A study on the dynamic analysis of a tracked vehicle for mining on deep-sea bed with very soft soil is presented. An equation for the interaction between track and soft soil is employed to develop a track/soil interaction module called TVAS. The vehicle is modeled as a multi-body dynamic system using a multi-body dynamic analysis program. The developed module is incorporated into the multi-body dynamic analysis program with a user subroutine. The dynamic behavior and design of the mining vehicle on deep-sea bed is investigated.
World-Wide Web(WWW)이 발전하면서 웹으로부터 사용자가 원하는 정보를 효과적으로 찾기 위한 정보검색 방법론이 연구가들로부터 중요한 이슈로서 대두되었고 이에 기반하여 여러 상용 정보검색 시스템들이 등장하게 되었다. 그러나, 이러한 정보검색 시스템들은 웹에 존재하는 데이터의 비구조화와 다양성, 사용자의 다양성, 그리고 정보의 질과 양이 문제로 인하여 사용자의 의도와 요구에 맞는 정보를 구하기 어렵다. 또한, 웹 상의 많은 데이터들로부터 단순히 일반적인 정보만을 얻어 이용할 뿐 효과적인 지식의 탐사나 관리 기능을 갖고 있지 않다. 본 논문에서는 이전의 정보검색 시스템들이 갖는 문제점을 분석하고 이를 보완하고자 웹에 대한 지식 발견(Knowledge Discovery)의 새로운 시도인 웹 마이닝(Web Mining)에 대한 관련 연구를 토대로 웹 마이닝 시스템을 설계 및 구현한다. 특히, 사용자의 의도를 정확히 전달하기 위하여 기존의 SQL 과 유사한 형태의 질의어인 WMSQL을 사용하여 웹 문서의 내용에 직접적인 웹 마이닝을 수행하는 Web Content Mining을 개발함으로서 웹의 비구조화된 데이터로부터 의미있고 함축적인 지식을 추출할 수 있도록 한다.
To optimize controller design and improve static and dynamic performances of three-phase four-leg inverter systems, a compound control method that combines state feedback and quasi-sliding mode variable structure control is proposed. The linear coordinate change matrix and the state variable feedback equations are derived based on the mathematical model of three-phase four-leg inverters. Based on system relative degrees, sliding surfaces and quasi-sliding mode controllers are designed for converted linear systems. This control method exhibits the advantages of both state feedback and sliding mode control. The proposed controllers provide flexible dynamic control response and excellent stable control performance with chattering suppression. The feasibility of the proposed strategy is verified by conducting simulations and experiments.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.11-17
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2022
Design-bid-build (DBB) is the most common project delivery method among highway projects. State Highway Agencies (SHAs) usually apply a low-bid approach to select contractors for their DBB projects. In this approach, the Federal Highway Agency suggests SHAs heighten contractors' competition to lower bid prices. However, these attempts may become ineffective due to collusive bidding arrangements among certain contractors. One common strategy is the rotation of winning bidders of a group of contractors who bid on many of the same projects. These arrangements may also be specific to a particular region or vary in time. Despite the practices' adverse effects on bidding outcomes, an effective model to detect red-flag bidding patterns is lacking. This study fills the gap by proposing a novel framework that utilizes pattern mining techniques and statistical tests for unusual pattern detection. A case study with historical data from an SHA is conducted to illustrate the proposed framework.
In order to improve the low accuracy of traditional wireless network health information retrieval methods, a wireless network health information retrieval method is designed based on data mining algorithm. The invalid health information stored in wireless network is filtered by data mapping, and the health information is clustered by data mining algorithm. On this basis, the high-frequency words of health information are classified to realize wireless network health information retrieval. The experimental results show that exactitude of design way is significantly higher than that of the traditional method, which can solve the problem of low accuracy of the traditional wireless network health information retrieval method.
Chicoine, Thierry;Tremblay, Robert;Massicotte, Bruno
Steel and Composite Structures
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제2권3호
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pp.171-194
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2002
In this paper, the behaviour of axially loaded partially encased composite columns made with light welded H steel shapes is examined using ABAQUS finite element modelling. The results of the numerical simulations are compared to the response observed in previous experimental studies on that column system. The steel shape of the specimens has transverse links attached to the flanges to improve its local buckling capacity and concrete is poured between the flanges only. The test specimens included 14 stubcolumns with a square cross section ranging from 300 mm to 600 mm in depth. The transverse link spacing varied from 0.5 to 1 times the depth and the width-to-thickness ratio of the flanges ranged from 23 to 35. The numerical model accounted for nonlinear stress-strain behaviour of materials, residual stresses in the steel shape, initial local imperfections of the flanges, and allowed for large rotations in the solution. A Riks displacement controlled strategy was used to carry out the analysis. Plastic analyses on the composite models reproduced accurately the capacity of the specimens, the failure mode, the axial strain at peak load, the transverse stresses in the web, and the axial stresses in the transverse links. The influence of applying a typical construction loading sequence could also be reproduced numerically. A design equation is proposed to determine the axial capacity of this type of column.
This study seeks methods to analyze users' perception in fashion designs shown in social media using textmining analysis methods. The research methods selected 'men's stripe shirts' as subjects and collected texts related to the subject mainly from blogs. Texts from 13,648 posts from November 1st, 2015 to October 31st, 2016 were analyzed by applying the LDA algorithm and content analysis. As a result, the wearing status per season and subjects of men's stripe shirts were derived. Across the entire period, the main topics discussed by users to be pattern, customized suits, brands, coordination and purchase information. In terms of seasons, spring time showed the sharing of information on coordinating daily looks or boyfriend looks, and during the winter season the information shared were about shirts suitable for special occasions such as job interviews and stripe shirts that match suits. The study results showed that text-mining analysis is capable of analyzing the context and provide a user-centered index responding to demands newly mentioned by users along with the rapid changes in fashion design trends.
People write reviews of numerous products or services on the Internet, in their blogs or community bulletin boards. These unstructured data contain important emotions and opinions about the author's product or service, which can provide important information for future product design or marketing. However, this text-based information cannot be evaluated quantitatively, and thus they are difficult to apply to mathematical models or optimization problems for product design and improvement. Therefore, this study proposes a method to quantitatively extract user's opinion or preference about a specific product or service by utilizing a lot of text-based information existing on the Internet or online. The extracted unstructured text information is decomposed into basic unit words, and positive rate is evaluated by using existing emotional dictionaries and additional lists proposed in this study. This can be a way to effectively utilize unstructured text data, which is being generated and stored in vast quantities, in product or service design. Finally, to verify the effectiveness of the proposed method, a case study was conducted using movie review data retrieved from a portal website. By comparing the positive rates calculated by the proposed framework with user ratings for movies, a guideline on text mining based evaluation of unstructured data is provided.
GIS 기술의 발달로 많은 양의 공간 데이터가 축적됨에 따라 공간 데이터 마이닝의 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 새로운 공간 데이터 마이닝 시스템 SD-Miner를 제안한다. SD-Miner는 크게 입력과 출력을 담당하는 사용자 인터페이스, 공간 데이터 마이닝 기능을 처리하는 데이터 마이닝 모듈, DBMS를 이용하여 데이터를 저장하고 관리하는 데이터 저장 모듈의 세 부분으로 구성된다. 특히, 데이터 마이닝 함수 모듈에서는 공간 데이터 마이닝의 주요 기법인 공간 클러스터링, 공간 분류, 공간 특성화, 시공 간 연관규칙 탐사 기능을 제공한다. SD-Miner는 다음과 같은 특징을 가진다. SD-Miner는 사용자로 하여 금 공간 데이터 마이닝뿐만 아니라 비 공간 데이터에 대한 마이닝도 가능하게 하며, 각 마이닝 함수들을 라이브러리 형태로 제공하기 때문에 다른 시스템에서도 쉽게 사용 가능하다. 또한, 마이닝 매개 변수들을 테이블의 형태로 입력받기 때문에 시스템의 범용성이 높다. 개발된 SD-Miner의 실용성을 규명하기 위하여 실제 공간 데이터를 이용한 데이터 마이닝을 수행함으로써 여러 가지 의미있는 결과를 도출한다.
시간 데이타마이닝은 기존 데이타마이닝에 시간 개념을 추가하여 "시간값을 가진 대용량 데이타로부터 이전에 잘 알려지지는 않았지만, 묵시적이고 잠재적으로 유용한 시간 지식을 탐사하는 기술"로 정의된다. 시간 지식이란 주기적 패턴, 캘린더 패턴, 경향 등과 같이 시간 의미와 시간 관계를 가진 지식을 말한다. 실세계에서는 환자의 병력, 상품 구매 이력, 웹 로그 등과 같은 다양한 시간 데이타가 존재하며 이로부터 여러 형태의 유용한 시간 지식을 찾아낼 수 있다. 데이타마이닝에 대한 연구가 진행되면서 순차 패턴, 유사 시계열 탐사, 주기적 연관규칙 탐사 등과 같이 시간 지식을 탐사하고자 하는 시간 데이타마이닝에 대한 부분적인 연구가 수행되었다. 그러나 기존 연구는 단순히 데이타의 발생 순서 및 유사한 패턴을 찾아내는데 중점을 두고 있어 데이타가 포함하고 있는 시간 의미와 시간 관계를 탐사하는데 부족하며, 시간 지식의 전체적인 측면보다는 연관 규칙과 같은 일부분만을 다루고 있다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 시간 데이타마이닝에 대한 체계적인 연구를 위하여 시간 데이타마이닝에 대한 기존 연구 내용과 해결해야 할 문제점을 분석하고 이를 바탕으로 전체적인 프레임워크를 제시하였다. 또한 그 구현 방안 및 적용평가를 수행하였다. 프레임워크에서는 시간 데이타마이닝 모델을 제안하고, 이를 바탕으로 시간 데이타마이닝 질의어와 시간 지식을 탐사할 수 있는 시간 데이타마이닝 시스템을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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