This study is aimed at developing the systematic application of logic in composition of architectural space. It is investigated in the logical concept and its development applied to the rule of composition. Applying the method to the architectural composition. it is focused on modeling to the systematic approach in architectural composition. Therefore this study is investigated in the design process on the viewpoint of the systematic approach considering diverse variables. and it is accomplished to logical composition in architectural space. Being more studied. this method is applied to the composition of architect ureal space and practice.
We develop a statistical model to describe nuclear power plant accidents and predict time to next accident of various levels. We adopt Bayesian approach to obtain posterior and predictive distributions for the time to next accident. We also derive an approximation method to solve many dimensional numerical integration problems that we often encounter in a Bayesian approach. We introduce Influence Diagrams in modeling, and parameter updating, thereby the dependency or independency among model parameters are clearly shown. Also Separable Updating Theorem is utilized to easily obtain the posterior distributions.
This study presents a methodology for the system reliability analysis of cracked structures with random material properties, which are modeled as random fields, and crack geometry under random static loads. The finite element method provides the computational framework to obtain the stress intensity solutions, and the first-order reliability method provides the basis for modeling and analysis of uncertainties. The ultimate structural system reliability is effectively evaluated by the stable configuration approach. Numerical examples are given for the case of random fracture toughness and load.
This tutorial presents an approach to perform the covariance based structural equation modeling using the R. For this purpose, the tutorial defines the criteria for the covariance based structural equation modeling by reviewing previous studies, and shows how to analyze the research model with an example using the "lavaan" which is the R package supporting the covariance based structural equation modeling. In this tutorial, a covariance-based structural equation modeling technique using the R and the R scripts targeting the example model were proposed as the results. This tutorial will be useful to start the study of the covariance based structural equation modeling for the researchers who first encounter the covariance based structural equation modeling and will provide the knowledge base for in-depth analysis through the covariance based structural equation modeling technique using R which is the integrated statistical software operating environment for the researchers familiar with the covariance based structural equation modeling.
Kim, Nam-Hoon;Park, Yong-Suk;Kim, Jeong-Ho;Kim, Yeon-Yong;Chun, Jong-Jin;Choi, Hyung-Soon
Special Issue of the Society of Naval Architects of Korea
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2013.12a
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pp.35-41
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2013
Nowadays, automated modeling system for steel margin based on interactive user interface has been developed and applied to the production design stage. The system could increase design efficiency and minimize human error owing to recent CAD technique. However, there has been no approach to the pre-nesting design stage at all in early modeling process especially where ship model should be handled at more than two design stages using AVEVA Marine. A designer of the design stage needs artificial intelligence system beyond modeling automation when 3D model must be prepared in early modeling process using AVEVA Marine because they have focused on 2D nesting traditionally. In addition, they have a hard time figuring out the model prepared in previous design stage and modifying the model for steel purchase size in early modeling process. In this paper, artificial intelligence modeling system for automated application of steel margin in early modeling process using AVEVA Marine is developed in order to apply to the pre-nesting design stage that can detect effective segments before a calculation to find if a segment locates near block butt boundaries by filtering noise segments among lines, curves and surface intersections based on IT big data analysis.
Choi, Su Ryong;Lee, Jae Ryong;Kim, Hyoung Tae;Yoon, Han Young;Jeong, Jae Jun
Journal of Energy Engineering
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v.23
no.4
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pp.95-105
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2014
The CUPID code has been developed for a transient, three-dimensional, two-phase flow analysis at a component scale. It has been validated against a wide range of two-phase flow experiments. Especially, to assess its applicability to single- and two-phase flow analyses in the Calandria vessel of a CANDU nuclear reactor, it was validated using the experimental data of the 1/4-scaled facility of a Calandria vessel at the STERN laboratory. In this study, a preliminary thermal-hydraulic analysis of the CANDU reactor moderator tank using the CUPID code is carried out, which is based on the results of the previous studies. The complicated internal structure of the Calandria vessel and the inlet nozzle was modeled in a simplified manner by using a porous media approach. One of the most important factors in the analysis was found to be the modeling of the tank inlet nozzle. A calculation with a simple inlet nozzle modeling resulted in thermal stratification by buoyance, leading to a boiling from the top of the Calandria tank. This is not realistic at all and may occur due to the lack of inlet flow momentum. To improve this, a new nozzle modeling was used, which can preserve both mass flow and momentum flow at the inlet nozzle. This resulted in a realistic temperature distribution in the tank. In conclusion, it was shown that the CUPID code is applicable to thermal-hydraulic analysis of the CANDU reactor moderator tank using the cost-effective porous media approach and that the inlet nozzle modeling is very important for the flow analysis in the tank.
Recently many sinkholes have appeared in urban areas of Korea, threatening public safety. To predict the occurrence of sinkholes, it is necessary to investigate the existence of cavity under urban roads. Ground-penetrating radar (GPR) has been recognized as an effective means for detecting underground cavity in urban areas. In order to improve the understanding of the governing physical processes associated with GPR wave propagation, and interpret underground cavity effectively, a theoretical approach using numerical modeling is required. We have developed an algorithm employing a three-dimensional (3D) staggered-grid finite-difference time-domain (FDTD) method. This approach allows us to model the full electromagnetic wavefield associated with GPR surveys. We examined the GPR response for a simple cavity model, and the modeling results showed that our 3D FDTD modeling algorithm is useful to assess the underground cavity under urban roads.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.7
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pp.255-262
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2014
Our previous research[1] suggested object extraction and modeling method based on Fillmore's case grammar. This approach had not considered of use case extraction and method. To solve this problem, we adopt Fillmore's semantic method as linguistic approach into requirement engineering, which refine fillmore's case grammar for extracting and modeling use cases from customer requirements. This Refined mechanism includes the definition of a structured procedure and the representation of visual notations for 'case' modeling. This paper also proposes the use case decision matrix to identify use case size from extracted use cases based on goal oriented requirement engineering(GoRE), which related with the complexity of use case, and also prioritizes the use cases with this matrix. It demonstrates our proposal with the bank ATM system.
Murallidharan, Janani;Giustini, Giovanni;Sato, Yohei;Niceno, Bojan;Badalassi, Vittorio;Walker, Simon P.
Nuclear Engineering and Technology
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v.48
no.4
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pp.859-869
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2016
Component-scale modeling of boiling is predominantly based on the Eulerian-Eulerian two-fluid approach. Within this framework, wall boiling is accounted for via the Rensselaer Polytechnic Institute (RPI) model and, within this model, the bubble is characterized using three main parameters: departure diameter (D), nucleation site density (N), and departure frequency (f). Typically, the magnitudes of these three parameters are obtained from empirical correlations. However, in recent years, efforts have been directed toward mechanistic modeling of the boiling process. Of the three parameters mentioned above, the departure diameter (D) is least affected by the intrinsic uncertainties of the nucleate boiling process. This feature, along with its prominence within the RPI boiling model, has made it the primary candidate for mechanistic modeling ventures. Mechanistic modeling of D is mostly carried out through solving of force balance equations on the bubble. Forces incorporated in these equations are formulated as functions of the radius of the bubble and have been developed for, and applied to, low-pressure conditions only. Conversely, for high-pressure conditions, no mechanistic information is available regarding the growth rates of bubbles and the forces acting on them. In this study, we use direct numerical simulation coupled with an interface tracking method to simulate bubble growth under high (up to 45 bar) pressure, to obtain the kind of mechanistic information required for an RPI-type approach. In this study, we compare the resulting bubble growth rate curves with predictions made with existing experimental data.
Jung, Yong Rak;Chung, Se Woong;Ryu, In Gu;Choi, Jung Kyu
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.24
no.5
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pp.581-591
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2008
Most of our rivers are fragmented by the presence of at least one large dam. Dams are often the most substantial controller of the flow regimes and aquatic environments of natural river system. The quality of downstream water released from a stratified reservoir is highly dependent on upstream reservoir water quality. Thus, an integrated modeling approach is more efficient, compared to fragmented modeling approach, and necessary to better interpret the impact of dam operation on the down stream water quality. The objectives of this study were to develop an integrated reservoir-river modeling system for Daecheong Reservoir and its downstream using a two-dimensional laterally averaged hydrodynamic and water quality model, and evaluate the model's performance against field measurement data. The integrated model was calibrated and verified using filed data obtained in 2004 and 2006. The model showed satisfactory performance in predicting temporal variations of water stage, temperature, and suspended solid concentration. In addition, the reservoir-river model showed efficient computation time as it took only 3 hours for one year simulation using personal computer (1.88 Ghz, 1.00 GB RAM). The suggested modeling system can be effectively used for assisting integrated management of reservoir and river water quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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