The purpose of this study was to evaluate the validity of the second-order analysis using the load amplification factor suggested by design codes. For this purpose, the first-order analysis with the B1 and B2 factors suggested by KBC 2005 and the direct analysis with the load amplification factor suggested by KBC 2009 (draft) were performed for three-story -one-bay and five-story-three-bay unbraced steel frames. The results of the analyses were compared with the results of the second-order inelastic analysis to evaluate the validity of the suggested methods. The main parameters of the analysis were the scale of the frame, the axial load ratio of the column, and the methods of analysis. The research results showedthat the method suggested by KBC 2005 does not properly consider the second-order effect under the high axial load ratio, but the direct analysis method suggested by KBC 2009 (draft) properly estimates the second-order effect without any serious problem.
A second-order response surface model is often used to approximate the relationship between a response factor and a set of explanatory factors. In this article, we deal with canonical analysis in response surface models. For the interpretation of the geometry of second-order response surface model, standard errors and confidence intervals for the eigenvalues of the second-order coefficient matrix play an important role. If the confidence interval for some eigenvalue includes 0 or the estimate of some eigenvalue is very small (near to 0) with respect to other eigenvalues, then we are able to delete the corresponding canonical factor. We propose a formulation of criterion which can be used to select canonical factors. This criterion is based on the IMSE(=Integrated Mean Squared Error). As a result of this method, we may approximately write the canonical factors as a set of some important explanatory factors.
The purpose of this study was to evaluate the validity of the second-order analysis for asymmetric unbraced frame using the load amplification factor suggested by design codes. For this purpose, the first-order analysis with the B1 and B2 factors suggested by KBC 2005 and the direct analysis with the load amplification factors suggested by KBC 2009 were performed for five story - two bay and five story - four bay asymmetric unbraced steel frames. The results of the analyses were compared with the results of the second-order inelastic analysis to evaluate the validity of the suggested methods. The main parameters of the analysis were the shape of the frame, the axial load ratio of the column, the methods of analysis and the location of column. The research results show that the asymmetric shape of the frame deteriorates the validity of the factor B2 and the suggested methods. The range of error is increased in case of irregular or inclined column.
This study deals with the measurement of relational norms, a safeguard for sustained exchange relationshipsim marketing channel systems. Here, the relational norm items are hypothesized to have a second-order factor model, in which mine observed items originate from the three first-order factors and the first order factors in turn originate from a second-order factor. The three first order construe comprising a higher order norm are mutuality(equity in the distribution of benefits and burdens over the course of the exchange on a long term basis), flexibility(expectation of friendly adaption for possible circumstance changes), and solidarity (the degree to which the preservation of the unique and continuing relationship is internalized by the exchange partners as being important in and of itself). 113 research questionnaires are obtained from four industries such as construction, telecommunication, iron, and electric & electronic industries, Reliability and nomological. discriminant validity are tested, and in using the confirmatory factor analysis of Lisrel 7.16, and the chi-square difference test it is tested which has a better satisfactory fit to the data, the first-order model or the second-order one. The results of this study indicates that relational norms have a second order construct. In the electric and electronic industry the model as a while has a satisfactory fit to the data and the relevant first- and second-order factor loading to the mutuality is not significant. Same Results are happened to the flexibility in the telecommunication industry and to the mutuality and flexibility in the inn industry. In sum, the model lends support to our construct, but it is difficult to apply the measurement model to all kinds of industries.
Purpose: The purpose of this study was to evaluate the reliability and validity of the Korean version of the Successful Aging Inventory (SAI-K) to determine its suitability for use with older Korean adults. Methods: Exploratory and confirmatory factor analyses were utilized to assess the factor structure and the construct validity of the SAI-K. First- and second-order Confirmatory Factor Analysis (CFA) were conducted to identify the most adequate model. Cronbach's alpha was used to test the reliability. Results: Using a second-order CFA, a four-factor structure was validated (${\chi}^2$=122.82, p<.001, GFI=.92, AGFI=.88, SRMR=.06 RMSEA=.07, 90% CI=.05-.09, CFI=.93). The four-factor SAI-K showed reliable internal consistency with a Cronbach's alpha for the total scale of .86. Conclusion: The four-factor, 13-item SAI-K showed satisfactory reliability and validity and, thus, has the potential to be an appropriate instrument for measuring successful aging in older Korean adults.
Quantitative strucrure-activity relationships between the toxicity (LD$\_$50/) and molecular properties of amine and nitro compounds were tested. The all 19 compounds showed low correlations below 0.500 to their LD$\_$50/ values. When amine or nitro compounds were taken separately, the correlation between the calculated chemphysico parameters and LD$\_$50/ were also poor (r$^2$=0.4911, 3967 repectively). The overall relationships among the QSAR parameters were investigated. Molecular weight shows a high correlation with total surface area (r$^2$=0.9287); 0.9090 for zero-order connectivity and second-order connectivity : 0.8784 for bioconcentration factor and second-order connectivity. When amine compounds were taken to perform the statistical treatment, the relationships between parameters were as follows: 0.8436 for volume-negentropy; 0.8925 for volume-bioconcentration factor; 0.9929 for zero-order connectivity-Kow; zero-order connectivity-bioconcentration factor; 0.9141 for zero-order connectivity-solubility; 0.9718 for solubility-bioconcentration factor; 0.9894 for solubility-bioconcentration factor and 0.9319 for Kow-bioconcentration factor. On the other hand, nitro compounds showed different relationships as follows: 0.8952 for volume-I/O character; 0.9520 for volume-total surface area: 0.9351 for volume-molecular weight; 0.9351 for volume-MW; 0.9961 for Kow-Koc; 0.8455 for Kow-bioconcentration factor; 0.8879 for Koc-bioconcentration factor; 0.9987 for MW-total surface area respectively.
The purpose of this study was to analyze the 45 measuring items for the clothing construction in order to observe the factorial structure of items and to extract the common factor and the special unique factor from data. The sample for the study was drawn randomly out of senior high schoolgirls in Seoul urban area. The size of sample was 301 girls between age 16 and 18. The method of analysis was applied by the principal component analysis with orthogonal rotation after extraction of 9 major factors. All of the above data was analyzed by the computer installed at Seoul National University. From these analyses, the major findings can be summerized as follows: 1. The results of factor analysis generally indicated that the first factor was clustered with 15 items, length measures and height measures. The eigenvalue of the first factor was 16.5 and the cumulative percentage of variables 36.6%. 2. The second factor was clustered with width measures, girth measures and weight of 19 items. The eigenvalue of the second factor was 6.5 and the cumulative percentage of variables 51.0%.
The effective length method for flexural (column) buckling has been used for many decades but its use is somewhat limited in various contemporary design codes to moderately slender structures with elastic critical load factor (${\lambda}_{cr}$) less than 3 to 5. In pace with the use of higher grade steel in recent years, the influence of buckling in axial buckling resistance of a column becomes more important and the over-simplified assumption of effective length factor can lead to an unsafe, an uneconomical or a both unsafe and uneconomical solution when some members are over-designed while key elements are under-designed. Effective length should not normally be taken as the distance between nodes multiplied by an arbitrary factor like 0.85, 1.0, 2.0 etc. Further, the classification of non-sway and sway-sensitive frames makes the conventional design procedure tedious to use and, more importantly, limited to simple regular frames. This paper describes the practical use of second-order analysis with section capacity check allowing for $P-{\delta}$ and $P-{\Delta}$ effects together with member and system imperfections. Most commercial software considers only the $P-{\Delta}$ effect, but not member and frame imperfections nor $P-{\delta}$ effect, and engineers must be very careful in their uses. A verification problem is also given for validation of software for this type of powerful second-order analysis and design. It is a trend for popular and advanced national design codes in using the second-order analysis as a norm for analysis and design of steel structures while linear analysis may only be used in very simple structures.
In comparison with the existing static reliability analysis methods, the dynamic reliability analysis(DyRA) method is more suitable for estimating the failure probability of a structure subjected to earthquake excitations because it can take into account the frequency characteristics and damping capacity of the structure. However, the DyRA is known to have an issue of numerical stability due to the uncertainty in random sampling of the earthquake excitations. In order to solve this numerical stability issue in the DyRA approach, this study proposed two earthquake-scale factors. The first factor is defined as the ratio of the first earthquake excitation over the maximum value of the remaining excitations, and the second factor is defined as the condition number of the matrix consisting of the earthquake excitations. Then, we have performed parametric studies of two factors on numerical stability of the DyRA method. In illustrative example, it was clearly confirmed that the two factors can be used to verify the numerical stability of the proposed DyRA method. However, there exists a difference between the two factors. The first factor showed some overlapping region between the stable results and the unstable results so that it requires some additional reliability analysis to guarantee the stability of the DyRA method. On the contrary, the second factor clearly distinguished the stable and unstable results of the DyRA method without any overlapping region. Therefore, the second factor can be said to be better than the first factor as the criterion to determine whether or not the proposed DyRA method guarantees its numerical stability. In addition, the accuracy of the numerical analysis results of the proposed DyRA has been verified in comparison with those of the existing first-order reliability method(FORM), Monte Carlo simulation(MCS) method and subset simulation method(SSM). The comparative results confirmed that the proposed DyRA method can provide accurate and reliable estimation of the structural failure probability while maintaining the superior numerical efficiency over the existing methods.
PURPOSES: In this study, as part of an effort to develop HUD for public transit, it is proposed that the decision of order priority of contents which will be disposed to bus drivers through HUD for public transit using AHP(Analytic Hierarchy Process) technique. METHODS: In AHP analysis method brainstorming, factor analysis, hierarchical structuring, and weighting analysis were performed by applying a classical analysis method. RESULTS: By the result of analysis it is shown that unlike car drivers, bus drivers prefer information related to bus intervals, bus stop, and door open and close to information related to vehicle running. Also, bus stop information and bus interval information were ranked as first and second place in order priority of HUD contents for public transit by experts. CONCLUSIONS: This method of selecting order priority of HUD contents for public transit can provide a basic foundation for selecting order priority of traffic information contents as well as other HUD contents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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