Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.38
no.3
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pp.347-354
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2014
The color appearance of a yarn-dyed woven fabric depends on the color of the yarn as well as on the weave structure. Predicting the final color appearance or formulating the recipe is a difficult task, considering the interference of colored yarns and structure variations. In a modern fabric design process, the intended color appearance is attained through a digital color methodology based on numerous color data and color mixing recipes (i.e., color prediction models, accumulated in CAD systems). For successful color reproduction, accurate color prediction models should be devised and equipped for the systems. In this study, the final colors of yarn-dyed woven fabrics were predicted using six geometric-color mixing models (i.e., simple K/S model, log K/S model, D-G model, S-N model, modified S-N model, and W-O model). The color differences between the measured and the predicted colors were calculated to evaluate the accuracy of various color models used for different weave structures. The log K/S model, D-G model, and W-O model were found to be more accurate in color prediction of the woven fabrics used. Among these three models, the W-O model was found to be the best one as it gave the least color difference between the measured and the predicted colors.
The legitimacy of dominating factor in the high accuracy prediction of welding distortion was investigated for butt welding and fillet welding. When out-of-plane distortion was measured by the experiment objecting to butt welding, if tack welding was easily performed, the position of a neutral axis was variously changed by the irregularity. Then, there have been a case that out-of-plane distortion was generated in the unexpected direction. This case should be especially noted. New model for the experiment was proposed so as to solve this problem. As it was elucidated by the case of fillet welding, it was verified that the analysis should be carried out with satisfying the yield condition (especially at high temperature above 700 degree Celsius) and with closely simulating the penetration shape (heat input in weld metal) in order to solve the proposition that is the high accuracy prediction of welding distortion. It was confirmed that residual stress is highly predicted because welding distortion is highly predicted, too.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.10
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pp.2562-2570
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2014
One of the important hints for inferring the function of unknown proteins is the knowledge about protein subcellular localization. Recently, there are considerable researches on the prediction of subcellular localization of proteins which simultaneously exist at multiple subcellular localization. In this paper, label power-set classification is improved for the accurate prediction of multiple subcellular localization. The predicted multi-labels from the label power-set classifier are combined with their prediction probability to give the final result. To find the accurate probability estimates of multi-classes, this paper employs pair-wise comparison and error-correcting output codes frameworks. Prediction experiments on protein subcellular localization show significant performance improvement.
Weight-controlling can be supported by a proper prescription of energy intake. The individual energy requirement is usually determined through resting energy expenditure (REE) and physical activity. Because REE contributes to 60-70% of daily energy expenditure, the assessment of REE is very important. REE is often predicted using various equations, which are usually based on the body weight, height, age, gender, and so on. The aim of this study is to validate the published predictive equations for resting energy expenditure in 76 normal weight and 52 obese Korean children and adolescents in the 7-18 years old age group. The open-circuit indirect calorimetry using a ventilated hood system was used to measure REE. Sixteen REE predictive equations were included, which were based on weight and/or height of children and adolescents, or which were commonly used in clinical settings despite its use based on adults. The accuracy of the equations was evaluated on bias, RMSPE, and percentage of accurate prediction. The means of age and height were not significantly different among the groups. Weight and BMI were significantly higher in obese group (64.0 kg, $25.9kg/m^2$) than in the non-obese group (44.8 kg, $19.0kg/m^2$). For the obese group, the Molnar, Mifflin, Liu, and Harris-Benedict equations provided the accurate predictions of > 70% (87%, 79% 77%, and 73%, respectively). On the other hand, for non-obese group, only the Molnar equation had a high level of accuracy (bias of 0.6%, RMSPE of 90.4 kcal/d, and accurate prediction of 72%). The accurate prediction of the Schofield (W/WH), WHO (W/WH), and Henry (W/WH) equations was less than 60% for all groups. Our results showed that the Molnar equation appears to be the most accurate and precise for both the non-obese and the obese groups. This equation might be useful for clinical professionals when calculating energy needs in Korean children and adolescents.
Thermoacoustic oscillation is a significant problem in cylindrical-type combustors such as common internal combustion engines, industrial furnaces, gas turbine, etc. This kind of low frequency oscillation can lead to serious consequences such as destruction of the combustor and production of strong noise. The accurate numerical simulation of thermoacoustic phenomena is a complex and challenging problem, especially when considering the chemical reaction of mixtures. As with other simulations of aerodynamics and aeroacoustics, the direct computation of thermoacoustic phenomena requires that Navier-Stokes equations be solved using accurate numerical differentiation and time-marching schemes, with non-reflecting boundary conditions. The numerical approach used here aims at qualitative analysis and efficient prediction of those problems, not at the development of an accurate scheme. The numerical prediction developed in this work is shown to be reasonably matched with experimental result.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.4
no.1
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pp.105-110
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2004
Resource procurement is an important management area because cost of resource covers 40% of total construction project cost and resource delivery has direct relationship with project performance. Integration of cost provides various potentials for effective and efficient project control. This study investigates the usefulness of time in resource procurement management focused on materials. These days, construction projects have characterized manufacture because of industrialization and component. Therefore, application of systematic resource planning has been requested in the construction. There are many companies conducting procurement of resource on the web by applying MRP, ERP etc. in the construction. However, in applying them in the construction yet, there is obstruction. MRP has the character doing its function under accurate cost prediction of resource. But prediction of resource is difficult in industry mechanism of the construction. If accurate cost prediction of resource is possible in the construction, it will be expected to reduce cost of procurement of resource substantially by applying successful resource planning model in the manufacture. On the basis of recent current, the purpose of study is to present procurement of resource system that period observance of construction and minimization of stock is possible by reflecting accurate lead-time to apply proactive thought to be able to cope with alteration of construction schedule efficiently in analyzing resource planning of the construction site.
An accurate finite element (FE) model of a structure is essential for predicting reliably its dynamic characteristics. Such a model is used to predict the effects of structural modifications for dynamic design of the structure. These modifications may be imposed by design alterations for operating reasons. Most of the model updating techniques neglect damping and so these updated models can't be used for accurate prediction of vibration amplitudes. This paper deals with the basic formulation of damped finite element model updating method and its use for structural dynamic modifications. In this damped damped finite element model updating method, damping matrices are updated along with mass and stiffness matrices. The damping matrices are updated by updating the damping coefficients. A case involving actual measured data for the case of F-shaped test structure, which resembles the skeleton of a drilling machine is used to evaluate the effectiveness of damped FE model updating method for accurate prediction of the vibration levels and thus its use for structural dynamic modifications. It can be concluded from the study that damped updated FE model updating can be used for structural dynamic modifications with confidence.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1998.04a
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pp.492-497
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1998
Thermoacoustic oscillation is a significant problem in cylindrical-type combustors such as common internal combustion engines, industrial furnaces, gas turbine, etc. This kind of low frequency oscillation can give rise to serious troubles such as the destruction of system or producing of a strong noise. Accurate numerical simulation of thermoacoustic phenomena is a complex and challenging problem. Especially, considering the reaction of mixture intensifies the difficulty of analysis. Like as other simulations of the aerodynamics and aeroacoustics, direct computation of thermoacoustic phenomena requires that the Navier-Stokes equations be solved using accurate numerical differentiation and time-marching schemes, with non-reflecting boundary conditions. In this study,, numerical approach aims at qualitative analysis and efficient prediction of problem, not at the development of an accurate scheme. Overally speaking, numerical prediction is reasonably matched with experimental result.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2005.11a
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pp.193-197
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2005
Classification tree is one of the most suitable base learners for ensemble. For past decade, it was found that bagging gives the most accurate prediction when used with unpruned tree and boosting with stump. Researchers have tried to understand the relationship between the size of trees and the accuracy of ensemble. With experiment, it is found that large trees make boosting overfit the dataset and stumps help avoid it. It means that the accuracy of each classifier needs to be sacrificed for better weighting at each iteration. Hence, split effect in boosting can be explained with the trade-off between the accuracy of each classifier and better weighting on the misclassified points. In bagging, combining larger trees give more accurate prediction because bagging does not have such trade-off, thus it is advisable to make each classifier as accurate as possible.
Optimization system for convergence point control is required for train control system, this paper introduces the way of enhanced optimization for convergence point with data of intelligence full prediction system. Also the result of the intelligence full prediction system is useful for train control system at the convergence point and passenger will take more accurate information from the prediction system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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