Building would be deteriorated with time elapse, influenced by its geographic situation, climate and other environmental conditions. In addition, the systematic maintenance could be provided to keep the resident a recent living condition. The existing breakdown maintenance will be changed into the preventive maintenance. The preventive maintenance is required to get the repair time, the repair scope and frequency. In this paper, it aimed at providing the repair time range over the building components, utilizing the relation between the determination curve and the performance recovery through repair. Results of this study are as follows : First, the forecast of the repair time over the building components could be calculated and equalized with the deterioration and performance degree. Second, the repair time range of building components would be provided into five categories and 3rd repair time. Results of this study will set up the long-term repair plan of building, and finally keep an housing condition comfortable.
This paper introduces a radio-wave interference assessment of wind turbines that were planned to be installed at Homi-Cape in Pohang region where wind resource has been evaluated worthwhile developing a wind farm. In that area, AM radio station with two antennas and a harbor radar facility are located so that radio-wave coupling is inevitable if the wind farm is designed without considering radio-wave environmental impact. A low-frequency analysis using MoM (Method of Moment) is used to examine interference effect caused by wind turbines and an optimal layout minimizes coupling effect is presented.
The switching circuit of PWM inverter is very complicated. By using one-chip $\mu$-com the complication of switching circuit is possible to be diminished. But because in one-chip $\mu$-com the limitation of processed memory size exists, the switching handling method has to be simple. In this paper, to effectively utilize the switching handling, we presented the estimation method of PWM pulses which is different form the conventional PWM switching method by the comparison.
An overview on applications of wavelet transform in power systems presented in this paper. Wavelet transform is capable of making trade-offs between time and frequency resolutions, which is a property that makes it appropriate for the analysis of non stationary signal. In recent years, wavelet transform is widely accepted as a technology offering an alternative way due to its flexibility in representation of non-stationary signal even in power systems. This paper presents various applications of wavelet transform in power systems. Wavelet transform has been used by the authors in the field of power system protection for the classification of transient signals, and forecasting of short term loads and system marginal price and so on. Various research works carried out by many researchers in power systems are summarized.
This paper proposes a novel wavelet transform based technique for prediction of System Marginal Price(SMP). In this paper, Daubechies D1(haar), D2, D4 wavelet transforms are adopted to predict SMP and the numerical results reveal that certain wavelet components can effectively be used to identify the SMP characteristics with relation to the system demand in electric power systems. The wavelet coefficients associated with certain frequency and time localisation are adjusted using the conventional multiple regression method and then reconstructed in order to predict the SMP on the next scheduling day through a five-scale synthesis technique. The outcome of the study clearly indicates that the proposed wavelet transform approach can be used as an attractive and effective means for the SMP forecasting.
The objective of the study is to prepare input data for FIA (Flood Inundation Analysis) & FDA (Flood Damage Assessment) through rainfall-runoff simulation by HEC-HMS model. For HwaOng watershed (235.6 $km^{2}$), HEC-HMS was calibrated using 6 storm events. Geospatial data processors, HEC-GeoHMS is used for HEC-HMS basin input data. The parameters of rainfall loss rate and unit hydrograph are optimized from the observed data. HEC-HMS was applied to simulate rainfall-runoff relation to frequency storm at the HwaOng watershed. The results will be used for mitigating and predicting the flood damage after river routing and inundation propagation analysis through various flood scenarios.
If zero-accident movement is to be successful, the objective goal period should be surely obtainable, and much more in our country where frequency rate of injury are remarkably fluc-tuating. However In our country, as far as we know, no method to establish a reasonable zero-accident goal period is guaranteed. In thls paper, a new establishing-method of reasonable goal period for individual industry with considering recent accident trend is presented. A mathematical model for industrial accidents generation was analyzed, and a stochastic process model for the accident generation inteual was formulated. This model could tell the accident generation rate in future by understanding the accident tendency through the time-series analysis and search for the distribution of numbers of accidents and accident interval. On the basis of this, the forecasting method of goal achievement probability by the size and the establishment method of reasonable goal period were developed.
본 연구에서는 도시 가로망에서의 구간 통행시간을 예측하기 위하여 time-frequency 분석의 일종인 웨이브렛변환과 RBF신경망 모형을 이용한 예측모형을 개발하였다. 웨이브렛 변환을 이용한 시계열 자료 분석을 통해서 통행시간에 내재되어 있는 다양한 패턴의 특징을 추출함으로써 오전/오후의 첨두현상, 신호교차로의 현시주기 등 주기적으로 발생되는 요인들에 의해서 통행시간 시계열 자료의 패턴에 나타나는 규칙성을 분석해 내었다. 분석된 패턴정보에 대한 규명은 카오스 이론을 근간으로한 시간지연좌표를 이용하여 시계열 자료의 규칙성을 시각적으로 판별하여 예측모형 구축에 활용하도록 하였다. 또, RBF신경망을 이용하여 예측범위의 공간적/시간적 확대에 따른 모형 구축에 소요되는 시간을 최소화하도록 하였으며, 시내버스 노선의 정류장간 운행시간 예측을 통해서 기존 연구에서 제기되었던 현실세계의 단순화, 다단계 예측시 정확성 등의 문제를 해결하였다. 예측실험결과 웨이브렛 변환을 데이터의 전처리 과정에 삽입하여 링크 통행시간의 패턴정보 예측에 활용할 경우, 기존의 예측모형에 비해서 훨씬 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났으며, RBF 신경망은 짧은 학습시간에도 불구하고 역전파 신경망보다 우수한 예측력을 갖고 있는 것으로 밝혀졌다.
During the last two decades, much joint research regarding vibration based methods has been done, leading to developing various algorithms and techniques. These algorithms and techniques can be divided into modal methods and signal methods. Although modal methods have been widely used for health monitoring and damage detection, signal methods due to higher efficiency have received considerable attention in various fields, including aerospace, mechanical and civil engineering. Signal-based methods are derived directly from the recorded responses through signal processing algorithms to detect damage. According to different signal processing techniques, signal-based methods can be divided into three categories including time domain methods, frequency domain methods, and time-frequency domain methods. The frequency domain methods are well-known and interest in using them has increased in recent years. To determine dynamic behaviours, to identify systems and to detect damages of bridges, different methods and algorithms have been proposed by researchers. In this study, a new algorithm to detect seismic damage in the bridge's piers is suggested. To evaluate the algorithm, an analytical model of a bridge with simple spans is used. Based on the algorithm, before and after damage, the bridge is excited by a sine force, and the piers' responses are measured. The dynamic specifications of the bridge are extracted by Power Spectral Density function. In addition, the Least Square Method is used to detect damage in the bridge's piers. The results indicate that the proposed algorithm can identify the seismic damage effectively. The algorithm is output-only method and measuring the excitation force is not needed. Moreover, the proposed approach does not need numerical models.
The seasonal forecast skill of tropical cyclones (TCs) in the Northern Hemisphere from the Korea Meteorological Administration (KMA) Global Seasonal Forecast System version 6 (GloSea6) hindcast has been verified for the period 1993 to 2016. The operational climate prediction system at KMA was upgraded from GloSea5 to GloSea6 in 2022, therefore further validation was warranted for the seasonal predictability and variability of this new system for TC forecasts. In this study, we examine the frequency, track density, duration, and strength of TCs in the North Indian Ocean, the western North Pacific, the eastern North Pacific, and the North Atlantic against the best track data. This methodology follows a previous study covering the period 1996 to 2009 published in 2020. GloSea6 indicates a higher frequency of TC generation compared to observations in the western North Pacific and the eastern North Pacific, suggesting the possibility of more TC generation than GloSea5. Additionally, GloSea6 exhibits better interannual variability of TC frequency, which shows relatively good correlation with observations in the North Atlantic and the western North Pacific. Regarding TC intensity, GloSea6 still underestimates the minimum surface pressures and maximum wind speeds from TCs, as is common among most climate models due to lower horizontal resolutions. However, GloSea6 is likely capable of simulating slightly stronger TCs than GloSea5, partly attributed to more frequent 6-hourly outputs compared to the previous daily outputs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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