Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.29
no.4
s.235
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pp.570-577
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2005
In this study a complete 3D surface reconstruction method is proposed based on the concept that the vertices of surface model can be completely matched to the unstructured point cloud. In order to generate the initial mesh model from the point cloud, the mesh subdivision of bounding box and shrink-wrapping algorithm are introduced. The control mesh model for well representing the topology of point cloud is derived from the initial mesh model by using the mesh simplification technique based on the original QEM algorithm, and the parametric surface model for approximately representing the geometry of point cloud is derived by applying the local subdivision surface fitting scheme on the control mesh model. And, to reconstruct the complete matching surface model, the insertion of isolated points on the parametric surface model and the mesh optimization are carried out Especially, the fast 3D surface reconstruction is realized by introducing the voxel-based nearest-point search algorithm, and the simulation results reveal the availability of the proposed surface reconstruction method.
This paper presents a study conducted with the aim of developing a model of tendering based on a technique of artificial intelligence by managing and controlling the factors of success or failure of construction projects through the evaluation of the process of invitation to tender. Aiming to solve this problem, analysis of the current environment based on SWOT (Strengths, Weaknesses, Opportunities, and Threats) is first carried out. Analysis was evaluated through a case study of the construction projects in Algeria, to bring about the internal and external factors which affect the process of invitation to tender related to the construction projects. This paper aims to develop a mean to identify threats-opportunities and strength-weaknesses related to the environment of various national construction projects, leading to the decision on whether to continue the project or not. Following a SWOT analysis, novel artificial intelligence models in forecasting the project status are proposed. The basic principal consists in interconnecting the different factors to model this phenomenon. An artificial neural network model is first proposed, followed by a model based on fuzzy logic. A third model resulting from the combination of the two previous ones is developed as a hybrid model. A simulation study is carried out to assess performance of the three models showing that the hybrid model is better suited in forecasting the construction project status than RNN (recurrent neural network) and FL (fuzzy logic) models.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.33
no.8
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pp.832-841
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2009
Wheels of UGV can be used to get the information about the ground. However, wheels of UGV with actively articulated suspension cannot be used as the roles because the each wheel does not remain in contact with the ground. Therefore, in this study, we proposed the indexes and models to estimate the contact wheels. First, we formulated the dynamic equations about the actively articulated suspensions and wheels. Then estimation index $I_{WTC}$ and $I_{ATC}$ were developed from the equations, and analyzed the strengths and weaknesses of each index. As the results, we developed the fuzzy rule-based estimation model additionally derived from our observations. $I_{WTC}$ model and $I_{ATC}$ model could eliminate the noise of about 60% in comparison with the result without the estimation model. Fuzzy model also could reduce the noise of about 83%. In addition, fuzzy rule-based estimation model had high sensitivity and precision as well as robustness.
This study analyzes the stock assessment of yellow croaker caught mainly by the Korean stow net and gill net fisheries focusing on single species and multiple fisheries. This study standardizes fishing efforts for the two fisheries using the general linear model and uses a surplus production model based on the exponential growth model. The Clarke Yoshimoto Pooley model estimates a maximum sustainable yield(MSY), an allowable biological catch(ABC), fishing efforts for MSY($E_{MSY}$) and for ABC($E_{ABC}$). The bio-economic model is used to estimate the maximum economic yield(MEY) and fishing efforts for MEY($E_{MSY}$). Also, the study employs an economic analysis to estimate the economic interaction between stow net and gill net fisheries. The economic analysis shows the profit accruing to the two fisheries from estimated ABC. Finally, the study compares TACs based on single species and single fishery to TAC based on single species and multiple fisheries. The study proposes that the TAC assessment is necessary for single species and multiple fisheries in order to preserve resources.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.57
no.6
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pp.1-7
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2015
Most of chloride diffusion models based on finite difference method (FDM) could not express the diffusion in horizontal direction at each elevation. To overcome these weakness, two dimensional chloride ion penetration model based on finite element method (FEM) to be able to combine various multi-physics simultaneously was suggested by introducing moving mesh technique. To avoid the generation of mesh being able to be distorted depending on the relative movement of water level to static concrete, a rectangular type of mesh was intentionally adopted and the total number of meshes was empirically selected. The simulated results showed that the contents of surface chloride decreased following to the increase of elevation in the top part of low sea level, whereas there were no changes in the bottom part of low level. In the DuraCrete model, the diffusion coefficient of splashed zone is generally smaller than submerged zone, whereas the trend of Life365 model is reverse. Therefore, it could be understood that the developed model using moving mesh technique effectively reflects $DuraCrete^{TM}$ model rather than $Life365^{TM}$ model. In the future, the model will be easily expanded to be combined with various multi-physics models considering water evaporation, heat of hydration, irradiation effect of sun and so on because it is based on FEM.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.18
no.11
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pp.1134-1142
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2008
In this paper, a model-based stick-slip compensation for the micro-positioning is proposed using an enhanced stick-slip model based on statistical rough surface contact model. The smart structure is comprised with PZT(lead (Pb) zirconia(Zr) Titanate(Ti)) based stack actuator incorporating with the PID(proportional-integral-derivative) control algorithm, mechanical displacement amplifier and positioning devices. For the stick-slip compensation, the elastic-plastic static friction model is used considering the elastic-plastic asperity contact in the rough surfaces statistically. Mathematical model of system for the positioning apparatus was derived from the dynamic behaviors of structural parts. PID feedback control algorithms with the developed stick-slip model as well as feedforward friction compensator are formulated for achieving the accurate positioning performance. Experimental results are provided to show the performances of friction control using the developed positioning apparatus.
In order to mitigate the damage caused by accidents in nuclear power plants (NPPs), evacuation strategies are usually managed on the basis of off-site effects such as the diffusion of radioactive materials and evacuee traffic simulations. However, the interactive behavior between evacuees and the accident environment has a significant effect on the consequential gap. Agent-based modeling (ABM) is a method that can control and observe such interactions by establishing agents (i.e., the evacuees) and patches (i.e., the accident environments). In this paper, a radiological emergency evacuation model is constructed to realistically check the effectiveness of an evacuation strategy using NetLogo, an ABM toolbox. Geographic layers such as radiation sources, roads, buildings, and shelters were downloaded from an official geographic information system (GIS) of Korea, and were modified into respective patches. The dispersion model adopted from the puff equation was also modified to fit the patches on the geographic layer. The evacuees were defined as vehicle agents and a traffic model was implemented by combining the shortest path search (determined by an A * algorithm) and a traffic flow model incorporated in the Nagel-Schreckenberg cellular automata model. To evaluate the radiological harm to the evacuees due to the spread of radioactive materials, a simple exposure model was established to calculate the overlap fraction between the agents and the dispersion patches. This paper aims to demonstrate that the potential of ABM can handle disaster evacuation strategies more realistically than previous approaches.
Predicting lower flammability limits (LFL) of hydrogen has become an ever-important task for safety of nuclear industry. While numerous experimental studies have been conducted, LFL results applicable for the harsh environment are still lack of information. Our aim is to develop a calculated non-adiabatic flame temperature (CNAFT) model to better predict LFL of hydrogen mixtures in nuclear power plant. The developed model is unique for incorporating radiative heat loss during flame propagation using the CNAFT coefficient derived through previous studies of flame propagation. Our new model is more consistent with the experimental results for various mixtures compared to the previous model, which relied on calculated adiabatic flame temperature (CAFT) to predict the LFL without any consideration of heat loss. Limitation of the previous model could be explained clearly based on the CNAFT coefficient magnitude. The prediction accuracy for hydrogen mixtures at elevated initial temperatures and high helium content was improved substantially. The model reliability was confirmed for $H_2-air$ mixtures up to $300^{\circ}C$ and $H_2-air-He$ mixtures up to 50 vol % helium concentration. Therefore, the CNAFT model developed based on radiation heat loss is expected as the practical method for predicting LFL in hydrogen risk analysis.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.43
no.4
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pp.33-40
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2020
In order to satisfy customers, it is important to identify the quality elements that affect customers' satisfaction. The Kano model has been widely used in identifying multi-dimensional quality attributes in this purpose. However, the model suffers from various shortcomings and limitations, especially those related to survey practices such as the data amount, reply attitude and cost. In this research, a model based on the text sentiment analysis is proposed, which aims to substitute the survey-based data gathering process of Kano models with sentiment analysis. In this model, from the set of opinion text, quality elements for the research are extracted using the morpheme analysis. The opinions' polarity attributes are evaluated using text sentiment analysis, and those polarity text items are transformed into equivalent Kano survey questions. Replies for the transformed survey questions are generated based on the total score of the original data. Then, the question-reply set is analyzed using both the original Kano evaluation method and the satisfaction index method. The proposed research model has been tested using a large amount of data of public IT service project evaluations. The result shows that it can replace the existing practice and it promises advantages in terms of quality and cost of data gathering. The authors hope that the proposed model of this research may serve as a new quality analysis model for a wide range of areas.
Purpose: The purpose of this study is to analyze the current status and investigate relevant indicators so that R&D performance evaluation suitable for government-funded research institutes can proceed. A suitable performance evaluation model was presented based on the surveyed indicators. Based on the presented performance evaluation model, the importance was analyzed to calculate the weight for each indicator of the performance evaluation model. Methods: The method applied in this study presented a performance evaluation model based on the organizational performance evaluation cases of advanced overseas countries. By using the AHP(Analytic Hierarchy Process) technique, the weight of each indicator of the performance evaluation model was studied. Results: As a result of examining the indicators necessary for the evaluation model, focusing on overseas cases, 13 evaluation items were derived. A weight was calculated for the importance of the study results. And the scientific/technical research results showed the highest excellence. Conclusion: Key indicators of performance evaluation suitable for government-funded research institutes were derived and presented through detailed modeling in three stages. A realistic model that can objectively evaluate the performance of government-funded research institutes was proposed using the AHP technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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