There is a great difference in mechanical behavior between design model one-time loading and step-by-step construction process. This paper presents practical computational methods for simulating the structural behavior of long-span rigid steel structures during construction processes. It introduces the positioning principle of node rectification for installation which is especially suitable for rigid long-span steel structures. Novel improved nonlinear analytical methods, known as element birth and death of node rectification, are introduced based on several calculating methods, as well as a forward iteration of node rectification method. These methods proposed in this paper can solve the problem of element's 'floating' and can be easily incorporated in commercial finite element software. These proposed methods were eventually implemented in the computer simulation and analysis of the main stadium for the Universiade Sports Center during the construction process. The optimum construction scheme of the structure is determined by the improved algorithm and the computational results matched well with the measured values in the project, thus indicating that the novel nonlinear time-varying analysis approach is effective construction simulation of complex rigid long-span steel structures and provides useful reference for future design and construction.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.27
no.1
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pp.69-80
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2019
The purpose of this study is to investigate factors that affect menu navigation time and consumer trust in food and beverage(F&B) restaurants to analyze the menu's effect on impulse buying behavior. Based on the results of the analysis, this paper derives theoretical and practical implications to improve the growth and development of F&B restaurants located in airports. According to empirical analysis, it was proven menu browsing time has been found to strongly influence passengers' impulsive order behavior. A passenger with a strong "consumption ability" navigates the menu for a longer period, which increases the likelihood of impulsive purchases. Service appeal also has a significant influence on menu navigation time. Third-party certification did not appear to help build passenger confidence, thus yielding contradictory results compared to previous studies. Word of mouth had the strongest influence on trust formation. Finally, when passengers were satisfied with the menu items of F&B restaurants they had previously ordered, they tended to believe that the menu items they had not tried would also be good. In sum, impulsive menu orders have a direct impact on the profitability of F&B restaurants.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.27
no.7
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pp.1146-1151
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2003
In this paper, results of an analysis of driving behavior characteristics and a driver-adaptive control algorithm for adaptive cruise control systems have been described. The analysis has been performed based on real-world driving data. The vehicle longitudinal control algorithm developed in our previous research has been extended based on the analysis to incorporate the driving characteristics of the human drivers into the control algorithm and to achieve natural vehicle behavior of the adaptive cruise controlled vehicle that would feel comfortable to the human driver. A driving characteristic parameters estimation algorithm has been developed. The driving characteristics parameters of a human driver have been estimated during manual driving using the recursive least-square algorithm and then the estimated ones have been used in the controller adaptation. The vehicle following characteristics of the adaptive cruise control vehicles with and without the driving behavior parameter estimation algorithm have been compared to those of the manual driving. It has been shown that the vehicle following behavior of the controlled vehicle with the adaptive control algorithm is quite close to that of the human controlled vehicles. Therefore, it can be expected that the more natural and more comfortable vehicle behavior would be achieved by the use of the driver adaptive cruise control algorithm.
Journal of Korean Academy of Fundamentals of Nursing
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v.14
no.4
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pp.500-506
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2007
Purpose: This study was conducted to analyze the health concerns, health behavior, and related factors for elders taking part in activities at senior centers. Method: A total of 811 elders were selected through conveniently sampling. Data were collected from November 21, 2006 to December 20, 2006. Data analysis included frequency, t-test, ANOVA, Duncan test, and Stepwise Multiple Regression using SPSS Win 15.0. Results: For health concerns statistically significant differences were found for gender, age, family, pockety money, sleeping time, regular health check-ups, and exercise. For health behavior statistically significant differences were found for gender, age, family, pocket money, religion, medical insurance, perceived health status, sleeping time, regular health check-ups, chronic illness, regular breakfast, exercise, and drinking. Perceived health status was identified as a variable influencing the health behavior. Conclusion: The results suggest that perceived health status can be considered as factor for significant nursing interventions to help single elders and older elders in senior centers.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.15
no.1
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pp.190-200
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1991
Certain structural components are exposed to high temperatures. At high temperature, under thermal and mechanical loading, metal components exhibit both creep and plastic behavior. The unified constitutive theory is to model both the time-dependent behavior(creep) and the time-independent behavior(plasticity) in one set of equations. Microscopically both creep and plasticity are controlled by the motion of dislocations. A finite element method is presented encorporating a unified constitutive model for the transient analysis of viscoplastic behavior of structures exposed to high temperature.
The purpose of this study was to examine self-esteem and toothbrushing behavior in college students. The research was conducted from August 26 to September 16. 1999. Totally 1003 students consisted of whom 875 in college and 128 in university were surveyed. Questionnaires including period. frequency. method. and time of toothbrushing and self-esteem were obtained. The data were analysed by descriptive statistics. t-test, Pearson Correlation Coefficient and ANOVA. A significant level of statistical difference was 5 percent. The results were summarized as follows: 1. The average score of self-esteem was $28.358\pm4.928$. 2. The average score of toothbrushing behavior $52.63\pm11.12$. 3. 54.8 percent of the students who were surveyed reported that they brushed their teeth after breakfast and after dinner. 42.9 percent did so twice a day. and 50.2 percent did Rolling method. 4. The Pearson Correlation Coefficient between the self esteem and toothbrushing behavior showed a positive correlation(p=.005), 3. The level of self-esteem was significantly varied with toothbrushing period (p=.000), toothbrushing frequency (p=.020)' and toothbrushing time (p=.003). From the above findings. we found out self-esteem might play a significant role in mediating changes in oral health behavior.
In this study, five representative, commercially available polymers, Ultem 1000 polyetherimide, Kapton polyimide, phenolic resin, polyacrylonitrile and cellulose acetate, were used to prepare pyrolyzed polymer membranes coated on a porous {\alpha}-alumina$ tube via inert pyrolysis for gas separation. Pyrolysis conditions (i.e., final temperature and thermal dwell time) of each polymer were determined using a thermogravimetric method coupled with real-time mass spectroscopy. The surface area and pore size distribution of the pyrolyzed materials derived from the polymers were estimated from the nitrogen adsorption/desorption isotherms. Pyrolyzed membranes from polymer precursors exhibited type I sorption behavior except cellulose acetate (type IV). The gas permeation of the carbon/{\alpha}-alumina$ tubular membranes was characterized using four gases: helium, carbon dioxide, oxygen and nitrogen. The polyetherimide, polyimide, and phenolic resin pyrolyzed polymer membranes showed typical molecular sieving gas permeation behavior, while membranes from polyacrylonitrile and cellulose acetate exhibited intermediate behavior between Knudsen diffusion and molecular sieving. Pyrolyzed membranes with molecular sieving behavior (e.g., polyetherimide, polyimide, and phenolic resin) had a $CO_2/N_2$ selectivity of greater than 15; however, the membranes from polyacrylonitrile and cellulose acetate with intermediate gas transport behavior had a selectivity slightly greater than unity due to their large pore size.
The purpose of this study is analyzing the fire behavior according to the fire load for G underground shopping mall located in Daegu city. when predict fire behavior, fire load and ventilation coefficient are important factor who dominate fire temperature or fire continuance time. Therefore, size of unit room, opening size and inflammable investigated on the field. Fire load calculated using unit calorific value by each material of inflammable that investigate. And reduction model experimented fire load about 6 models with variable. Fire behavior analyzed by heat flows of inside space that temperature rise and temperature change by time of fire source.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.2
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pp.63-70
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2018
Safety management agent manages the risk behavior of the worker with the naked eye, but there is a real difficulty for one the agent to manage all the workers. In this paper, IoT device is attached to a harness safety belt that a worker wears to solve this problem, and behavior data is upload to the cloud in real time. We analyze the upload data through the deep learning and analyze the risk behavior of the worker. When the analysis result is judged to be dangerous behavior, we designed and implemented a system that informs the manager through monitoring application. In order to confirm that the risk behavior analysis through the deep learning is normally performed, the data values of 4 behaviors (walking, running, standing and sitting) were collected from IMU sensor for 60 minutes and learned through Tensorflow, Inception model. In order to verify the accuracy of the proposed system, we conducted inference experiments five times for each of the four behaviors, and confirmed the accuracy of the inference result to be 96.0%.
The objective of this study is to investigate how visitors' behavior change in relation to the pattern of exhibition in art museum. For the purpose Busan Museum of Modern Art was selected as the sample in this study. And two patterns of exhibition, namely the planar exhibition and the three dimensional exhibition, were surveyed using the tracking movement method. The data gathered from random-sampling 60 visitors in a art museum was analyzed by the correlation analysis and T-test. The results are as follows; 1) There is no meaningful difference in visitors' behavior by the exhibition pattern in terms of their viewing area, viewing time, viewing distance, viewing velocity, viewing rate. 2) In contrast, there is meaningful difference in terms of the number of stops by visitors and the time spent without movement to see the objects; visitors stopped more often and stayed longer within the three dimensional exhibition space than the planar exhibition in a art museum. In sum, visitors extrinsically show no big behavioral difference between the planar exhibition and the three dimensional exhibition, but much difference in the way they communicate with objects; they show more active behavior within the three dimensional exhibition space.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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