The purpose of this study is to evaluate the differences of visual effects by variations in the location of the waistline and the width of the round belt of the basic skirt. The stimuli are 21 samples: 7 variations of the location of the waistline and 3 variations of the width of the belt. The data has been obtained from 43 fashion design majors. The data has analyzed by frequency, factor analysis, anova, scheffe's test and the MCA method. The results of this study are as follows. The visual effects by variations of the location of the waistline and the width of the belt are composed of 3 factors: the shape of the front part of the abdomen, the shape of the side part of the abdomen, and the length of the upper body. The visual effects by variations of the width of the belt have partial significant differences. The visual effects by variations in the location of the waistline have significant differences in all factors. The interaction effects between the location of the waistline and the width of the belt have not significant differences in all factors.
본 논문은 사용자가 이동하려는 위치를 사전에 예측하고 예측된 정보를 이용하여 사용자 서비스를 미리 제공할 수 있도록 하는 위치예측 구조를 제안한다. 제안한 구조는 7개의 단계를 거쳐 사용자의 위치예측 및 지능화된 서비스를 제공하도록 한다. 물리적 센서와 히스토리 데이터베이스로부터 수집된 상황정보는 이질적인 데이터 형태를 갖기 때문에 이로 인한 데이터의 중요도 및 추상화 과정에 어려움이 있다. 이에 본 논문은 데이터의 유형을 동질적인 형태로 바꾸어 특징 추출을 하는 위치 예측구조를 제안한다. 추출된 값은 SOFM을 통해 군집화하고 ARIMA를 통해 미리 사용자의 위치 정보를 얻으며, 추론 엔진을 거쳐 최종 서비스를 실현한다. 제안된 위치예측 구조의 검증을 위해 테스트베드를 구축하고 시나리오에 따라 실험한다.
초기 대체연료차 시장은 고비용으로 인해 수요 잠재력의 지역차가 존재할 것이며 효율적 입지모델은 이러한 지역차를 고려해야 한다. 본 논문은 지역차를 고려한 대체연료차 수요 모델을 기종점 통행량에 통합하는 방법을 제안하며 이를 통해 대체연료차 통행량을 추정한다. 추정된 통행량은 주어진 수의 시설물이 기종점 통행량을 최대로 포괄할 수 있도록 하는 입지모델 (Flow Refueling Location Model)에 입력되어 대체연료 충전소 최적 입지 대안을 제시한다. 사례지역은 플로리다 올랜도 대도시권이며, 수요 추정 및 통행량 통합 시나리오의 결과를 비교 분석한다.
As port functions change to act as an economic catalyst and take on a central position in industries engaged in international trade, port hinterland has become a significant component in international shipping. The success of port hinterland as a strategic base of logistic activities critically depends on location selection factor for international distribution center that links elements of global supply chain management. By examining multi-measurement items empirically, this paper analyzed location selection factor for international logistics distribution center in port hinterland, and evaluated Busan new port hinterland from the user's perspective. Employing exploratory factor analysis, the results revealed that the model structured around five factors incorporating geo-location and accessibility, availability, political supports, cost factors, and quality of business environment is valid and reliable in the context of the location selection factors for logistics distribution center in the context of port hinterland operations. The evaluation of Busan new port hinterland provides useful insights for strategic improvement to accommodate the users' expectation. Further, the model offers both a descriptive and diagnostic strategic management tool for port hinterland development and operations, to guide future improvement.
본 논문에서는 위치 측위의 정확도를 높일 수 있는 방안으로 KNN(K-Nearest Neighbor)과 Local Map Classification 및 Bayes Filter를 융합한 기법을 제안한다. 먼저 이 기법은 Local Map Classification이 실제 지도를 여러 개의 Cluster로 나누고, 다음으로 KNN으로 Cluster들을 분류한다. 그리고 Bayes Filter가 획득한 각 Cluster의 확률을 통하여 Posterior Probability을 계산한다. 이 Posterior Probability으로 로봇이 위치한 Cluster를 검색한다. 성능 평가를 위하여 KNN과 Local Map Classification 및 Bayes Filter을 적용하여서 얻은 위치 측위의 결과를 분석하였다. 분석 결과로 RSSI 신호가 변하더라도 위치 정보는 한 Cluster에 고정되면서 위치 측위의 정확도가 높아진다는 사실을 확인하였다.
If the new town development project begins with inappropriate location then it will be difficult to recruit tenants and the proportion of the infrastructure cost could increase. It is necessary to evaluate the feasibility of the new town development projects to solve this problem. This study aims to identify the current status of the new town development projects and draw up evaluation criteria by examining advanced researches. To identify the importance of each village, we set up the weights through analytic hierarchy process. The evaluation criteria were classified into location conditions and economical efficiency. In the case of location conditions, it was classified into available size, geographical conditions, and accessibility. As a result of analyzing the questionnaire, it was subdivided into officially assessed land prices in case of economic efficiency. This study had some limitations, that is we focused on the location conditions and economic feasibility among other factors. Therefore further study should contain analysis more on socio-cultural aspects such as residents' cooperation or will for this project. By adding results later, we can make more reasonable decisions when we choose appropriate area.
Currently, there are many lateral resisting systems utilized in resisting lateral loads being produced in an earthquake. Such systems can significantly reduce the roof's displacement when placed at an optimum location. Since in the design of tall buildings, the minimum distance between adjacent buildings is important. In this paper, the critical excitation method is used to determine the best location of the belt truss system while calculating the minimum required distance between two adjacent buildings. For this purpose, the belt truss system is placed at a specific story. Then the critical earthquakes are computed so that the considered constraints are satisfied, and the value of roof displacement is maximized. This procedure is repeated for all stories; i.e., for each, a critical acceleration is computed. From this set of computed roof displacement values, the story with the least displacement is selected as the best location for the belt truss system. Numerical studies demonstrate that absolute roof displacements induced through critical accelerations range between 5.36 to 1.95 times of the San Fernando earthquake for the first example and 7.67 to 1.22 times of the San Fernando earthquake for the second example. This method can also be used to determine the minimum required distance between two adjacent buildings to eliminate the pounding effects. For this purpose, this value is computed based on different standard codes and compared with the results of the critical excitation method to show the ability of the proposed method.
It has been established that a crack has an important effect on the dynamic behavior of a structure. This effect depends mainly on the location and depth of the crack. To identify the location and depth of a crack in a structure. Nikolakopoulos et. al. used the intersection point of the superposed contours that correspond to the eigenfrequency caused by the crack presence. However the intersecting point of the superposed contours is not only difficult to find but also incorrect to calculate. A method is presented in this paper which uses optimization technique for the location and depth of the crack. The basic idea is to find parameters which use the structural eigenfrequencies on crack depth and location and optimization algorithm. With finite element model of the structure to calculate eigenfrequencies, it is possible to formulate the inverse problem in optimization format. Method of optimization is augmented lagrange multiplier method and search direction method is BFGS variable metric method and one dimensional search method is polynomial interpolation.
It has been established that a crack has an important effect on the dynamic behavior of a structure. This effect depends mainly on the location and depth of the crack. To identify the location and depth of a crack in a structure, a method is presented in this paper which uses synthetic artificial intelligent technique, that is, Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System(ANFIS) solved via hybrid learning algorithm(the back-propagation gradient descent and the least-squares method) are used to learn the input(the location and depth of a crack)-output(the structural eigenfrequencies) relation of the structural system. With this ANFIS and a continuous evolutionary algorithm(CEA), it is possible to formulate the inverse problem. CEAs based on genetic algorithms work efficiently for continuous search space optimization problems like a parameter identification problem. With this ANFIS, CEAs are used to identify the crack location and depth minimizing the difference from the measured frequencies. We have tried this new idea on a simple beam structure and the results are promising.
It has been established that a crack has an important effect on the dynamic behavior of a structure. This effect depends mainly on the location and depth of the crack. To identify the location and depth of a crack in a structure, a method is presented in this paper which uses synthetic artificial intelligent technique, that is, Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System(ANFIS) solved via hybrid learning algorithm(the back-propagation gradient descent and the least-squares method) are used to learn the input(the location and depth of a crack)-output(the structural eigenfrequencies) relation of the structural system. With this ANFIS and a continuous evolutionary algorithm(CEA), it is possible to formulate the inverse problem. CEAs based on genetic algorithms work efficiently for continuous search space optimization problems like a parameter identification problem. With this ANFIS, CEAs are used to identify the crack location and depth minimizing the difference from the measured frequencies. We have tried this new idea on a simple beam structure and the results are promising.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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