A treatment of outlier has been discussed. Outliers disrupt the reliability of information systems and they should be eliminated prior to the information and/or data fusion. A time series-based elimination algorithm were proposed and prediction interval, as a criterion of acceptable value width, was obtained with the model. Ten actual link values were used and the best model was identified as IMA(1,1). Although the actual verification was difficult in a sense that the matching process between the eliminated data and model data was not readily available, the proposed model can be successfully used in practice with some calibration efforts.
In order to obtain high bearing capacity and good ductility simultaneously, a structural column with hybrid normal and high strength steel (HNHSS) welded box section has been developed. Residual stress is an important factor that can influence the behaviour of a structural member in steel structures. Accordingly, the magnitudes and distributions of residual stresses in HNHSS welded box sections were investigated experimentally using the sectioning method. In this study, the following four box sections were tested: one normal strength steel (NSS) section, one high strength steel (HSS) section, and two HNHSS sections. Based on the experimental data from previous studies and the test results of this study, the effects of the width-to-thickness ratio of plate, yield strength of plate, and the plate thickness of the residual stresses of welded box sections were investigated in detail. A unified residual stress model for NSS, HSS and HNHSS welded box sections was proposed, and the corresponding simplified prediction equations for the maximum tensile residual stress ratio (${\sigma}_{rt}/f_y$) and average compressive residual stress ratio (${\sigma}_{rc}/f_y$) in the model were quantitatively established. The predicted magnitudes and distributions of residual stresses for four tested sections in this study by using the proposed residual stress model were compared with the experimental results, and the feasibility of this proposed model was shown to be in good agreement.
Ha, Man-Hee;Yang, Hoon-Cheol;Kim, Gi-Tae;Son, Woo-Sung
The korean journal of orthodontics
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v.32
no.1
s.90
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pp.43-49
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2002
When we deal with maxillary and mandibular anterior dental arches showing problems in occlusal relation and aesthetics caused by malformations of teeth and congenital missing, et al during the orthodontic treatment, we could not often decide the functional occlusion by only relying on the orthodontic treatment. If orthodontists can predict what kinds of treatments are needed for functional occlusion in maxillary and mandibular anterior dental arches, they can not only effectively treat patients but also facilitate the cooperation with other field during the treatment, Our previous research showed the correlation among intercanine width, segment depth and arch perimeter by using the Korean normal occlusion model. At this time, we produced the computer application program by taking advantage of this correlation. And then, we applied this program to setting up the treatment plans for 2 patients with the damaged maxillary and mandibular dentures. With the help of this program, we could not only easily acquire the information about the change of variables required by treatment plans but also intercanine width, segment depth and arch perimeter. Later, if we can the information about the relationship between the change of the angle of incisors depending on facial types and arch forms and, in addition, can acquire the appropriate intercanine width, we can have the ability to produce the 3 dimensional occlusogram for the anterior dental arch forms.
Dae-Wook Cha;Hui-Yeon Jo;Ji-Soo Han;Kwang-Sup Shin;Yun-Hong Min
The Journal of Bigdata
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v.8
no.2
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pp.149-163
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2023
Due to the continuous growth of the E-commerce market, the volume of orders that fulfillment centers have to process has increased, and various customer requirements have increased the complexity of order processing. Along with this trend, the operational efficiency of fulfillment centers due to increased labor costs is becoming more important from a corporate management perspective. Using historical performance data as training data, this study focused on real-time box recommendations applicable to packaging areas during fulfillment center shipping. Four types of data, such as product information, order information, packaging information, and delivery information, were applied to the machine learning model through pre-processing and feature-engineering processes. As an input vector, three characteristics were used as product specification information: width, length, and height, the characteristics of the input vector were extracted through a feature engineering process that converts product information from real numbers to an integer system for each section. As a result of comparing the performance of each model, it was confirmed that when the Gradient Boosting model was applied, the prediction was performed with the highest accuracy at 95.2% when the product specification information was converted into integers in 21 sections. This study proposes a machine learning model as a way to reduce the increase in costs and inefficiency of box packaging time caused by incorrect box selection in the fulfillment center, and also proposes a feature engineering method to effectively extract the characteristics of product specification information.
The selection of meaningful clinical tests and its reference values from a high-dimensional clinical data with imbalanced class distribution, one class is represented by a large number of examples while the other is represented by only a few, is an important issue for differential diagnosis between similar diseases, but difficult. For this purpose, this study introduces methods based on the concepts of both discernibility matrix and function in rough set theory (RST) with two discretization approaches, equal width and frequency discretization. Here these discretization approaches are used to define the reference values for clinical tests, and the discernibility matrix and function are used to extract a subset of significant clinical tests from the translated nominal attribute values. To show its applicability in the differential diagnosis problem, we have applied it to extract the significant clinical tests and its reference values between normal (N = 351) and abnormal group (N = 101) with either cholecystitis or cholelithiasis disease. In addition, we investigated not only the selected significant clinical tests and the variations of its reference values, but also the average predictive accuracies on four evaluation criteria, i.e., accuracy, sensitivity, specificity, and geometric mean, during l0-fold cross validation. From the experimental results, we confirmed that two discretization approaches based rough set approximation methods with relative frequency give better results than those with absolute frequency, in the evaluation criteria (i.e., average geometric mean). Thus it shows that the prediction model using relative frequency can be used effectively in classification and prediction problems of the clinical data with imbalanced class distribution.
The accurate prediction of snow distributions under the wind action on roofs plays an important role in designing structures in civil engineering in regions with heavy snowfall. Affected by some factors such as building shapes, sizes and layouts, the snow drifting on roofs shows more three-dimensional characteristics. Thus, the research on three-dimensional snow distribution is needed. Firstly, four groups of stepped flat roofs are designed, of which the width-height ratio is 3, 4, 5 and 6. Silica sand with average radius of 0.1 mm is used to model the snow particles and then the wind tunnel test of snow drifting on stepped flat roofs is carried out. 3D scanning is used to obtain the snow distribution after the test is finished and the mean mass transport rate is calculated. Next, the wind velocity and duration is determined for numerical simulations based on similarity criteria. The adaptive-mesh method based on radial basis function (RBF) interpolation is used to simulate the dynamic change of snow phase boundary on lower roofs and then a time-marching analysis of steady snow drifting is conducted. The overall trend of numerical results are generally consistent with the wind tunnel tests and field measurements, which validate the accuracy of the numerical simulation. The combination between the wind tunnel test and CFD simulation for three-dimensional typical roofs can provide certain reference to the prediction of the distribution of snow loads on typical roofs.
The permeability coefficient is an essential parameter for the study of seepage flow in fractured rock mass. This paper discusses the feasibility and application value of using readily available RQD (rock quality index) data to estimate mine water inflow and grouting quantity. Firstly, the influence of different fracture frequencies on permeability in a unit area was explored by combining numerical simulation and experiment, and the relationship between fracture frequencies and pressure and flow velocity at the monitoring point in fractured rock mass was obtained. Then, the stochastic function generation program was used to establish the flow analysis model in fractured rock mass to explore the relationship between flow velocity, pressure and analyze the universal law between fracture frequency and permeability. The concepts of fracture width and connectivity are introduced to modify the permeability calculation formula and grouting formula. Finally, based on the on-site grouting water control example, the rock mass quality index is used to estimate the mine water inflow and the grouting quantity. The results show that it is feasible to estimate the fracture frequency and then calculate the permeability coefficient by RQD. The relationship between fracture frequency and RQD is in accordance with exponential function, and the relationship between structure surface frequency and permeability is also in accordance with exponential function. The calculation results are in good agreement with the field monitoring results, which verifies the rationality of the calculation method. The relationship between the rock mass RQD index and the rock mass permeability established in this paper can be used to invert the mechanical parameters of the rock mass or to judge the permeability and safety of the rock mass by using the mechanical parameters of the rock mass, which is of great significance to the prediction of mine water inflow and the safety evaluation of water inrush disaster management.
In this paper, a simplified approach based on critical temperature for fire resistance design of steel-concrete composite beams is proposed. The method for determining the critical temperature and fire protection of the composite beams is developed on the basis of load-bearing limit state method employed in current Chinese Technical Code for Fire safety of Steel Structure in Buildings. Parameters affecting the critical temperature of the composite beams are analysed. The results show that at a definite load level, section shape of steel beams, material properties, effective width of concrete slab and concrete property model have little influence on the critical temperature of composite beams. However, the fire duration and depth of concrete slab have significant influence on the critical temperature. The critical temperatures for commonly used composite beams, at various depth of concrete and fire duration, are given to provide a reference for engineers. The validity of the practical approach for predicting the critical temperature of the composite beams is conducted by comparing the prediction of a composite beam with the results from some fire design codes and full scale fire resistance tests on the composite beam.
Han Sang Mook;Kim Sung Wook;Kang Su Tae;Kang Jun Hyung
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2005.11a
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pp.57-60
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2005
The objective of this paper is to investigate and analyze the behaviour of prestressed I section structural members constructed with ultra high perfomance steel fiber reinforced cementitious concrete (SFR-UHPC). This material is known as reactive powder concrete (RPC) mixed with domestic materials and its compressive strength is over 150MP. The parameters of test specimens were span to depth ratio, prestressing force, prestressing wire placement and web width. Most influential parameter to determine the failure mode between shear and flexural action was proved to be shear span ratio. The characteristics of ultra high-strength concrete is basically brittle, but due to the steel fiber reinforcement behaviour of this structure member became ductile after the peak load. As a result of the test, the stress block of compressive zone should be redefined. The proposed analytical calculation of internal force capacity based by plastic analysis gave a good prediction for the shear and flexural strength of specimens. The numerical verification of the finite element model which constitutive law developed for Mode I fracture of fiber reinforced concrete correctly captured the overall behaviour of the specimens tested.
Park, Dong-Hwan;Jin, Hyung-Kook;Park, Soung-Sig;Shin, Sang-Beom
Journal of Welding and Joining
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v.33
no.1
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pp.80-86
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2015
The purpose of this study is to establish the predictive method of the angular distortion caused by the line heating process with high frequency induction heating. In order to do it, the heat input model for the high frequency induction heating system was established through comparing the temperature evaluation results obtained by both FEA and experiment. The critical heating conditions to prevent the degradation of the work piece with various thicknesses were identified by FEA and microstructure test results. Under the critical heating conditions, the extensive line heating tests were performed. According to the test results, it was found that the angular distortion behavior of the heated plates could be defined as the function of heat intensity and the rigidity of heated plate. In addition, it was clarified that the angular distortion strongly depended on the size of test specimen such as the length and the width of the heated plate. Based on these results, the predictive equation for the angular distortion was established with the function of heat intensity, bending rigidity and size of heated plate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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