In this paper, we study on how to determine the number of hidden layer neurons in neural network for predicting defect size of steam generator tube. It was reported in the literature that the number of hidden layer neurons can be efficiently determined with the help of cross-validation. Although the cross-validation provides decent estimation performance in most cases, the performance depends on the selection of validation set and rather poor performance may be led to in some cases. In order to avoid such a problem, we propose to use multifold cross-validation. Through the simulation study, it is shown that the estimation performance of defect width (defect depth, respectively) attains 94% (99.4%, respectively) of the best performance achievable among the considered neuron numbers.
The aim of this study is to apply and crossvalidate a spatial logistic multiple-regression model at Boun, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations in the Boun area were identified by interpretation of aerial photographs and field surveys. Maps of the topography, soil type, forest cover, geology, and land-use were constructed from a spatial database. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect, and curvature of topography, were calculated from the topographic database. Texture, material, drainage, and effective soil thickness were extracted from the soil database, and type, diameter, and density of forest were extracted from the forest database. Lithology was extracted from the geological database and land-use was classified from the Landsat TM image satellite image. Landslide susceptibility was analyzed using landslide-occurrence factors by logistic multiple-regression methods. For validation and cross-validation, the result of the analysis was applied both to the study area, Boun, and another area, Youngin, Korea. The validation and cross-validation results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and the existing data with respect to landslide locations. The GIS was used to analyze the vast amount of data efficiently, and statistical programs were used to maintain specificity and accuracy.
This study proposes a way to validate BIM data quality in BIM applications. Solibri model checker is adopted as a module development platform, which is based on Java programming language. The platform makes application developers implement BIM model checker for their own purpose. This study has developed a BIM validation module for circulation analysis of building design. The validation module enables end-users to automatically detect data corrupted or not defined. In case studies, the module found that an IFC file generated from a BIM software has wrong relation information between a space and boundary elements. A building model should satisfy modeling requirements and then domain users can get analysis results. The BIM data validation module needs to be developed in each BIM application domain.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제18권3호
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pp.498-511
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2017
This work conducts a validation study for loads analysis of the UH-60A slowed rotor at high advance ratios. The nonlinear flexible multibody dynamics analysis code, DYMORE II, is used with a freewake model for the rotorcraft comprehensive analysis. Wind tunnel test data of airloads and structural loads of a full-scale UH-60A slowed rotor are used for this validation study. This analysis predicts well the thrust reversal phenomenon at the advance ratio of 1.0. The section airloads such as normal forces and pitching moments and the oscillatory blade structural moments in this analysis are compared well or moderately with the measured data, although the higher harmonics components of blade torsion moments are not captured well. This validation study assesses the prediction accuracy and investigates the unique aeromechanics characteristics of a slowed rotor at high advance ratio.
This paper presents the validation of a stochastic model of muscle fatigue during static muscle contractions. Forty four laboratory experiments, covering eleven test conditions for two trained subjects, were run in order to estimate fatigue and recovery rates, based on EMG observations. The validation of the model was made by comparing the model predictions to the experimental fatigue time. The validation study supports that the stochastic model of muscle fatigue accurately represents the underlying fatigue process. The study also provides support that the fatigue model can be used as a monitor of individual muscle capabilities.
형식증명승인은 외국 감항당국으로부터 형식증명을 받은 후 국내로 도입되는 항공기, 엔진, 프로펠러에 대한 형식설계 검증을 통해 항공기의 안전성을 확인하는 것을 말한다. 우리나라는 항공안전법 제21조 "형식증명승인"에 따라 국내로 수입되는 항공기에 대한 설계 적합성을 확인하고 있다. 최근 미국, 중국, 싱가포르 등으로 구성된 Validation Principles Working Group은 위험평가 기반의 형식증명승인 모델을 개발하였으며 국제 표준화를 위해 노력하고 있다. 이에 따라, 위험평가기반의 형식증명승인 모델을 분석하고, 우리나라의 형식증명승인 제도의 개선방향을 고찰하였다.
Suspension noise from under a passenger car is one of the important factors that impact the perceptual quality for drivers. However, it is difficult to validate this by component level testing in the early stage of development, because suspension noise caused by interaction of the related parts has been found at saleable vehicles late during development or at the manufacturing stage, when many customers have already filed for claims. This study proposed a validation testing under research by the DFSS process that enables reproduction of vehicle level noise by component level testing using a shock absorber with the related parts, such as urethane bumper and top mount. This study also developed a compromised test matrix while analyzing the noise factors through experimental design and analysis of variance to determine what factors can affect noise. Based on this study, we expect that the vehicle level and customer claim can be validated during initial development timing by a more reliable component noise validation test.
The aim of this study is to cross-validate of spatial probability model, artificial neural network at Boun, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations were identified in the Boun, Janghung and Youngin areas from interpretation of aerial photographs, field surveys, and maps of the topography, soil type, forest cover and land use were constructed to spatial data-sets. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect and curvature of topography, were calculated from the topographic database. Topographic type, texture, material, drainage and effective soil thickness were extracted from the soil database, and type, diameter, age and density of forest were extracted from the forest database. Lithology was extracted from the geological database, and land use was classified from the Landsat TM image satellite image. Landslide susceptibility was analyzed using the landslideoccurrence factors by artificial neural network model. For the validation and cross-validation, the result of the analysis was applied to each study areas. The validation and cross-validate results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and the existing data on landslide locations.
Aircraft noise model such as FAA Integrated Noise Model(INM) has recently been used for forecasting the impact of noise in a residential area near an airport and quantifying the effect of various options for noise mitigation. The noise modeling should be reliable and precise in order to ensure the quality of the results provided. In this study, the validation of the noise levels simulated by the INM against measurement data recorded continuously at multiple monitoring sites was discussed. As a result of validation, the quality of the input data used as a fixed point profiles for the INM was enhanced. The noise contour maps were designed as a way to evaluate the aircraft noise of the vicinity of the airfield. The results of this study indicate that the validation of aircraft noise model by the measurement data would be required for the accurate assessment of the aircraft noise levels.
Objective: The purpose of this study is to develop and validate a coparenting scales(mother's version) suitable for the Korean situation. Methods: In this study, mothers with one or more children were targeted. First, factor structure and construct validity were verified(N=412), and second, cross-validation and concurrent validity were verified(N=312). Results: The coparenting scale(mother's version) is largely composed of the mother's own coparenting and their spouse's coparenting. First, as a result of performing an exploratory factor analysis, three factors were extracted from the mother's own coparenting and their spouse's coparenting, and they were labeled parenting cooperation, parenting agreement, and parenting sharing. Through confirmatory factor analysis, 13 items were identified with three factors. Second, cross-validation was performed on a new group with confirmatory factor analysis, and as a result, validity was secured by satisfying the model validation criteria. In addition, the correlation between the existing scale and parenting efficacy was significant, thus securing concurrent validity. Conclusion/Implications: Through this study, the coparenting scale(mother's version) that was developed may provide practical guidelines for family coparenting by identifying mothers' perceptions of coparenting, and can be used in parent education and child-rearing policies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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