KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.4
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pp.1413-1424
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2013
Recently, the frequency of severe storms increases in Korea. Severe storms occurring in a short time cause huge losses of both life and property. A considerable research has been performed for the flood control system development based on an accurate stream discharge prediction. A physical model is mainly used for flood forecasting and warning. Physical rainfall-runoff models used for the conventional flood forecasting process require extensive information and data, and include uncertainties which can possibly accumulate errors during modelling processes. ANFIS, a data driven model combining neural network and fuzzy technique, can decrease the amount of physical data required for the construction of a conventional physical models and easily construct and evaluate a flood forecasting model by utilizing only rainfall and water level data. A data driven model, however, has a disadvantage that it does not provide the mathematical and physical correlations between input and output data of the model. The characteristics of a data driven model according to functional options and input data such as the change of clustering radius and training data length used in the ANFIS model were analyzed in this study. In addition, the applicability of ANFIS was evaluated through comparison with the results of HEC-HMS which is widely used for rainfall-runoff model in Korea. The neuro-fuzzy technique was applied to a Cheongmicheon Basin in the South Han River using the observed precipitation and stream level data from 2007 to 2011.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.8
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pp.139-150
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2014
In this essay, we hoped to see how the operational university job database systems perform badly, since there are a lot of signs that they fall short of data design fundamentals. Fortunately, we are able to choose a university employment support database(UESD) application as a candidate for our study. We have taken UESD system as it is and we have developed an enhanced version of the UESD system, which strictly followed the basic fundamentals in data modeling and named it as NewUESD system. Then, we have conducted a comparison to see how much UESD system is deviated from the standard balancedness found in NewUESD. From the perspective of data obesity, we computed how much UESD contains unnecessary data. The NewUESD contained no unnecessary data at all, which implies that it has only data that is necessary to form a data model. But the data obesity of UESD system is found to be more than 50%. Therefore, it is significantly higher, 37% higher in this case, than the obesity judged to be normal, which is 19% in NewUESD system.
In cases where the response variable in proportional data is confined to a limited interval, a regression model based on the assumption of normality can yield inaccurate results due to issues such as asymmetry and heteroscedasticity. In such cases, the beta regression model can be considered as an alternative. This model reparametrizes the beta distribution in terms of mean and precision parameters, assuming that the response variable follows a beta distribution. This allows for easy consideration of heteroscedasticity in the data. In this paper, we therefore aim to analyze proportional data using the beta regression model in two empirical analyses. Specifically, we investigate the relationship between smoking rates and coffee consumption using data from the 6th National Health Survey, and examine the association between regional characteristics in the U.S. and cumulative mortality rates based on COVID-19 data. In each analysis, we apply the ordinary least squares regression model, the beta regression model, and the extended beta regression model to analyze the data and interpret the results with the selected optimal model. The results demonstrate the appropriateness of applying the beta regression model and its extended version in proportional data.
Bottlenose dolphins are the only cetaceans regularly observed in the northern Adriatic Sea, but they survive at low densities and are exposed to significant threats. This study investigates some of the factors that influence habitat use by the animals in a largely homogeneous environment by combining dolphin data with hydrological and physiographical variables sampled from oceanographic ships. Surveys were conducted year-round between 2003 and 2006, totalling 3,397 km of effort. Habitat modelling based on a binary stepwise logistic regression analysis predicted between 81% and 93% of the cells where animals were present. Seven environmental covariates were important predictors: oxygen saturation, water temperature, density anomaly, gradient of density anomaly, turbidity, distance from the nearest coast and bottom depth. The model selected consistent predictors in spring and summer. However, the relationship (inverse or direct) between each predictor and dolphin presence varied among seasons, and different predictors were selected in fall. This suggests that dolphin distribution changed depending on seasonal forcing. As the study area is relatively uniform in terms of bottom topography, habitat use by the animals seems to depend on complex interactions among hydrological variables, caused primarily by seasonal change and likely to determine shifts in prey distribution.
In order to understand the circulation dynamics of the Keum River estuary, an extensive study was conducted; (i) variability of salinity boundary layer (ii) fluid dynamic characteristics (iii) tides and tidal currents (iv) circulation, diffusion, and dispersion (v) numerical modelling. As first part of this series of work, the salinity data obtained at six sites by using instantaneous profil]ing technique were analyzed in detail. it is found that the amplitude of salinity variation increases toward the upstream direction and its magnitude is greater at neap tide than spring tide. And also duration of salinity boundary layer is much longer during the neap tide than the spring tide, As a result of this study, the Keum River estuary is classified as a typical standing wave type estuary. Finally, we present a schematic diagram for the duration of the salinity boundary layer, which will be useful for further study on flocculation phenomena and sedimentation dynamics.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2005.11a
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pp.190-200
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2005
In this paper, the image modelling of road's lane markings is established using view frustum(VF) modeling. This algorithm also involve the real time processing of the 3D position coordinate and the distance data from the camera to the points on the 3D world coordinate by the camera calibration. In order to reduce their measurement error, an useful algorithm for which analyze the geometric variations clue to traveling vehicle's fluctuation using VF model is proposed. In experiments, without correction, for instance, the $0.4^{\circ}$ of pitching rotation gives the error of $0.4^{\sim}0.6m$ at the distance of 10m, but the more far distance cause exponentially the more error. We confirmed that this algorithm can be reduced less than 0.1m of error at the same condition.
Zhu, Hong-Hu;Yin, Jian-Hua;Dong, Jian-Hua;Zhang, Lin
Geomechanics and Engineering
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v.2
no.2
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pp.89-106
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2010
Sliding within the dam foundation is one of the key failure modes of a gravity dam. A two-dimensional (2-D) physical model test has been conducted to study the sliding failure of a concrete gravity dam under overloading conditions. This model dam was instrumented with strain rosettes, linear variable displacement transformers (LVDTs), and embedded fiber Bragg grating (FBG) sensing bars. The surface and internal displacements of the dam structure and the strain distributions on the dam body were measured with high accuracy. The setup of the model with instrumentation is described and the monitoring data are presented and analyzed in this paper. The deformation process and failure mechanism of dam sliding within the rock foundation are investigated based on the test results. It is found that the horizontal displacements at the toe and heel indicate the dam stability condition. During overloading, the cracking zone in the foundation can be simplified as a triangle with gradually increased height and vertex angle.
Understanding success factors in electronic banking is important to helping banks succeed. In this study, we extend DeLone and McLean's IS success model to the electronic banking by adding trust as a success variable. We tested the extended model by comparing internet banking and mobile banking in Indonesia. Using a structural equation modelling approach. We found that system quality had positive impacts on perceived usefulness and end-user satisfaction for both internet banking and mobile banking. The development of e-banking (internet banking and mobile banking) in Indonesia is in its initial stage. Finally, although we tested for the common method bias to relieve concern, further research may use multiple methods when collecting the data. This study investigated the role of each dimension of IS success in the electronic banking environment. While the original IS success model emphasizes individual and organizational impacts, we have argued that trust is an important indicator of IS impact on an individual socially in the banking industry. The contribution of our study is two-fold. Conceptually, the study is the first to extend the IS success model to the e-banking context. We provide an extension of the updated IS success model by adding trust as an outcome variable in the research model.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.5
no.4
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pp.57-64
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1985
An optimization model is presented that can be used in the determination of a loss rate function and conceptual runoff models using observed rainfall and runoff data. In order to estimate the lumped parameters and to control inputs of the model, the differential equations, linear for underground flow and non-linear for overland flow, are transformed into state equations. Parameters of a loss rate function and runoff model under stationary assumption can be determined by the following procedures: optimization technique, linear control and non-linear curve fitting theory using several multiperiod storms simultaneously or using individual multiperiod storms. An infiltration equation that includes rainful intensity is used to dtermine the effective rainfall for a given rain of varying. The optimization model is applied to storms in Hyong Song watershed of Wonju area. The results of the new model are compared with earlier one.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.21
no.1
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pp.62-72
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1997
High flexibility and productivity using industrial robots are being achieved in manufacturing lines with off-line robot programmings. A good off-line programming system should have functions of robot modelling, trajectory planning, graphical teach-in, kinematic and dynamic simulations. Simulated results, however, can hardly be applied to on-line tasks until any calibration procedure is accompained. This paper proposes a visual calibration scheme in order to provide a calibration tool for our own off-line programming system of SCARA robots. The suggested scheme is based on the position-based visual servoings, and the perspective projection. The scheme requires only one camera as it uses saved kinematic data for three-dimensional visual calibration. Predicted images are generated and then compared with camera images for updating positions and orientations of objects. The scheme is simple and effective enough to be used in real time robot programming.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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