In light-frame wood construction, missing roof-sheathing fasteners can be a relatively common occurrence. This type of construction makes up the vast majority of the residential building stock in North America and thus their performance in high winds, including hurricanes, is of concern due to their sheer number. Construction quality issues are common in these types of structures primarily because the majority are conventionally constructed and unlike steel and reinforced concrete structures, inspection is minimal except in certain areas of the country. The concept of performance-based wind engineering (PBWE), a relatively new paradigm, relies on the assumption that building performance under wind loads can be accurately modeled. However, the discrepancy between what is designed (and modeled) and what is built (the as-built) may make application of PBWE to light-frame wood buildings quite difficult. It can be concluded from this study that construction quality must be controlled for realistic application of PBWE to light-frame wood buildings.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.53
no.2
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pp.107-113
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2004
This paper develops a adaptive fuzzy controller based fuzzy logic control for high performance of permanent magnet synchronous motor(PMSM) drives. In the proposed system, fuzzy control is used to implement the direct controller as well as the adaptation mechanism. The operation of the direct fuzzy controller and the fuzzy logic based adaptation mechanism is studied. A model reference adaptive scheme is proposed in which the adaptation mechanism is executed by fuzzy logic based on the error and change of error measured between the motor speed and output of a reference model. The control performance of the adaptive fuzzy controller is evaluated by simulation for various operating conditions. The validity of the proposed adaptive fuzzy controller is confirmed by performance results for PMSM drive system.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.22
no.6
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pp.721-727
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2019
The purpose of this study is to investigate the relationship between clinical judgment and nursing performance based on myocardial infarction simulation applied to nursing students. Method: 39 fourth grade nursing students participated in this explanatory study with sampling of accommodations. The Lasater Clinical Judgment Rubric has been used in self-reported clinical trials and satisfaction with judging practices. Data were analyzed by descriptive statistics, t-test and Pearson's correlation coefficient using SPSS WIN 19. Results: Scenarios with myocardial infarction were scored by self-reported clinical judgment. Total mean score of clinical judgment and total mean value of clinical judgment is 4.17 ± 0.80. Correlation Between Variables After Simulation Practice is highly significant for providing positive clinical judgment and satisfaction with nursing performance. Conclusion: The simulation-based practice associated with adult nursing in myocardial infarction was useful for clinical judgment and nursing performance satisfaction, which improved the core basic skills of nursing students.
Park, Yeon-Soo;Lee, Byung-Geun;Kim, Eung-Rok;Suh, Byung-Chul;Park, Sun-Joon;Choi, Sun-Min
Proceedings of the KSR Conference
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2008.11b
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pp.1012-1017
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2008
In this study, We examine closely the capacity spectrum method which a kind of displacement-based method evaluated by displacement of structure as an alternative to the load-based analysis method. The displacement-based method can easily review the strength of structure, seismic performance, ductility. Seismic performance by using capacity spectrum method is divided into design response spectrum and capacity spectrum. We can diagram design response spectrum by deciding the design seismic factor depending on performance target, site classification, seismic level, return period as UBC-97. Capacity spectrum is a load-displacement curve obtained by Push-over analysis considering the geometric parameter and the material parameter. We execute the seismic performance evaluation by using the capacity spectrum method to reinforced concrete pier which has been seismic design. As a result, We confirmed that there is a yield point and a ultimate point close by design response spectrum of UBC-97.
Journal of the Korean Society for Geothermal and Hydrothermal Energy
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v.15
no.2
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pp.1-9
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2019
In a ground-source heat pump (GSHP) system, a vertical ground heat exchanger (GHE) is widely accepted due to a higher thermal performance. In the vertical GHE, grout (also called grouting material) plays an important role in the heat transfer performance and the initial installation cost of the GHE. Bentonite-based grout has been used in practice because of its high swelling potential and low hydraulic conductivity. This study evaluated the thermo-physical properties of the bentonite-based grouts through lab-scale measurements. In addition, we conducted performance simulation to analyze the effect of mixed ratio of grouts on the design length and thermal performance of the vertical GHE. The simulation results show that thermally-enhanced grouts improve the heat transfer performance of the vertical GHE and thus reduce the design length of GHE pipe.
Korea Design Standard (KDS) will be updated with two major revisions on the assessment of wind load and performance-based wind design (PBWD). Major changes on the wind load assessment are the wind load factor and basic wind speed. Wind load factor in KDS is reduced from 1.3 to 1, and mean recurrence interval (MRI) for basic wind speed increases from 100 years to 500 years considering the reduction of wind load factor. Additional modification is made including pressure coefficient, torsional moment coefficient and spectrum, and aeroelastic instability. Combined effect of the updates of KDS code on the assessment of wind load is discussed with the case study on the specified sites and building. PBWD is newly added in KDS code to consider the cases with various target performance, vortex-induced vibration, aeroelastic instability, or inelastic behavior. Proposed methods and target performance for PBWD in KDS code are introduced.
With the explosive growth in the volume of information, Internet users are experiencing considerable difficulties in obtaining necessary information online. Against this backdrop, ever-greater importance is being placed on a recommender system that provides information catered to user preferences and tastes in an attempt to address issues associated with information overload. To this end, a number of techniques have been proposed, including content-based filtering (CBF), demographic filtering (DF) and collaborative filtering (CF). Among them, CBF and DF require external information and thus cannot be applied to a variety of domains. CF, on the other hand, is widely used since it is relatively free from the domain constraint. The CF technique is broadly classified into memory-based CF, model-based CF and hybrid CF. Model-based CF addresses the drawbacks of CF by considering the Bayesian model, clustering model or dependency network model. This filtering technique not only improves the sparsity and scalability issues but also boosts predictive performance. However, it involves expensive model-building and results in a tradeoff between performance and scalability. Such tradeoff is attributed to reduced coverage, which is a type of sparsity issues. In addition, expensive model-building may lead to performance instability since changes in the domain environment cannot be immediately incorporated into the model due to high costs involved. Cumulative changes in the domain environment that have failed to be reflected eventually undermine system performance. This study incorporates the Markov model of transition probabilities and the concept of fuzzy clustering with CBCF to propose predictive clustering-based CF (PCCF) that solves the issues of reduced coverage and of unstable performance. The method improves performance instability by tracking the changes in user preferences and bridging the gap between the static model and dynamic users. Furthermore, the issue of reduced coverage also improves by expanding the coverage based on transition probabilities and clustering probabilities. The proposed method consists of four processes. First, user preferences are normalized in preference clustering. Second, changes in user preferences are detected from review score entries during preference transition detection. Third, user propensities are normalized using patterns of changes (propensities) in user preferences in propensity clustering. Lastly, the preference prediction model is developed to predict user preferences for items during preference prediction. The proposed method has been validated by testing the robustness of performance instability and scalability-performance tradeoff. The initial test compared and analyzed the performance of individual recommender systems each enabled by IBCF, CBCF, ICFEC and PCCF under an environment where data sparsity had been minimized. The following test adjusted the optimal number of clusters in CBCF, ICFEC and PCCF for a comparative analysis of subsequent changes in the system performance. The test results revealed that the suggested method produced insignificant improvement in performance in comparison with the existing techniques. In addition, it failed to achieve significant improvement in the standard deviation that indicates the degree of data fluctuation. Notwithstanding, it resulted in marked improvement over the existing techniques in terms of range that indicates the level of performance fluctuation. The level of performance fluctuation before and after the model generation improved by 51.31% in the initial test. Then in the following test, there has been 36.05% improvement in the level of performance fluctuation driven by the changes in the number of clusters. This signifies that the proposed method, despite the slight performance improvement, clearly offers better performance stability compared to the existing techniques. Further research on this study will be directed toward enhancing the recommendation performance that failed to demonstrate significant improvement over the existing techniques. The future research will consider the introduction of a high-dimensional parameter-free clustering algorithm or deep learning-based model in order to improve performance in recommendations.
Yang, Tae-Seon;Koo, Jai-Dong;Kim, Je-Kyung;Lee, Song
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2008.10a
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pp.1239-1243
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2008
On the Performance-based Design guideline techniques, many studies were not execued. Especially, some structures were studied on the evaluation of performance-based design. Geotechnical foundation on the structures are investigated in domestic and other countries.
The performance of steel MRF with rigid connections, proportioned by adopting different capacity design criteria, is evaluated in order to highlight the effectiveness of static non-linear procedure in predicting the structural seismic behavior. In the framework of the performance-based design, some considerations are made on the basis of the results obtained by both dynamic time histories and push-over analyses, particularly with reference to the damage level and the structure ability to withstand a strong earthquake.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2006.11a
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pp.373-376
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2006
There are representative two performance evaluation methods for performance-based design(PBD) of reinforced concrete structures by the nonlinear static analysis, one method includes the capacity spectrum method(CSM) suggested in ATC-40(996) and the other is the displacement coefficient method(DCM) in FEMA-273(1997). The objective of this paper is to compare and verify two methods and suggest the displacement-based design for new performance evaluation of reinforced concrete structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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