In structural analysis of tall buildings the traditional primary loading analysis approach that assumes all the loads are simultaneously applied to the fully built structure has been shown to be unsuitable by many researches. The construction sequential analysis that reflects the fact of the level-by-level construction of tall buildings can provide more reliable results and has been used more and more. However, too much computational cost has prevented the construction sequential analysis from its application in CAD/CAE software for building structures, since such an approach needs to deal with systematic changing of resultant stiffness matrices following level-by-level construction. This paper firstly analyzes the characteristics of assembling and triangular factorization of the stiffness matrix in the finite element model of the construction sequential analysis, then presents a fast construction sequential analysis strategy and a corresponding step-by-step active column solver by means of improving the existing skyline solver. The new strategy avoids considerably repeated calculation by only working on the latest appended and modified part of resultant stiffness matrices in each construction level. Without any simplification, the strategy guarantees accuracy while efficiency is greatly enhanced. The numerical tests show that the proposed strategy can be implemented with high efficiency in practical engineering design.
Fault simulators are used for accurate evaluation of fault coverages of digital circuits. But fault simulation becomes time and memory consuming job because computation time is proportional to wquare of size of circuits. Recently, several approximate algorithms for testability analysis have been published to cope with the problems. COP is very fast but cannot be used for sequential circuits, while STAFAN can ve used for sequential circuits but requires large amount of computation because it utilizes logic simulation results. In this paper EXTASEC(An Extension of Testability Analysis for Sequential Circuits) is proposed. It is an extension of COP in the sense that it is the same as COP for combinational circuits, but it can handle sequential circuits, Xicontrollability and backward line analysis are key concept for EXTASEC. Performance of EXTASEC is proven by comparing EXTASEC with a falut simulator, STAFAN, and COP for ISCAS circuits, and the result is demonstated.
Sequential pattern mining has become an essential task with broad applications. Most sequential pattern mining algorithms use a minimum support threshold to prune the combinatorial search space. This strategy provides basic pruning; however, it cannot mine correlated sequential patterns with similar support and/or weight levels. If the minimum support is low, many spurious patterns having items with different support levels are found; if the minimum support is high, meaningful sequential patterns with low support levels may be missed. We present a new algorithm, weighted interesting sequential (WIS) pattern mining based on a pattern growth method in which new measures, sequential s-confidence and w-confidence, are suggested. Using these measures, weighted interesting sequential patterns with similar levels of support and/or weight are mined. The WIS algorithm gives a balance between the measures of support and weight, and considers correlation between items within sequential patterns. A performance analysis shows that WIS is efficient and scalable in weighted sequential pattern mining.
The tension levelling process is performed to elongate the strip plastically in combination of tensile and bending strain so that all longitudinal fibers in the strip have an approximately equal amount of length and undesirable strip shapes are corrected to the flat shape. This paper is concerned with a simulation of the tension levelling process based on the analysis of the unit model for the tension leveller. Analysis technique such as the sequential analysis of the nit model is suggested and verified with the assembly analysis of the unit model for the effective and economic analysis of the full set of the tension leveller. Analysis of the full tension levelling process using sequential unit models is carried out and provides the effect of the intermesh and optimum amount of the intermesh in tension levelling process.
일반적인 순차패턴 마이닝에서는 분석 대상 데이터 집합에 포함되는 구성요소의 발생 순서만을 고려하며, 따라서 단순 순차패턴은 쉽게 찾을 수 있는 반면 실제 응용 분야에서 널리 활용될 수 있는 관심도가 큰 순차패턴을 탐색하는데 한계가 있다. 이러한 단점을 보완하기 위한 대표적인 연구 주제들 중의 하나가 가중치 순차패턴 탐색이다. 가중치 순차패턴 탐색에서는 관심도가 큰 순차패턴을 얻기 위해서 구성요소의 단순 발생 순서 뿐만 아니라 구성요소의 가중치를 추가로 고려한다. 본 논문에서는 발생 간격에 기반 한 순차패턴 가중치 부여 기법 및 이를 활용한 순차 데이터 스트림에 대한 가중치 순차패턴 탐색 방법을 제안한다. 발생 간격 기반 가중치는 사전에 정의된 별도의 가중치 정보를 필요로 하지 않으며 순차정보를 구성하는 구성요소들의 발생 간격으로부터 구해진다. 즉, 순차패턴의 가중치를 구하는데 있어서 구성요소의 발생순서와 더불어 이들의 발생 간격을 고려하며, 따라서 보다 관심도가 크고 유용한 순차패턴을 얻는데 도움이 된다. 한편, 근래 대부분의 컴퓨터 응용 분야에서는 한정적인 데이터 집합 형태가 아닌 데이터 스트림 형태로 정보를 발생시키고 있다. 이와 같은 데이터 생성 환경의 변화를 고려하여 본 논문에서는 순차 데이터 스트림을 마이닝 대상으로 고려하였다.
Lakoff(1986) claim that sequential fading alone suffices to sanction ATB violations cannot be supported in Korean verbal coordination of TP, since extraction from the conjunction of TP in Korean is impossible regardless of whether the conjuncts are interpreted sequentially or non-sequentially. However, ATB violations are allowed in the coordination of Non-TP, only when the conjuncts are interpreted sequentially. 1 will argue that Non-TP, in coordination are ambiguous between a conjunct and adjunct analysis. Furthermore, a claim made here is that the distinction between the sequential and non-sequential reading in Non-TP coordination is a distinction made by syntax, while the sequential vs. non-sequential reading in TP coordination is derived from semantics or pragmatics.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제7권1호
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pp.20-22
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2015
Recently, the study of smart phone user habits has become a highly focused topic due to the rapid growth of the smart phone market. Indeed, sequential pattern analysis methods were efficiently used for web-based user habit mining long time ago. However, by means of simulations, it has been observed that these methods might fail for smart phone-based user habit mining. In this paper, we propose a novel approach that leads to a considerably increased performance of the traditional sequential pattern analysis methods by reasonably cutting off each chronological sequence of user logs on a device into shorter ones, which represent the sequential user activities in various periods of a day.
본 연구의 목적은 계측변위를 이용한 흙막이 벽체의 역해석시 예기치 못한 하중으로 인해 발생한 이상변위의 누적에 의한 오차를 최소화할 수 있는 기법을 개발하는 것이다. 이를 위해 단계별 변위증분으로 목적함수를 구성하고, 목적함수를 최소화시키는 최적화기법으로 직접탐색법중 유용방향법에 의한 순차선형계획법을 도입하여 역해석 프로그램을 개발하였다. 또한, 모형토조실험을 실시하여 측정된 실제변위와 예측변위를 비교$.$분석함으로써 개발된 역해석 프로그램의 신뢰성을 검증하였다.
예상하지 못한 자연 현상으로 인해 붕괴될 가능성을 항상 내포하고 있으며 특히 댐 하류부 지역이 인구밀집 지역이거나 중요 국가 시설물이 위치하고 있는 경우에는 인명 및 재산피해 등 막대한 손실을 초래할 수 있다. 지금까지의 연구는 단독댐 붕괴에 따른 홍수파 해석에 대한 연구는 많이 있었으나 세계적으로 유명한 테네시강 등의 순차적 댐이나 우리나라의 북한강 상류로부터 연속으로 이어진 댐 등에 대한 붕괴 홍수파 해석에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 순차적 댐 붕괴 홍수파 해석을 통해 순차적 댐 붕괴 첨두유량을 계산하고 하류부에서의 홍수파 전파상황을 예측할 수 있는 해석기법을 제시하는데 있다. 이를 위해 DAMBRK를 이용하여 실제 붕괴 사례 중 순차적 댐 붕괴 사례인 Lawn Lake Dam에 대하여 붕괴 홍수파 해석을 실시하여 댐 붕괴 홍수파 해석 모형의 적절성을 검증하였다. 이를 기초로 하여 가상의 극한홍수에 대하여 국내의 A 댐에 대하여 순차적 댐 붕괴 홍수파 해석을 실시하여 홍수파 전파상황을 예측하였으며, 범람 중요 지점에 대하여 2차원 홍수범람해석을 수행하여 1 2차원 홍수파 해석을 비교 분석한 결과 적합도가 90%를 상회하여 1차원 순차적 댐 붕괴 모의의 정확성을 확인할 수 있었다. 이는 순차적 댐 붕괴와 관련된 하천에서의 방재대책 수립을 위한 기본자료를 제공하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
In the preliminary design stage of an RC 3D-frame, repeated sequential analyses to determine optimal members' sizes and the investigation of the parameters required to minimize the differential column shortening are computational effort consuming, especially when considering various types of loads such as dead load, temperature action, time dependent effects, construction and live loads. Because the desired accuracy at this stage does not justify such luxury, two backpropagation feedforward artificial neural networks have been proposed in order to approximate this information. Instead of using a commercial software package, many references providing advanced principles have been considered to code a program and generate these neural networks. The first one predicts the typical amount of time between two phases, needed to achieve the minimum maximorum differential column shortening. The other network aims to prognosticate sequential analysis results from those of the simultaneous analysis. After the training stages, testing procedures have been carried out in order to ensure the generalization ability of these respective systems. Numerical cases are studied in order to find out how good these ANN match with the sequential finite element analysis. Comparison reveals an acceptable fit, enabling these systems to be safely used in the preliminary design stage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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