Journal of the military operations research society of Korea
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v.11
no.2
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pp.6-14
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1985
The layered multi-barrier defense situation against penetrating enemy threat is analytically modeled towards minimizing the penetration probability. Each layer is characterized by probability of detection and probability of kill given detection. The two capabilities are assumed independent. Detection in a layer, however, affects detection performance in subsequent layers. The following three models were formulated and investigated: (1) 'Model A' permits increase of detection performance in only the next barrier, (2) 'Model B' permits the increase in all subsequent barriers linearly, and (3) 'Model C' expresses the increase in an asymptotic exponential way. The best and the worst barrier combinations are determined through model exercise and model performances are compared through sensitivity analysis for the 'intensification factor.'
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2003.11a
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pp.74-78
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2003
In this paper, we have developed a technology-service relationship model which describes the diffusion process of a group of services and relevant technologies, and have applied the developed model to the prediction of the number of subscribers to the next generation mobile service. The technology-service relationship model developed in this paper incorporates the developing process of relevant technologies, a supply-side factor, into the diffusion process of specific services, while many diffusion models and multi-generation diffusion models in previous researches are mainly reflect the demand-side factors. So, the proposed model could effectively applied to the telecommunication services where the developing of the relevant technologies are very essential to the service penetration. In our application, the proposed model provides a competitive substitution between the next generation mobile service and the traditional mobile service.
Multilayer perceptron neural network was trained to determine the factor of safety and slip surface of the slope. Slope geometry is a simple slope based on Korean design standards, and the case of dry and existing groundwater levels are both considered, and the properties of the soil composing the slope are considered to be sandy soil including fine particles. When curating the data required for model training, slope stability analysis was performed in 42,000 cases using the limit equilibrium method. Steady-state seepage analysis of groundwater was also performed, and the results generated were applied to slope stability analysis. Results show that the multilayer perceptron model can predict the factor of safety and failure arc with high performance when the slope's physical properties data are input. A method for quantitative validation of the model performance is presented.
Hodhod, Osama A.;Said, Tamer E.;Ataya, Abdulaziz M.
Computers and Concrete
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v.21
no.5
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pp.513-523
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2018
Time dependent strain due to creep is a significant factor in structural design. Multi-gene genetic programming (MGGP) and artificial neural network (ANN) are used to develop two models for prediction of creep compliance in concrete. The first model was developed by MGGP technique and the second model by hybridized MGGP-ANN. In the MGGP-ANN, the ANN is working in parallel with MGGP to predict errors in MGGP model. A total of 187 experimental data sets that contain 4242 data points are filtered from the NU-ITI database. These data are used in developing the MGGP and MGGP-ANN models. These models contain six input variables which are: average compressive strength at 28 days, relative humidity, volume to surface ratio, cement type, age at start of loading and age at the creep measurement. Practical equation based on MGGP was developed. A parametric study carried out with a group of hypothetical data generated among the range of data used to check the generalization ability of MGGP and MGGP-ANN models. To confirm validity of MGGP and MGGP-ANN models; two creep prediction code models (ACI209 and CEB), two empirical models (B3 and GL 2000) are used to compare their results with NU-ITI database.
In order to analyze the experimental hysteretic behavior of the in-plane loaded reinforced grouted multi-ribbed aerated concrete blocks masonry walls (RGMACBMW), we have carried out the pseudo static testing on the six specimens of RGMACBMW. Based on the test results and shear failure characteristics, the shear force hysteretic curves and displacement envelope curves of the models were obtained and discussed. On the basis of the hysteretic curves a general skeleton curve of the shear force and displacement was formed. The restoring model was adopted to analyze the seismic behavior and earthquake response of RGMACBMW. The deformation capacity of the specimens was discussed, and the formulas for calculating the lateral stiffness of the walls at different loading stages were proposed as well. The average lateral displacement ductility factor of RGMACBMW calculated based on the test results was 3.16. This value illustrates that if the walls are appropriately designed, it can fully meet the seismic requirement of the structures. The quadri-linear restoring models of the walls degradation by the test results accurately reflect the hysteretic behaviors and skeleton curves of the masonry walls. The restoring model can be applied to the RGMACBMW structure in earthquake response analysis.
By having accurate knowledge of the magnetic field distribution and the thrust calculation in linear synchronous motors, assessing the performance and optimization of the motor design are possible. In this paper, after carrying out a performance analysis of a single-sided wound secondary linear synchronous motor by varying the motor design parameters in a layer model and a d-q model, machine single- and multi-objective design optimizations are carried out to improve the thrust density of the motor based on the motor weight and the motor efficiency multiplied by its power factor by defining various objective functions including a flexible objective function. A genetic algorithm is employed to search for the optimal design. The results confirm that an overall improvement in the thrust mean, efficiency multiplied by the power factor, and thrust to the motor weight ratio are obtained. Several design conclusions are drawn from the motor analysis and the design optimization. Finally, a finite element analysis is employed to evaluate the effectiveness of the employed machine models and the proposed optimization method.
Although the methodological literature is replete with advice regarding the development and validation of multi-item scales based on reflective measures, the issue of index construction using formative measures has received little attention. The aim of this paper is to enhance researchers' understanding of formative measures of high-order factor and assist them in their index construction efforts. This article is also to provide some insights into the nature of formative indicators for researchers to reach an informed choice as to the appropriate high order formative measurement model for their needs. We first provide a brief background on formative indicators, drawing from the limited and fragmented literature on the topic. Next we give an example of constructing an index based on actual survey data and highlight the procedures used to assess its quality. We conclude the article with some thoughts about the use of indexes in empirical studies.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.28
no.4
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pp.482-489
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2011
In practical design process, designer needs to find an optimal solution by using full factorial discrete combination, rather than by using optimization algorithm considering continuous design variables. So, ANOVA(Analysis of Variance) based on an orthogonal array, i.e. Taguchi method, has been widely used in most parts of industry area. However, the Taguchi method is limited for the shape optimization by using CAE, because the multi-level and multi-objective optimization can't be carried out simultaneously. In this study, a combined method was proposed taking into account of multi-level computational orthogonal array and TOPSIS(Technique for Order preference by Similarity to Ideal Solution), which is known as a classical method of multiple attribute decision making and enables to solve various decision making or selection problems in an aspect of multi-objective optimization. The proposed method was applied to a case study of the multi-level shape optimization of lower arm used to automobile parts, and the design space was explored via an efficient application of the related CAE tools. The multi-level shape optimization was performed sequentially by applying both of the neural network model generated from seven-level four-factor computational orthogonal array and the TOPSIS. The weight and maximum stress of the lower arm, as the objective functions for the multi-level shape optimization, showed an improvement of 0.07% and 17.89%, respectively. In addition, the number of CAE carried out for the shape optimization was only 55 times in comparison to full factorial method necessary to 2,401 times.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.20
no.4
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pp.75-87
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2015
A redundant structure typically consists of primary component and standby component taking over the function of the primary component when the primary component fails. In this research, we consider a redundant structure in which a standby component can take over the function of more than one primary component when primary components fail. And we assume that the system has multi-state according to the states of components while all components have two states. This system is called as the multi-state redundant system with a multi-functional standby component. This type of redundant structure is frequently adapted by the system such as an aircraft in which the weight is an important design factor. In this paper, we propose new reliability model for this multi-state redundant system with a multi-functional standby component in order for evaluating the reliability of the system. Under the assumption that all components have constant failure rate, we evaluate the reliability of the system by applying Markov analysis method. And we investigate the effect of the multi-functional standby component by comparing reliabilities of the parallel system with multi-functional standby component and a simple parallel system and a parallel system with redundant structure.
The purpose of this study is to analyze the body type of children's, especially torso, and to provide the fundamental data for children's clothing construction which can reflect the characteristics of their bodies. The subjects for photographic measurements are 308 elementary school children aged from 6 to 8 living in Seoul and urban area. Anthropometric measurements were performed indirectly from the pictures of subjects. The data were analyzed statistically using SPSSWIN. The results obtained from this study are as follows: 1. Through one-way ANOVA, items for heights, breaths, weight reveals the significant differences according to ages and genders. 2. Through Pearson correlation, it turns out that there are high correlation between any items of heights, but there is no correlation for item of shoulder inclination with any other items. 3. Through factor analysis of principal component model, six factors were extracted which covers 83.6% of the whole information. The first factor represents the items of heights which relates with linearity. The second factor describes the items of breaths, depths, and weight in relation with laterality. The third factor were gathered with depths of front and back in relation with posture of side, which proves as important one to characterize the children's torso. The other factors represents the items of posture of neck, depths in neck, shoulder inclination, respectively. 4. Through one-way ANOVA in factor by group, and Scheffe multi comparison test for each group, the factor 1 that is related with linearity reveals the significant differences according to ages and genders.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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