A wind turbine power performance test is very important to wind turbine manufacturers because a wind farm developer or planner must want to define power performance characteristics and reliability of new wind turbines. Based on the IEC 61400-12-1, A wind turbine test site has to be nicely installed at flat terrain for testing. We are developing the wind power system which is IEC wind class IIa model with rated power of 3MW. KEPCO's Gochang power testing center was considered as candidates to build the test site without site calibration. This paper aims to verify the validity of the test site by using implement site assessment result that was based on IEC 61400-12-1.
This study proposes a sensitivity analysis method for slope stability based on the least squares support vector machine (LS-SVM) to examine the influencing factors of slope stability. The method uses LS-SVM as an algorithm for machine learning. An appropriate training dataset is established according to the slope characteristics, and a testing dataset is designed orthogonally. Results of the testing data in the experiment design are calculated after training using the LS-SVM model. The sensitivity of the slope stability of each factor is examined via gray correlation analysis. The results are consistent with those of the traditional Bishop analysis and can be used as a reference for optimizing slope design.
Purpose: The purpose of this study was to develop and establish the psychometric properties of a clinical nursing competency evaluation tool to be utilized by clinical preceptors. Methods: The initial items were identified through in-depth literature review and field interviews based on a hybrid model. Content validation of the items was evaluated through three rounds of content validity testing. Participants were 34 clinical preceptors and 443 nursing students participating in clinical practice. Data were analyzed using exploratory and confirmatory factor analysis, convergence and discriminant validity, internal consistency and inter-rater reliability. Results: The final scale consisted of 23 items and four factors, fundamental nursing skills performance, critical thinking skills based on the nursing process, basic nursing knowledge, and professional attitude; these factor explained 69.7% of the total variance. The analysis with multi-trait/multi-item matrix correlation coefficients yielded 100.0% and 95.7 % convergence and discriminant validity, respectively. Cronbach's alpha for the total items was .95. The four subscale model tested by confirmatory factor analysis was satisfactory. Inter-rater reliability ranged from .912 to .967. Conclusion: This scale was found to be a reliable and valid instrument that clinical preceptors can apply for evaluating the clinical nursing competency of nursing students in clinical settings.
A two-dimensional numerical model based on the finite element method was built to simulate the wave propagation phenomena that occur during the ultrasonic time of flight diffraction (TOFD) process. First, longitudinal-wave TOFD was simulated, and the numerical results agreed well with the theoretical results. Shear-wave TOFD was also investigated because shear waves have higher intensity and resolution. The shear wave propagation was studied using three models with different boundary conditions, and the tip-diffracted shear-to-longitudinal wave was extracted from the A-scan signal difference between the cracked and non-cracked specimens. This signal showed very good agreement between the geometrical and numerical arrival times. The results of this study not only provide better understanding of the diffraction phenomena in TOFD, but also prove the potential of shear-wave TOFD for practical application.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권7호
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pp.2752-2768
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2020
Phishing websites can have devastating effects on governmental, financial, and social services, as well as on individual privacy. Currently, many phishing detection solutions are evaluated using small datasets and, thus, are prone to sampling issues, such as representing legitimate websites by only high-ranking websites, which could make their evaluation less relevant in practice. Phishing detection solutions which depend only on the URL are attractive, as they can be used in limited systems, such as with firewalls. In this paper, we present a URL-only phishing detection solution based on a convolutional neural network (CNN) model. The proposed CNN takes the URL as the input, rather than using predetermined features such as URL length. For training and evaluation, we have collected over two million URLs in a massive URL phishing detection (MUPD) dataset. We split MUPD into training, validation and testing datasets. The proposed CNN achieves approximately 96% accuracy on the testing dataset; this accuracy is achieved with URL schemes (such as HTTP and HTTPS) removed from the URL. Our proposed solution achieved better accuracy compared to an existing state-of-the-art URL-only model on a published dataset. Finally, the results of our experiment suggest keeping the CNN up-to-date for better results in practice.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권8호
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pp.533-542
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2020
This study estimates the nature of the relationship of entrepreneurship and business confidence on youth unemployment in the Philippines over the 2001-2017 period. The paper employed a range of cointegrating regression models, namely, autoregressive distributed lag (ARDL) bounds testing approach, Johansen-Juselius (JJ) and Engle-Granger (EG) cointegration models, dynamic OLS, fully modified OLS, and canonical cointegrating regression (CCR) estimation techniques. The Granger causality based on error correction model (ECM) was also performed to determine the causal link of entrepreneurship and business confidence on youth unemployment. The ARDL bounds testing approach, Johansen-Juselius (JJ) and Engle-Granger (EG) cointegration models confirmed the existence of long-run equilibrium relationship of entrepreneurship and business confidence on youth unemployment. The long-run coefficients from JJ and dynamic OLS show significant long-run and positive relationship of entrepreneurship and business confidence on youth unemployment. While results of the long-run coefficients from fully modified OLS and canonical cointegrating regression (CCR) found that only entrepreneurship has significant and positive relationship with youth unemployment in the long-run. The Granger causality based on error correction model (ECM) estimates show evidence of long-run causal relationship of entrepreneurship and business confidence on youth unemployment. In the short-run, increases in entrepreneurship and business confidence causes youth unemployment to decrease.
추적성 개념은 모델 중심의 개발에서만이 아니라 테스트를 위하여 매우 중요한 요소이다. 어떤 기능을 중심으로 높은 추상수준에서부터 낮은 수준의 프로그램까지 수직적인 추적은 모델로부터 테스트와 디버깅 단계에 이르기까지 시스템을 잘 관리할 수 있게 한다. 또한 테스트 단계에서 발견한 결함에 대한 오류를 추적할 때 발생하는 단계별 추상 수준의 분리를 추적가능성으로 극복하게 한다. 이 논문에서는 XML을 기반으로 모델과 시험사례 그리고 소스코드를 수직적으로 추적하여 더욱 엄격한 테스트가 되는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 추적이란 개념이 어떻게 작동하고 오류 부분을 찾아내는지 보이며 구체적인 사례를 이용하여 방법을 소개한다.
This study investigated and predicted the Marshall stability of glass-fiber asphalt mix, carbon-fiber asphalt mix and glass-carbon-fiber asphalt (hybrid) mix by using machine learning techniques such as Artificial Neural Network (ANN), Support Vector Machine (SVM) and Random Forest(RF), The data was obtained from the experiments and the research articles. Assessment of results indicated that performance of the Artificial Neural Network (ANN) based model outperformed applied models in training and testing datasets with values of indices as; coefficient of correlation (CC) 0.8492 and 0.8234, mean absolute error (MAE) 2.0999 and 2.5408, root mean squared error (RMSE) 2.8541 and 3.3165, relative absolute error (RAE) 48.16% and 54.05%, relative squared error (RRSE) 53.14% and 57.39%, Willmott's index (WI) 0.7490 and 0.7011, Scattering index (SI) 0.4134 and 0.3702 and BIAS 0.3020 and 0.4300 for both training and testing stages respectively. The Taylor diagram also confirms that the ANN-based model outperforms the other models. Results of sensitivity analysis show that Carbon fiber has a major influence in predicting the Marshall stability. However, the carbon fiber (CF) followed by glass-carbon fiber (50GF:50CF) and the optimal combination CF + (50GF:50CF) are found to be most sensitive in predicting the Marshall stability of fibrous asphalt concrete.
Moysan, J.;Ploix, M.A.;Corneloup, G.;Guy, P.;Guerjouma, R. El;Chassignole, B.
비파괴검사학회지
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제28권3호
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pp.245-253
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2008
A precise description of the material is a key point to obtain reliable results when using wave propagation codes. In the case of multipass welds, the material is very difficult to describe due to its anisotropic and heterogeneous properties. Two main advances are presented in the following. The first advance is a model which describes the anisotropy resulting from the metal solidification and thus the model reproduces an anisotropy that is correlated with the grain orientation. The model is called MINA for modelling anisotropy from Notebook of Arc welding. With this kind of material model1ing a good description of the behaviour of the wave propagation is obtained, such as beam deviation or even beam division. But another advance is also necessary to have a good amplitude prediction: a good quantification of the attenuation, particularly due to grain scattering, is also required as far as attenuation exhibits a strong anisotropic behaviour too. Measurement of attenuation is difficult to achieve in anisotropic materials. An experimental approach has been based both on the decomposition of experimental beams into plane waves angular spectra and on the propagation modelling through the anisotropic material via transmission coefficients computed in generally triclinic case. Various examples of results are showed and also some prospects to continue refining numerical simulation of wave propagation.
Purpose: The purpose of this study was to analyze the failure modes of an auto transfer switch (ATS), determine the most common failure mechanisms, and iterate the design to improve reliability. Methods: We carried out failure mode and effect analysis (FMEA) to determine the failure modes and mechanisms. We identified the parts or modules that required improvement via two-stage quality function deployment based on FMEA, and improvements to reliability were monitored using the Gomperz growth model. Results: The main failure modes of the ATS were damage to, and deformation of, the stator / movable element due to repetitive movements. Five iterations of design modification were carried out, and the mean time to failure (MTTF) increased to 14,539 cycles, corresponding to 85% of the target MTTF. The Gompertz growth model indicates that the 10th iteration of design modification is expected to achieve the target MTTF. Conclusion: We improved the reliability of mechanical parts via failure mode analysis, and characterized the iterative improvements in the MTTF using the Gompertz growth model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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