This paper studies the dynamic behavior of laminated composite circular cylindrical shells interacting with a fluid. The mathematical formulation of the dynamic problem for an elastic body is developed based on the variational principle of virtual displacements and the relations of linear elasticity theory. The behavior of an ideal compressible fluid is described by the potential theory, the equations of which together with boundary conditions are transformed to a weak form. The hydrodynamic pressure exerted by the fluid on the internal surface of the shell is calculated according to the linearized Bernoulli equation. The numerical implementation of the mathematical formulation has been done using the semi-analytical finite element method. The influence of the ply angle and lay-up configurations of laminated composites on the natural vibration frequencies and the hydroelastic stability boundary have been analyzed for shells with different geometrical dimensions and under different kinematic boundary conditions set at their edges. It has been found that the optimal value of the ply angle depends on the level of filling of the shell with a fluid. The obtained results support the view that by choosing the optimal configuration of the layered composite material it is possible to change upwards or downwards the frequency and mode shape, as well as the critical velocity for stability loss over a wide range.
As the technology of Smart City and Digital Twin is developing, techniques to integrate BIM data of infrastructure facilities into GIS are becoming more critical. Hence, this study aims to manage BIM data representing bridge and tunnel structures through the Industry Foundation Classes (IFC) standard and to develop a method to link these IFC-compliant files to the GIS standard CityGML without loss of information. We analyze the criteria for creating BIM data for bridges and tunnels by reviewing the BIM guidelines set by each client. We use these criteria to suggest methods for data management based on InfraBIM as a specific IFC class standard. Furthermore, we perform model analysis to determine the necessary design and construction field-appropriate model process and Level of Detail (LOD). From the model analysis, we conclude that the classified BIM models can be used as base data to generate BIM models of bridges and tunnels for facility management.
Manoj Khaniya;Yasuto Tachikawa;Kodai Yamamoto;Takahiro Sayama;Sunmin Kim
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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pp.25-25
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2023
The ensemble optimal interpolation (EnOI) scheme is a sub-optimal alternative to the ensemble Kalman filter (EnKF) with a reduced computational demand making it potentially more suitable for operational applications. Since only one model is integrated forward instead of an ensemble of model realizations, online estimation of the background error covariance matrix is not possible in the EnOI scheme. In this study, we investigate two Gaussian noise based ensemble generation strategies to produce dynamic covariance matrices for assimilation of water level observations into a distributed hydrological model. In the first approach, spatially correlated noise, sampled from a normal distribution with a fixed fractional error parameter (which controls its standard deviation), is added to the model forecast state vector to prepare the ensembles. In the second method, we use an adaptive error estimation technique based on the innovation diagnostics to estimate this error parameter within the assimilation framework. The results from a real and a set of synthetic experiments indicate that the EnOI scheme can provide better results when an optimal EnKF is not identified, but performs worse than the ensemble filter when the true error characteristics are known. Furthermore, while the adaptive approach is able to reduce the sensitivity to the fractional error parameter affecting the first (non-adaptive) approach, results are usually worse at ungauged locations with the former.
Han, Sang-Lin;Jung, Kyung Sik;Lee, Myoung Soung;Lee, Jong Won
Asia Marketing Journal
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제17권2호
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pp.97-125
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2015
In this study, we tried to evaluate the relative importance and find out the differences in consumer perceptions regarding service recovery strategies and the service provider in the distribution industry by using AHP (Analytic Hierarchy Process) analysis method. Therefore in this study, we tried to systematize various recovery strategies which were considered very important during service failure process in the distribution industry and analyze the relative importance for each recovery strategy. We set hierarchy composed of four items of monetary, action-oriented, psychological, and assured level as primary selection criteria and a total of 16 items(indemnity, refund, gift, gift certificate, prompt resolution, exchange, manager support, explanation, apology, empathy, acknowledge, kindness, assortment, after service, manage subcontractor, manage employee) as secondary selection criteria. We tried to take one step further from the service sector and study service recovery strategies specialized in distributor services. This study suggests various implications about service recovery strategies of distributors. First, this study can provide practical implications - e.g. service recovery efforts should be applied differently depending on service channels. There is a perceptual difference with respect to the importance of the types of service recovery strategies between service provider and final customer. Second, we can find theoretical implications in terms of identifying the priorities through hierarchy design of new recovery strategies and comparison of each element from the classifications of the current fractional recovery strategies. We hope to help service providers to build more efficient recovery strategy system based on the results of this study.
Deep learning methods and their application have become an essential part of prediction and modeling in water-related research areas, including hydrological processes, climate change, etc. It is known that application of deep learning leads to high availability of data sources in hydrology, which shows its usefulness in analysis of precipitation, runoff, groundwater level, evapotranspiration, and so on. However, there is still a limitation on microclimate analysis and prediction with deep learning methods because of deficiency of gauge-based data and shortcomings of existing technologies. In this study, a real-time rainfall prediction model was developed from a sky image data set with convolutional neural networks (CNNs). These daily image data were collected at Chung-Ang University and Korea University. For high accuracy of the proposed model, it considers data classification, image processing, ratio adjustment of no-rain data. Rainfall prediction data were compared with minutely rainfall data at rain gauge stations close to image sensors. It indicates that the proposed model could offer an interpolation of current rainfall observation system and have large potential to fill an observation gap. Information from small-scaled areas leads to advance in accurate weather forecasting and hydrological modeling at a micro scale.
In order to meet the trend, construction public data are already disclosing not only data generated at the construction site but also various data ranging from inspection reports and public construction contracts through multiple portals. However, unlike the excellence of the open performance evaluated by the number of data, it is difficult to evaluate the specific level of disclosure because there is no case of analyzing the quality, ease of use, and possibility of further opening of the public construction data set. On the other hand, performance measurement is already performed using an internationally agreed evaluation method in different fields such as real estate, population, and environment. So it is essential to analyze the current status of public data openings in the construction field and to derive improvement tasks. Therefore, this study conducted a survey of researchers with the highest system utilization targeting representative public data open systems in the construction field, such as E-AIS(세움터) and KISCON. To ensure fairness and increase comparability, the questionnaire was composed using evaluation items on implementing public data conducted annually by the World Wide Web Foundation, an international non-profit organization. With these responses, we investigated the status of public data disclosure and opinions on data quality and derived tasks to improve public data disclosure in construction through the analysis of the results.
Objective: The purpose of this study is to investigate the impact of visual biofeedback methods utilizing pressure sensors on the static balance of stroke patients. Design: Randomized crossover study. Methods: A total of 27 patients with hemiparesis participated in this study. The following three feedback conditions were considered: condition 1 (Knowledge of performance feedback), condition 2 (Knowledge of result feedback), and condition 3 (None feedback). A force plate was used to measure static balance. The total sway length, average sway velocity, x-axis excursion, and y-axis excursion of the center of pressure were measured. One-way repeated-measures analysis of variance was employed for comparisons of variables between each condition. The statistical significance level was set at α = 0.05 for all analyses. Results: There was a significant difference in the static balance results between each feedback condition (p<0.05). In the post-hoc results, it was confirmed that the static balance was significant in the order of knowledge of performance feedback, knowledge of result feedback, and none feedback. Conclusions: When comparing the three conditions, it was observed that knowledge of performance feedback showed the most improved effect on static balance ability. As further research progresses, that this approach could be used as an effective intervention method in clinical settings.
Objective: The aim of this study was to investigate the effect of an 8-week closed kinetic chain typed Reformer and Chair Pilates exercise on static and dynamic lower limb alignment for healthy female adults. Method: Ten healthy young female adults without musculoskeletal injury history in last 6 months (Age: 29.3 ± 3.5 yrs., Height: 165 ± 3.4 cm, Body mass: 58.2 ± 5.4 kg) participated in this study. All participants asked to join the 8-week closed kinetic chain typed Reformer and Chair Pilates exercise, and the program was conducted for 60 minutes twice a week. Participants were asked to be measure a static Q-angle and performed free squat one week before and after the program. A 3-D motion analysis with 8 infrared cameras and 5 channels of EMG was executed in this study. The effectiveness of the training was evaluated by paired t-test, and the significance level was set at .05. Results: A significantly decreased in internal rotation angles was found at hip joint during free squat after the training. Also, significantly decreased in lateral rotation angles were found at knee and ankle joint during free squat after training. Finally, significantly decreased in muscle activations were found at adductor longus and peroneus longus during free squat after training. Conclusion: From results of our study, it is concluded that an 8-week closed kinetic chain typed Pilates exercise positively effect on lower limb alignment during dynamic movement.
In this paper, a test bed for real-time network Real-Time Kinematic (RTK) research was constructed using reference stations of the NGII. A group of candidate station networks was derived, including three stations in Seoul. The group consisted of four stations with a distance of less than 100 km between them. Among several candidates, a network composed of stations with short distances between them and demonstrating good data quality for all reference stations was selected as the test bed. After collecting real-time data in Radio Technical Committee for Maritime services (RTCM) format from the selected stations and conducting a noise analysis on measurements, mm-level carrier phase measurement noise was confirmed. Afterwards, the user set the reference station inside the test bed and analyzed the network RTK positioning performance of the MAC method using the GPS L1 frequency as post-processing. From the result of the analysis it was confirmed that the residual error for all users was within 10 cm after applying the correction. Additionally, after determining integer ambiguities through Least-squares AMBiguity Decorrelation Adjustment (LAMBDA), it was confirmed that the fix rate was 100%, and all ambiguities were resolved as true values.
The aim of this study was to analyze and typify the body shape of tall women aged 20-69 using 3D measurement data from the 2020 8th Human Dimensions Survey data with greater than 165.0 cm in height defined as large stature. Each body type's characteristics were examined to derive points of differentiation compared to women of average body type. The analysis showed that as height increases, body height, length, and generally body circumference, thickness, and width also increase. However, taller women were found to have thinner waists, indicating a wider, flatter waist area. Waist circumference was also smaller, albeit not at a statistically significant level. Body shapes of adult women over 165.0 cm tall were classified into three types. The following body types were analyzed: thick ankles and drooping shoulders, thin and short torso, tall and long, long torso and thick ankles, large body circumference, thickness and width, normal torso length, and short stature and thin ankles. To develop garments for adult women over 165.0 cm tall, a new drafting method was required set the waist, knee height, and shoulder width.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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