In the merged organization, the efforts of integration such as various PMI activities, etc. are exerted and the performance of PMI can be judged by evaluating the effectiveness of an organization. In this paper, the empirical analysis was conducted to see what effects of 'planned PMI activities' and 'voluntary integration efforts' have on the effectiveness of an organization which is 'Organizational Commitment', 'Job Satisfaction', 'Emotional Integration' and 'Shared Value Recognition'. The survey was made on the employees of LH, which is a representative case of public corporation advancement, and SPSS 17.0 and AMOS 17 were used for the analysis. As a result of the analysis of a structural equation model, it indicated that both 'planned PMI activities' and 'voluntary integration efforts' have direct influence on 4 indices of effectiveness of an organization respectively. In particular, it was found that 'planned PMI activities' affects 'Shared Value Recognition' the most and 'voluntary integration efforts' has the largest effect on 'Emotional Integration'. Through this study, it was verified that voluntary integration efforts of members as well as the planed formal PMI activities are also very important factor of effect on the integration performance of an organization.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.23
no.3
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pp.87-94
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2023
Chloride is one of the most common threats to reinforced concrete (RC) durability. Alkaline environment of concrete makes a passive layer on the surface of reinforcement bars that prevents the bar from corrosion. However, when the chloride concentration amount at the reinforcement bar reaches a certain level, deterioration of the passive protection layer occurs, causing corrosion and ultimately reducing the structure's safety and durability. Therefore, understanding the chloride diffusion and its prediction are important to evaluate the safety and durability of RC structure. In this study, the chloride diffusion coefficient is predicted by machine learning techniques. Various machine learning techniques such as multiple linear regression, decision tree, random forest, support vector machine, artificial neural networks, extreme gradient boosting annd k-nearest neighbor were used and accuracy of there models were compared. In order to evaluate the accuracy, root mean square error (RMSE), mean square error (MSE), mean absolute error (MAE) and coefficient of determination (R2) were used as prediction performance indices. The k-fold cross-validation procedure was used to estimate the performance of machine learning models when making predictions on data not used during training. Grid search was applied to hyperparameter optimization. It has been shown from numerical simulation that ensemble learning methods such as random forest and extreme gradient boosting successfully predicted the chloride diffusion coefficient and artificial neural networks also provided accurate result.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.19
no.4
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pp.567-576
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2017
In a performance-based design, the structural safety is estimated from pre- defined damage states and corresponding damage indices. Both damage states and damage indices are well defined for above-ground structures, but very limited studies have been performed on underground structures. In this study, we define the damage states and damage indices of a cut-and-cover box tunnel which is one of typical structures used in metro systems, under a seismic excitation from a series of inelastic frame analyses. Three damage states are defined in terms of the number of plastic hinges that develop within the structure. The damage index is defined as the ratio of the elastic moment to the yield moment. Through use of the proposed index, the inelastic behavior and failure mechanism of box tunnels can be simulated and predicted through elastic analysis. In addition, the damage indices are linked to free-field shear strains. Because the free-field shear strain can be easily calculated from a 1D site response analysis, the proposed method can be readily used in practice. Further studies are needed to determine the range of shear strains and associated uncertainties for various types of tunnels and site profiles. However, the inter-linked platform of damage state - damage index - shear wave velocity - shear strain provides a novel approach for estimating the inelastic response of tunnels, and can be widely used in practice for seismic designs.
In this paper, for efficiently reducing the computational cost of the model updating during the optimization process of damage detection, the structural response is evaluated using properly trained surrogate model. Furthermore, in practice uncertainties in the FE model parameters and modelling errors are inevitable. Hence, an efficient approach based on Monte Carlo simulation is proposed to take into account the effect of uncertainties in developing a surrogate model. The probability of damage existence (PDE) is calculated based on the probability density function of the existence of undamaged and damaged states. The current work builds a framework for Probability Based Damage Detection (PBDD) of structures based on the best combination of metaheuristic optimization algorithm and surrogate models. To reach this goal, three popular metamodeling techniques including Cascade Feed Forward Neural Network (CFNN), Least Square Support Vector Machines (LS-SVMs) and Kriging are constructed, trained and tested in order to inspect features and faults of each algorithm. Furthermore, three wellknown optimization algorithms including Ideal Gas Molecular Movement (IGMM), Particle Swarm Optimization (PSO) and Bat Algorithm (BA) are utilized and the comparative results are presented accordingly. Furthermore, efficient schemes are implemented on these algorithms to improve their performance in handling problems with a large number of variables. By considering various indices for measuring the accuracy and computational time of PBDD process, the results indicate that combination of LS-SVM surrogate model by IGMM optimization algorithm have better performance in predicting the of damage compared with other methods.
This research explores a new finite element model for the free vibration analysis of bi-directional functionally graded (BDFG) beams. The model is based on an efficient higher-order shear deformation beam theory that incorporates a trigonometric warping function for both transverse shear deformation and stress to guarantee traction-free boundary conditions without the necessity of shear correction factors. The proposed two-node beam element has three degrees of freedom per node, and the inter-element continuity is retained using both C1 and C0 continuities for kinematics variables. In addition, the mechanical properties of the (BDFG) beam vary gradually and smoothly in both the in-plane and out-of-plane beam's directions according to an exponential power-law distribution. The highly elevated performance of the developed model is shown by comparing it to conceptual frameworks and solution procedures. Detailed numerical investigations are also conducted to examine the impact of boundary conditions, the bi-directional gradient indices, and the slenderness ratio on the free vibration response of BDFG beams. The suggested finite element beam model is an excellent potential tool for the design and the mechanical behavior estimation of BDFG structures.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.25
no.5
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pp.94-101
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2021
According to the Facility Management System (FMS) operated by the Korea Authority of Land & Infrastructure Safety, it is expected that the number of aging facilities that have been in use for more than 30 years will increase rapidly to 13.9% in 2019 and 34.5% in 2929, and end up with a social problem. In addition, with the revision of "Common Application of Seismic Design Criteria" by the Ministry of Public Administration and Security in 2017, it is mandatory to re-evaluate all existing road facilities and if necessary seismic reinforcement should be done to minimize the magnitude of earthquake damage and perform normal road functions. The seismic performance management-decision support technology currently used in seismic performance management practice in Korea only determines the earthquake-resistance reinforcement priority based on the qualitative index value for the seismic performance of individual facilities. However with this practice, normal traffic functions cannot be guaranteed. A new seismic performance management decision support technology that can provide various judgment data required for decision making is needed to overcome these shortcomings and better perform seismic performance management from a road network perspective.
In the late 1970s, the method of quantitative and scientific space structural analysis based on graph theory was introduced to the process of space design, which arranges design and functional elements, as relying heavily on intuition could produce errors due to unverified experiences and prejudices of the designer. As the method of space analysis is complex and hard to express visually and requires repetitive operations, it was discussed theoretically only. However, with the development of computer performance and graphic in recent years, visualization became possible. But the method of visual structural analysis of space is at the level of two dimensions and it is not easy to get accurate data when it is applied to limited three dimensional space such as an interior space. For the visual structural analysis of space, this study presents 4 indices including visibility volume level, pure visibility connection frequency, effective visibility connection frequency, and path visibility connection frequency. This study also presents space division using three dimensional arrangement rather than the existing vector operation method and raytracing algorithm at the lattice constant. Based on this, an analysis tool for the visible regions of three dimensional space that is capable of evaluating at multiple points by using three dimensional game engine and presentation tool that allows the analyzer to interpret the data effectively is made. It is applied to 2 prototype models by displacing Z axis, and the results are compared with UCL Depthmap to verify the validity of data and evaluate its usefulness as a multidimensional, multi-view space analysis tool.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2008.11a
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pp.288-292
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2008
Dome shape design method of filament wound (FW) composite pressure vessel, which can create various dome shape with fixed boss opening, was suggested. And, the performance indices (PV/W) for composite pressure vessel with same boss opening but different dome shape were investigated by finite element analysis (FEA) and hydro-test. The FEA showed good agreement with test results for burst pressure. Generally, as the dome shape of pressure vessel was changed to flat dome, the inner volume is increased and the burst pressure is decreased. In the case of above ${\rho}_o$=0.54, the performance index showed decreased value due to the low burst pressure. However, at ${\rho}_o$=0.35, the dome shape change brings not significant reduction of burst pressure and performance index.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.15
no.3
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pp.134-141
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2011
There have been increased economic and societal demands to continuously monitor the integrity and long-term deterioration of civil infrastructures to ensure their safety and adequate performance throughout their life span. However, it is very difficult to continuously monitor the structural condition of the pipeline structures because those are placed underground and connected each other complexly, although pipeline structures are core underground infrastructures which transport primary sources. Moreover, damage can occur at several scales from micro-cracking to buckling or loose bolts in the pipeline structures. In this study, guided wave measurement can be achieved with a self-sensing circuit using a piezoelectric active sensor. In this self sensing system, a specific frequency-induced structural wavelet response is obtained from the self-sensed guided wave measurement. To classify the multiple types of structural damage, supervised learning-based statistical pattern recognition was implemented using the damage indices extracted from the guided wave features. Different types of structural damage artificially inflicted on a pipeline system were investigated to verify the effectiveness of the proposed SHM approach.
Park, Jung-Min;Park, Chang-Hyun;Kim, Tea-Soo;Choi, Dong-Hoon
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.48
no.4
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pp.325-329
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2011
Floating, production, storage and offloading (FPSO) is a production facility that refines and saves the drilled crude oil from a drilling facility in the ocean. The flare system in the FPSO is a major part of the pressure relieving system for hydrocarbon processing plants. The flare system consists of a number of pipes and complicated connection systems. Decision of pipe support types is important since the load on the support and the stress in the pipe are influenced by the pipe support type. In this study, we optimally determined the pipe support types that minimized the support cost while satisfying the design constraints on maximum support load, maximum nozzle load and maximum pipe stress ratio. Performance indices included in the design constraints for a specified design were evaluated by pipe structural analysis using CAESAR II. Since pipe support types were all discrete design variables, an evolutionary algorithm (EA) was used as an optimizer. We successfully obtained the optimal solution that reduced the support cost by 27.2% compared to the initial support cost while all the design requirements were satisfied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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