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2021
According to several seismic design standards, a ground motion time history should be selected similar to the design response spectrum, or a ground motion time history should be modified by matching procedure to the design response spectrum through the time-domain method. For the response spectrum matching procedure, appropriate seed ground motions need to be selected to maintain recorded earthquake accelerogram characteristics. However, there are no specific criteria for selecting the seed ground motions for applying this methodology. In this study, the characteristics of ground motion time histories between seed motions and spectral matched motions were compared. Intensity measures used in the design were compared, and their change by spectral matching procedure was quantified. In addition, the seed ground motion sets were determined according to the response spectrum shape, and these sets analyzed the response of nonlinear and equivalent linear single degrees of freedom systems to present the seed motion selection conditions for spectral matching. As a result, several considerations for applying the time domain spectral matching method were presented.
Image matching is fundamental process to identify conjugate points on the stereo images. However, standard methods or general solutions for matching problem have not been found yet, in spite of long history. Quality of the matching basically depends on uniqueness of the matching entity and robustness of the algorithm. In this study, conjugate points were extracted by implementing interest operator, then area based matching method was applied to the topographical characteristics of the gray value as the matching entities. The matching entities were utilized based on the concept of the intrinsic image.
In the present study, we develop two history matching techniques based on Markov chain Monte Carlo method where radial basis function and Gaussian distribution generated by unconditional geostatistical simulation are employed as the random walk transition kernels. The Bayesian inverse methods for aquifer characterization as the developed models can be effectively applied to the condition even when the targeted information such as hydraulic conductivity is absent and there are transient hydraulic head records due to imposed stress at observation wells. The model which uses unconditional simulation as random walk transition kernel has advantage in that spatial statistics can be directly associated with the predictions. The model using radial basis function network shares the same advantages as the model with unconditional simulation, yet the radial basis function network based the model does not require external geostatistical techniques. Also, by employing radial basis function as transition kernel, multi-scale nested structures can be rigorously addressed. In the validations of the developed models, the overall predictabilities of both models are sound by showing high correlation coefficient between the reference and the predicted. In terms of the model performance, the model with radial basis function network has higher error reduction rate and computational efficiency than with unconditional geostatistical simulation.
Park, Won-Kyu;Nam, Tae-Kwang;Park, Jung-Hun;Hong, Wan
Journal of the Korea Furniture Society
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v.20
no.6
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pp.605-611
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2009
This paper reports the application of radiocarbon wiggle matching for Korean wooden artifacts such as furniture and Buddhist statues for precise dating. Ten biannual samples of 20 years (AD 1249-1268) for AMS (accelerator mass spectrometry) radiocarbon measurements were prepared from a board of the pedestal for Buddhist statue at Jeongsusa (temple) in Kangwhado, Korea, which was dendrochronologically dated. The average 95.4% confidence interval of radiocarbon dating without wiggle matching was 123 year. When wiggle matching technique was applied, it became 37 year, 3.3 times smaller than that without wiggle matching. The results indicated that wiggle matching technique using the calibration curve for northern hemisphere (IntCal04: International radiocarbon calibration curve announced in 2004) can produce precise dates for Korean wooden artifacts which possess as much as 20 tree rings.
In the present study, an enhanced subsurface prediction algorithm based on a non-parametric geostatistical model and a history matching technique through Gibbs sampler is developed and the iterative prediction improvement procedure is proposed. The developed model is applied to a simple two-dimensional synthetic case where domain is composed of three different hydrogeologic media with $500m{\times}40m$ scale. In the application, it is assumed that there are 4 independent pumping tests performed at different vertical interval and the history curves are acquired through numerical modeling. With two hypothetical borehole information and pumping test data, the proposed prediction model is applied iteratively and continuous improvements of the predictions with reduced uncertainties of the media distribution are observed. From the results and the qualitative/quantitative analysis, it is concluded that the proposed model is good for the subsurface prediction improvements where the history data is available as a supportive information. Once the proposed model be a matured technique, it is believed that the model can be applied to many groundwater, geothermal, gas and oil problems with conventional fluid flow simulators. However, the overall development is still in its preliminary step and further considerations needs to be incorporated to be a viable and practical prediction technique including multi-dimensional verifications, global optimization, etc. which have not been resolved in the present study.
International journal of advanced smart convergence
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v.1
no.2
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pp.39-42
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2012
This paper proposed a method that detects emergency situations in a video stream using MHI (Motion History Image) and template matching for a video-based intelligent security system. The proposed method creates a MHI of each human object through image processing technique such as background removing based on GMM (Gaussian Mixture Model), labeling and accumulating the foreground images, then the obtained MHI is compared with the existing MHI templates for detecting an emergency situation. To evaluate the proposed emergency detection method, a set of experiments on the dataset of video clips captured from a security camera has been conducted. And we successfully detected emergency situations using the proposed method. In addition, the implemented system also provides MMS (Multimedia Message Service) so that a security manager can deal with the emergency situation appropriately.
Nowadays, many commercial CAD systems support history-based, constraint-based and feature-based modeling. Unfortunately, most systems fail during the re-evaluation phase when various kind of topological changes occur. This issue is known as "persistent naming" which refers to the problem of identifying entities in an initial parametric model and matching them in the re-evaluated model. Most works in this domain focus on the persistent naming of atomic entities such as vertices, edges or faces. But very few of them consider the persistent naming of aggregates like shells (any set of faces). We propose in this paper a complete framework for identifying and matching any kind of entities based on their underlying topology, and particularly shells. The identifying method is based on the invariant structure of each class of form features (a hierarchical structure of shells) and on its topological evolution (an historical structure of faces). The matching method compares the initial and the re-evaluated topological histories, and computes two measures of topological similarity between any couple of entities occurring in both models. The naming and matching method has been implemented and integrated in a prototype of commercial CAD Software (Topsolid).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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