Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.32
no.1
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pp.87-102
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1990
개방식과수로는 낮은 압력으로 다량의 용수를 수송할 수 있는 장점을 갖고 있으나 유량변동에 의한 서어징현상이 현저한 것이 단점이다. 관로내의 흐름을 안정시키기 위해서는 이 서어징의 특성이 규명되어 대규모의 서어징에 대한 대책이 강구되어야 할 것이다. 개방식관수로계의 서어징을 강성수주이론으로 계산하기 위하여 운동방정식 연속방정식가 스탠드 수조의 중간벽에 설치된 언의 월유공식등을 조합한 기초방정식이 유도되었다. 본 연구의 수치해석 모델은 가장 일반적인 4차의 Runge-Kutter 방법을 사용하였으며, 이 모델의 정당성과 프로그램의 유통성을 검증하기 위하여 수리모형실험치와 수치해석치가 비교되었다. 그 결과 관로에 공기의 혼입이 없는 경우에는 실험치와 해석치가 실용상의 지장이 없는 정도로 잘 일치되었지만, 공기의 혼입이 발생되는 경우에는 실험치가 해석치에 비해 약간 크게 나타나서 이 경우에도 서러징의 해석이 가능한 새로운 모델의 개발이 필요한 것으로 생각된다. 또한 본 강성수주 모델을 이용하여 현재 서어징 문제로 곤란을 받고 있는 일본 자하연 비파호 부근의 용수간선을 대상으로 그 서어징의 특성과 개선방법을 경계한 결과 개설 개방식관수로계의 스탠드 중 매3개소 스탠드마다 1개소 스탠드의 하류측 수조 수면적 확장하는 것이 타당성이 있는 것으로 해석되었다.
Jung, Jae-Hwan;Ji, Seong-Jin;Zhu, Hongtu;Ibrahim, Joseph G.;Fan, Yong;Lee, Eunjee
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.27
no.6
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pp.603-624
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2020
There is an emerging interest in brain functional connectivity (FC) based on functional Magnetic Resonance Imaging in Alzheimer's disease (AD) studies. The complex and high-dimensional structure of FC makes it challenging to explore the association between altered connectivity and AD susceptibility. We develop a pipeline to refine FC as proper covariates in a penalized logistic regression model and classify normal and AD susceptible groups. Three different quantification methods are proposed for FC refinement. One of the methods is dimension reduction based on common component analysis (CCA), which is employed to address the limitations of the other methods. We applied the proposed pipeline to the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) data and deduced pathogenic FC biomarkers associated with AD susceptibility. The refined FC biomarkers were related to brain regions for cognition, stimuli processing, and sensorimotor skills. We also demonstrated that a model using CCA performed better than others in terms of classification performance and goodness-of-fit.
In this paper, we analyze the characteristics of machine learning workloads and, based on them, propose a distributed in-memory caching technique to improve the performance of machine learning workloads. The core of machine learning workload is model training, and model training is a computationally intensive task. Performing machine learning workloads in a Kubernetes-based cloud environment in which the computing framework and storage are separated can effectively allocate resources, but delays can occur because IO must be performed through network communication. In this paper, we propose a distributed in-memory caching technique to improve the performance of machine learning workloads performed in such an environment. In particular, we propose a new method of precaching data required for machine learning workloads into the distributed in-memory cache by considering Kubflow pipelines, a Kubernetes-based machine learning pipeline management tool.
Due to abnormal climate patteZns, recent extreme weather events such as floods, occurring more frequently than once in a century, have become a common occurrence. This has resulted in frequent urban flooding due to the inadequate capacity of sewage pipelines, originally designed to handle floods occurring once every 20 to 30 years. To tackle this situation, measures such as partial flow retention through reservoirs, flood control facilities, and underground tanks have been implemented. In this study, the Storm Water Management Model, a sewage pipeline model developed by the U.S. Environmental Protection Agency (U.S. EPA), was used to analyze the flow capacity of sewage pipelines on the campus of Daegu University and to conduct research on pollutant reduction through superior control facilities. When the allowable flow velocity, ranging from 0.8 m/s to 3.0 m/s, could not be met, the slope of the sewage pipeline was adjusted through step junctions. The simulation demonstrated a 20% reduction in peak flow, decreasing from 0.69 cm/s to 0.55 cm/s, through the implementation of flow regulation facilities. It is anticipated that the findings of this study can serve as valuable data for adjusting flow velocity and reducing peak flow within the pipelines.
Design verification problem is emerging as an important issue to detect any design errors at the early stage of the design. Conventionally, design verifications have been done using a simulation technique. However, this technique has been proved not to cover all potential design errors. Therefore, formal technique is often used to verify digital circuits as an alternative. In this paper we adopted formal verification technique and verified some important properties derived from our pipelined digital systems, using SMV (Symbolic Model Verifier). Our example shows that model checking method (one of formal verification techniques) can be effectively performed in verifying the large digital systems.
Lee, Jinhyuk;Cha, Kyunghwa;Song, Sangguen;Kong, Jung Sik
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.28
no.2
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pp.177-185
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2015
City-based Lifeline is expected to cause significant social and economic loss accompanied the secondary damage such as paralysis of urban functions and a large fire as well as the collapse caused by earthquake. Earthquake Disaster Response System of Korea is being operated with preparation, calculates the probability of failure of the facility through Seismic Fragility Model and evaluates the degree of earthquake disaster. In this paper, the time history analysis of buried gas pipeline in city-based lifeline was performed with consideration for ground characteristics and also seismic fragility model was developed by maximum likelihood estimation method. Analysis model was selected as the high-pressure pipe and the normal-pressure pipe buried in the city of Seoul, Korea's representative, modeling of soil was used for Winkler foundation model. Also, method to apply developed fragility model at GIS is presented.
Platform is considered as an alternative strategy to the traditional linear pipeline based business. Moreover, in the 4th industrial revolution period, efficiency driven pipeline business model needs to be changed to platform business. We have such success stories about platform as Apple, Google, Amazon, Uber, and so on. However, for those smaller corporations, it is not easy to find out the transformation strategy. The essence of platform business is to leverage network effect in management. Thus platform based management can be rephrased as network management across the business functions. Research on platform business is popular and related to diverse facets. But few scholars cover what the research trend of the domain is. The main purpose of this paper is to identify the research trend on platform business in Korea. To do that we first propose the analytical model for platform architecture whose components are consumers, suppliers, artifacts, and IT platform system. We conjecture that mapping of the research work on platform to the components of the model will make us understand the hidden domain of platform research. We propose three hypotheses regarding the characteristics of research and one proposition for the transitional path from pipeline to platform business model. The mapping is based on the research articles filtered from the Korea Citation Index, using keyword search. Research papers are searched through the keywords provided by authors using the word of "platform". The filtered articles are summarized in terms of the attributes such as major component of platform considered, platform type, main purpose of the research, and research method. Using the filtered data, we test the hypotheses in exploratory ways. The contribution of our research is as follows: First, based on the findings, scholars can find the areas of research on the domain: areas where research has been matured and territory where future research is actively sought. Second, the proposition provided can give business practitioners the guideline for changing their strategy from pipeline to platform oriented. This research needs to be considered as exploratory not inferential since subjective judgments are involved in data collection, classification, and interpretation of research articles.
Since 2000, as importance of sourcing energy emphasized caused by instability of international oil price, interests toward Caspian countries as an alternative markets has increased. Especially, Azerbaijan, as middle Asian emerging exporting country, has performed drastic economic boom because of massive amount of foreign capital flowed in and construction of BTC pipeline. However, despite this economic surge, there are unbalanced economy which is merely focusing on energy industry and pressure from increase in real exchange rate and inflation. In order to analyze the sustainability of Azerbaijan economy, the total sample time period of this paper is from January 2001 to December 2007 and the term is divided into before and after BTC line construction. Vector Error-Correction Model has been applied to analysis confirming short-term and long-term effect. As a result, Azerbaijan now face the symptoms of the recession during the time period and this is due to high oil price and increase in export influenced by BTC oil pipeline resulting in decrease in real interest rate. This conclusion is to affect competitiveness of manufacturing industry, base industry for economic proliferation, in a negative way.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.8
no.2
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pp.103-116
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2005
Although there have been many researches to construct a database of water distribution networks using GIS, most of them were not linked with an model for the analysis of pipe networks because it is difficult to make spatial data about complex water distribution networks for building a detail model. Therefore, it is necessary to develop the method based on GIS to build geographical data for design of water distribution pipeline systems. In this study, an innovated design support technique using GIS is proposed for a hydraulic analysis model of water distribution networks. With the function of spatial analysis in GIS system, the results from a pipe network model are used to analyze the suitability of the location of pipeline network, the spatial suitability comprised the analysis of the degree of pipe age, the altitude distribution of water pressure, and the water supply system for the customer.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.9
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pp.49-55
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2021
In this paper, an enhanced 2-stage vehicle license plate detection scheme using object segmentation is proposed to detect accurately the rotated license plates due to the inclined photographing angles in real-road situations. With the previous 3-stage vehicle license plate detection pipeline model, the detection accuracy is likely decreased as the license plates are declined. To resolve this problem, we propose an enhanced 2-stage model by replacing the frontal two processing stages which are for detecting vehicle area and vehicle license plate respectively in only rectangular shapes in the previous 3-stage model with one step to detect vehicle license plate in arbitrarily shapes using object segmentation. According to the comparison results in terms of the detection accuracy of the proposed 2-stage scheme and the previous 3-stage pipeline model against the rotated license plates, the accuracy of the proposed 2-stage scheme is improved by up to about 20% even though the detection process is simplified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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