시간적 금전적 압박으로 최근의 웹 응용에서는 체계적인 시험작업이 종종 간과되곤 한다. 게다가 효과적인 웹 응용 시험 방법이 많지 않아 웹 응용에 기존의 시험 방법들을 적용하면서 개발자들은 많은 어려움을 겪고 있다. 빠르고 효과적 인 시험을 위하여 웹 페이지간의 메시지를 모델링한 UML 순차도(Sequence Diagram)로부터 웹 응용을 위한 시험사례를 추출하는 방법을 제안한다. 웹 응용을 위한 시험사례들은 UML의 순차도에서 자기 호출 메시지 (Self-Call Messages)를 포함한 메시지들로부터 추출된다. 시험사례는 시험할 대상인 메시지와 스크립트 함수, 서버 페이지와 추가적인 시험값들로 구성된다. 또한, 웹 응용 시험을 지원하기 위한 간단한 도구를 제시한다. 이 시험 도구는 웹 응용을 시험하기 위한 URL을 생성하고 이를 실행하여 그 결과를 보인다. 생성된 URL은 시험할 서버 페이지의 주소와 추가적인 시험값들로 구성된다. 이 도구는 마이크로소프트 비주얼 베이직으로 작성하였다. 회원 관리 기능을 수행하는 웹 응용개발 과제에 제안하는 시험사례 추출방법과 시험 지원 도구를 적용하였으며 그 유용성을 확인하였다.
In this study, an Artificial Neural Network (ANN) and Adaptive Network-based Fuzzy Inference Systems (ANFIS) prediction models for flexural strength of the cement mortars have been developed. For purpose of constructing this models, 12 different mixes with 144 specimens of the 2, 7, 28 and 90 days flexural strength experimental results of cement mortars containing pure Portland cement (PC), blast furnace slag (BFS), waste tire rubber powder (WTRP) and BFS+WTRP used in training and testing for ANN and ANFIS were gathered from the standard cement tests. The data used in the ANN and ANFIS models are arranged in a format of four input parameters that cover the Portland cement, BFS, WTRP and age of samples and an output parameter which is flexural strength of cement mortars. The ANN and ANFIS models have produced notable excellent outputs with higher coefficients of determination of $R^2$, RMS and MAPE. For the testing of dataset, the $R^2$, RMS and MAPE values for the ANN model were 0.9892, 0.1715 and 0.0212, respectively. Furthermore, the $R^2$, RMS and MAPE values for the ANFIS model were 0.9831, 0.1947 and 0.0270, respectively. As a result, in the models, the training and testing results indicated that experimental data can be estimated to a superior close extent by the ANN and ANFIS models.
We performed the heat aging test to predict the useful lifetime of Elastomeric Bearing Chloroprene Rubber (CR) used for supporting bridge. During the test, we measured elongation that are influenced by temperature and aging time. The failure of a test piece is defined as the point at which the elongation reaches to 75% of the initial value. This failure criterion is based on KS F 4420: 1998 (Elastomeric Bearing for bridge). Through the accelerated heat aging test, we found that the Arrhenius relationship and the Weibull lifetime distribution are appropriate as the life-temperature relationship and lifetime distribution of the CR, respectively. Using the Arrhenius -Weibull model, the parameters of the model are estimated and the lifetime of the CR at use condition is predicted.
Many of the recent investigations in the field of geotechnical engineering focused on the bearing capacity theories of multilayered soil. A number of factors affect the bearing capacity of the soil, such as soil properties, applied overburden stress, soil layer thickness beneath the footing, and type of design analysis. An extensive number of finite element model (FEM) simulation was performed on a prototype slope with various abovementioned terms. Furthermore, several non-linear artificial intelligence (AI) models are developed, and the best possible neural network system is presented. The data set is from 3443 measured full-scale finite element modeling (FEM) results of a circular shallow footing analysis placed on layered cohesionless soil. The result is used for both training (75% selected randomly) and testing (25% selected randomly) the models. The results from the predicted models are evaluated and compared using different statistical indices (R2 and RMSE) and the most accurate model BBO (R2=0.9481, RMSE=4.71878 for training and R2=0.94355, RMSE=5.1338 for testing) and TLBO (R2=0.948, RMSE=4.70822 for training and R2=0.94341, RMSE=5.13991 for testing) are presented as a simple, applicable formula.
The purpose of this paper was to propose a model that recognizes potential users' emotional response toward design by classifying Electroencephalography(EEG). Studies in neuroscience and psychology have made an effort to recognize subjects' emotional response by analyzing EEG data. And this approach has been adopted in design since it is critical to monitor users' subjective response in the preface of design. Moreover, the building design process cannot be reversed after construction, recognizing clients' affection toward design alternatives plays important role. An experiment was conducted to record subjects' EEG data while they view their most/least liked images of small-house designs selected by them among the eight given images. After the recording, a subjective questionnaire, PANAS, was distributed to the subjects in order to describe their own affection score in quantitative way. Google TensorFlow was used to build and train the model. Dataset for model training and testing consist of feature columns for recorded EEG data and labels for the questionnaire results. After training and testing, the measured accuracy of the model was 0.975 which was higher than the other machine learning based classification methods. The proposed model may suggest one quantitative way of evaluating design alternatives. In addition, this method may support designer while designing the facilities for people like disabled or children who are not able to express their own feelings toward alternatives.
As the thin film technology has emerged in various fields, adhesion of the film interface becomes an important issue in terms of the longevity and durability of thin film devices. Diverse nondestructive methods utilizing acoustic techniques have been developed to assess the interfacial integrity. As an effective technique based on the ultrasonic wave focusing and the surface acoustic wave(SAW) generation, scanning acoustic microscopy(SAM) has been investigated for adhesion evaluation. Visualization of film microstructures and quantification of adhesion weakness levels by SAW dispersion are the recent achievements of SAM. To overcome the limitations in the theoretical dispersion model only suitable for perfectly elastic and isotropic materials, a new model has been more recently developed in consideration of film anisotropy and viscoelasticity and applied to the adhesion evaluation of polymeric films fabricated on semiconductive wafers.
The state core of a motor/generator was modeled using dynamic model updating technique based on the modal testing work. In order to take into account the orthotropic effect of laminated structure the axial, radial and circumferential properties of the solid element were separately varied to match the primary modes of the stator core which were extracted from the modal testing. Comparison of the results after model tuning showed fairly good coincidence with measured data.
Shin and Sarkar (1993, 1994) studied the problem of testing for a unit root in an AR(p) signal observed with MA(q) noise when the MA parameters are known. In this paper we consider the case when the MA parameters are unknown and to be estimated. Test statistics are defined using unit root parameter estimates based on three different estimation methods of Hannan and Rissanen (1982), Kohn (1979) and Shin and Sarkar (1995). An AR(p) process contaminated by MA(q) noise is a .estricted ARMA model, for which Shin and Sarkar (1995) derived an easy-to-compute Newton- Raphson estimator The two-stage estimation p.ocedu.e of Hannan and Rissanen (1982) is used to compute initial parameter estimates in implementing the iterative estimation methods of both Shin and Sarkar (1995) and Kohn (1979). In a simulation study we compare the relative performance of these unit root tests with respect to both size and power for p=q=1.
The nonlinear characteristics of a suspension is directly related to the ride quality of a passenger car. In this study, a dynamic experiment for a spring and a damper of a passenger car is performed to analyze the nonlinear characteristics using MTS 1-axial testing machine and a mathematical nonlinear dynamic suspension model based on experimental data is devised to estimate the ride quality using Billings' method. The devised nonlinear model is applied to the ride quality analysis using K factor and the effect of suspension parameters is examined. As a result, the friction between the cylinder and the piston of a damper is the most effective parameter for the ride quality of a passenger car.
This paper describes a newly-developed analysis methodology in comprehensive vibration assessment program (CVAP) of reactor internals to develop a valid-prototype for the design of nuclear power plants. The new analysis methodology developed in this study will be confirmed through a scale model testing (SMT). Based on the measurements obtained from dynamic pressure transducers in the SMT, a new non-dimensional equation is developed to apply the forcing functions at reactor internals for the prototype. In addition to the new non-dimensional equation, a computational fluid dynamics(CFD) is used to develop the application of the hydraulic loads at reactor internals for the prototype.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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