This study is focused on the effect of thermal load according to the various plan types in tower-type apartment in Korea. So, we chose the '』' type model in order to analyze the shading effect of the plan type. The main results are as follows. In chosen model, cooling energy demands are more sensitive than heating ones when is compared with the two methods. And there are about 10% deviations between new and conventional method. Because new method considers more detailed than conventional one about the building geometries. We also found that this building type affects to the about 3 floors from the top and it doesn't affect to the thermal load in lower floors. From these facts, we suggest new modeling method to the similar researches that will be analyzed the thermal load on the tower type apartment in Korea. Also there is no difference of the thermal load in each azimuth between simple and detailed modeling method. Consequently, we judge that this new method considered the shading effect will be used a lot to the similar analysis in tower type apartment in Korea.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2004.11a
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pp.188-193
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2004
3D spatial-modeling can be used in various safety-enhancement applications and for as-built data acquisition in project-control systems. The objective of the research reported herein was to provide spatial-modeling methods that represent construction sites in an efficient manner and to validate the proposed methods by testing them in an actual construction environment. Algorithms to construct construction-site scenes and to carry out coordinate transformations in order to merge data from different acquisition locations are presented. Field experiments were conducted to establish performance parameters and validation for the proposed methods and models. Initial experimental work has demonstrated the feasibility of this approach.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.3
no.4
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pp.389-397
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1997
In this paper, we propose a new method of contour error modeling for cross-coupled control of CNC machines. This modeling method is based on the information that the interpolator of a CNC machine generates knot points per each sampling time in order to approximate a given curved path as a series of small straight-line segments. The merits of the proposed method are : (1) its applicability for arbitrary curved contours and (2) its ability to calculate contour errors more accurately than the other conventional methods. The proposed method is evaluated and compared with the conventional methods using the three typical curved trajectories by computer simulations. Furthermore, it is shown that the cross-coupled controller based on this proposed error model improves contouring accuracy more effectively than the other methods.
A well-known difficulty in attitude estimation based on inertial measurement unit (IMU) signals is the occurrence of external acceleration under dynamic motion conditions, as the acceleration significantly degrades the estimation accuracy. Lee et al. (2012) designed a Kalman filter (KF) that could effectively deal with the acceleration issue. Ahmed and Tahir (2017) modified this method by adjusting the acceleration-related covariance matrix because they considered covariance modeling as a pivotal factor in the estimation accuracy. This study investigates the effects of covariance modeling on estimation accuracy in an IMU-based attitude estimation KF. The method proposed by Ahmed and Tahir can be divided into two: one uses the covariance including only diagonal components and the other uses the covariance including both diagonal and off-diagonal components. This paper compares these three methods with respect to the motion condition and the window size, which is required for the methods by Ahmed and Tahir. Experimental results showed that the method proposed by Lee et al. performed the best among the three methods under relatively slow motion conditions, whereas the modified method using the diagonal covariance with a high window size performed the best under relatively fast motion conditions.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.25
no.1
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pp.15-27
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2018
Parametric method of flood frequency analysis involves fitting of a probability distribution to observed flood data. When record length at a given site is relatively shorter and hard to apply the asymptotic theory, an alternative distribution to the generalized extreme value (GEV) distribution is often used. In this study, we consider the beta-P distribution (BPD) as an alternative to the GEV and other well-known distributions for modeling extreme events of small or moderate samples as well as highly skewed or heavy tailed data. The L-moments ratio diagram shows that special cases of the BPD include the generalized logistic, three-parameter log-normal, and GEV distributions. To estimate the parameters in the distribution, the method of moments, L-moments, and maximum likelihood estimation methods are considered. A Monte-Carlo study is then conducted to compare these three estimation methods. Our result suggests that the L-moments estimator works better than the other estimators for this model of small or moderate samples. Two applications to the annual maximum stream flow of Colorado and the rainfall data from cloud seeding experiments in Southern Florida are reported to show the usefulness of the BPD for modeling hydrologic events. In these examples, BPD turns out to work better than $beta-{\kappa}$, Gumbel, and GEV distributions.
This paper presents a numerical study on the performance of reinforced concrete (RC) bridge structures subjected to heavy goods vehicle (HGV) collision. The objectives of this study are to investigate the dynamic response and failure modes of different types of bridges under impact loading as well as to give an insight into the simplified methods for modeling bridge structures. For this purpose, detailed finite-element models of HGV and bridges are established and verified against the full-scale collision experiment and a recent traffic accident. An intensive parametric study with the consideration of vehicle weight, vehicle velocity, structural type, simplified methods for modeling bridges is conducted; then the failure mode, impact force, deformation and internal force distribution of the validated bridge models are discussed. It is observed that the structural type has a significant effect on the force-transferring mechanism, failure mode and dynamic response of bridge structures, thus it should be considered in the anti-impact design of bridge structures. The impact force of HGV is mainly determined by the impact weight, impact velocity and contact interface, rather than the simplification of the superstructure. Furthermore, to reduce the modeling and computing cost, it is suggested to utilize the simplified bridge model considering the inertial effect of the superstructure to evaluate the structural impact behavior within a reasonable precision range.
In this study, machine learning (ML) techniques were used to model surveillance test data of nuclear power plants from an international database of the ASTM E10.02 committee. Regression modeling was conducted using various techniques, including Cubist, XGBoost, and a support vector machine. The root mean square deviation of each ML model for the baseline dataset was less than that of the ASTM E900-15 nonlinear regression model. With respect to the interpolation, the ML methods provided excellent predictions with relatively few computations when applied to the given data range. The effect of the explanatory variables on the transition temperature shift (TTS) for the ML methods was analyzed, and the trends were slightly different from those for the ASTM E900-15 model. ML methods showed some weakness in the extrapolation of the fluence in comparison to the ASTM E900-15, while the Cubist method achieved an extrapolation to a certain extent. To achieve a more reliable prediction of the TTS, it was confirmed that advanced techniques should be considered for extrapolation when applying ML modeling.
In this paper, we propose an image-based method for modeling 3D objects with curved surfaces based on the NURBS (Non-Uniform Rational B-Splines) representation. Starting from a few calibrated images, the user specifies the corresponding curves by means of an interactive user interface. Then, the 3D curves are reconstructed using stereo reconstruction. In order to fit the curves easily using the interactive user interface, NURBS curves and surfaces are employed. The proposed surface modeling techniques include surface building methods such as bilinear surfaces, ruled surfaces, generalized cylinders, and surfaces of revolution. In addition to these methods, we also propose various advanced surface modeling techniques, including skinned surfaces, swept surfaces, and boundary patches. Based on these surface modeling techniques, it is possible to build various types of 3D shape models with textured curved surfaces without much effort. Also, it is possible to reconstruct more realistic surfaces by using proposed view-dependent texture acquisition algorithm. Constructed 3D shape model with curves and curved surfaces can be exported in VRML format, making it possible to be used in different 3D graphics softwares.
In order to design a system, software developers use an object model such as the UML class diagram. Object-Relational Transformation Methodology (ORTM) is a methodology to transform the relationships that are expressed in the object model into relational database tables, and it is applied for the implementation of the designed system. Previous ORTM studies have suggested a number of transformation methods to represent one relationship. However, there is an implementation problem that is difficult to apply because the usage criteria for each transformation method do not exist. Therefore, this paper proposes a binary decision diagram-based modeling rule for each relationship. Hence, we define the conditions for distinguishing the transformation methods. By measuring the query execution time, we also evaluate the modeling rules that are required for the verification. After evaluation, we re-define the final modeling rules which are represented by propositional logic, and show that our proposed modeling rules are useful for the implementation of the designed system through a case study.
Electronic payment continuously increases in B2B trade, there by encouraging active development of information systems which support e-payment mechanisms. In this situation the information systems are supposed to implement various forms of e-payment mechanisms, and provide standard modeling functionalities for e-payment processes. In this paper we assess business process modeling methods for the purpose of e-payment mechanism modeling, and suggest guidelines for e-payment mechanism modeling. The results can be used as a good guideline to business process modeling of e-payment mechanisms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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