Burkhardt, Michael;Kim, Eunhye;Nelson, Priscilla P.
Geomechanics and Engineering
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v.14
no.5
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pp.491-498
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2018
The Earth Mechanics Institute (EMI) was established at the Colorado School of Mines (CSM) in 1974 to develop innovations in rock mechanics research and education. During the last four decades, extensive rock mechanics research has been conducted at the EMI. Results from uniaxial compressive strength (UCS), Brazilian tensile strength (BTS), point load index (PLI), punch penetration (PP), and many other types of tests have been recorded in a database that has been unexamined for research purposes. The EMI database includes over 20,000 tests from over 1,000 different projects including mining and underground construction, and analysis of this database to identify relationships has been started with preliminary results reported here. Overall, statistically significant correlations are identified between bulk density and mechanical strength properties through UCS, BTS, PLI, and PP testing of sedimentary, igneous, and metamorphic rocks. In this paper, bulk density is considered as a surrogate metric that reflects both mineralogy and porosity. From this analysis, sedimentary rocks show the strongest correlation between the UCS and bulk density, whereas metamorphic rocks exhibit the strongest correlation between UCS and PP. Data trends in the EMI database also reveal a linear relationship between UCS and BTS tests. For the singular case of rock coral, the database permits correlations between bulk density of the core versus the deposition depth and porosity. The EMI database will continue under analysis, and will provide additional insightful and comprehensive understanding of the variation and predictability of rock mechanical strength properties and density. This knowledge will contribute significantly toward the increasingly safe and cost-effective geostructures and construction.
Purpose: Recently, Korean cosmetics distribution market has been reorganized with the H&B store. In the domestic cosmetics distribution market, existing brand road shops are decreasing, and multi-shops are leading the H & B stores, which have greatly improved their experience and content. In these environmental changes, the offline distribution channels are turning into the multi-editing shops that have introduced products of various brands and greatly enhanced experiences and contents. Nevertheless, most studies of factors and measurement items for measuring customer experience in the H&B store use Schmitt (1999)'s Strategic Experience Modules (SEMs). Therefore, the purpose of this study is to propose a measure that is practicable through consideration of the in-store customer experience components of the H&B store. Research design, data and methodology: Based on Schmitt's Strategic Experience Modules (SEMs), which are widely used in customer experience marketing, the metric pool was constructed through customer and literature research on H & B store managers. Since then, 101 preliminary surveys and 211 main surveys have been conducted in order to propose a dimension of customer experience and refine the metrics. Results: As a result of the research, H&B store's customer experience was derived from a measurement model consisting of 19 measurement items in total of five dimensions: environmental experience, intellectual experience, behavioral experience, tech experience, and relationship experience. This study analyzed that compared to the existing Schmitt's Strategic Experience Modules (SEMs), (1) emotional experience expanded to environmental experience, (2) Cognitive and relationship experiences are maintained (3) behavioral experience was subdivided into physical and technical experiences. In particular, the environmental experience has been proposed as a major component is an important point because the H&B store recently opened a large flagship store and is competitive in constructing a differentiated space. Conclusions: Related experience was seen as an important component of customer experience in the offline store, but in the process of refining the scale, interaction items with employees of the H&B store were removed, and rather, participation in the APP or SNS channel of the company, event Participation, interaction with other customers, etc. appear to be important, while suggesting the practical implications.
Nowadays, due to the rapidly increasing number of package software products, quality test has been emphasized for package software products. When testing software products, one of the most important factors is to select metrics which form the bases for tests. In this paper, the types of package software are represented as characteristic vectors having probabilistic relationships with metrics. The characteristic vectors could be regarded as indicators of software type. To assign the metrics for each software type, the past test metrics are collected and analyzed. Using Bayesian belief network, the dependency relationship network of the characteristic vectors and metrics is constructed. The dependency relationship network is then used to find the proper metrics for the test of new package software products.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.39
no.2
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pp.99-111
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2003
The fundamental studies on the productivity improvement of the purse seine fishery are presented in this paper. The experiment on net shooting and hauling was carried out in the near sea of Jeju Island (33$^{\circ}$37.8' N, 126$^{\circ}$31.1' E) by using the Cheju national university training ship (A-Ra, 990tons) which was constructed for the one boat system operation of purse seine. The corkline and leadline of the purse seine used for the experiment were 829.1m and 995.7m in length, respectively. Micro data recorder system, net sonde, and tensiometer were used to measure the depth of leadline and the tension of purse seine. Based on the measurement data, the motion and tension of purse seine at the time of shooting, hauling, and pursing were characterized. The experimental results are summarized as follows ; 1. The shooting and hauling of net were found to be possible in the one boat system experimental operation. 2. At the time of purse seine shooting, the relationship between the depth (Dp) of leadline and elapsed time (Et) was found to be Dp=7.58Et-6.48. 3. At the time of pursing, the relationship between the depth (Dp) of leadline and elapsed time (Et) was found to be Dp=-0.8Et$^2$+7.42Et+92.04. 4. At the time of pursing, the tension (metric tons) of purse seine attained its maximum value (14.7tons) when the elapsed time is 8 minutes. The relationship with the elapsed time was found to be T=-0.13Et$^2$+3.23Et-5.72.
Information systems has been developed and used in various business area, therefore there are abundance of history data (log data) stored, and subsequently, it is required to analyze those log data. Previous studies have been focusing on the discovering of relationship between events and no identification of anomaly instances. Previously, anomaly instances are treated as noise and simply ignored. However, this kind of anomaly instances can occur repeatedly. Hence, a new methodology to detect the anomaly instances is needed. In this paper, we propose a methodology of LAPID (Local Anomaly Process Instance Detection) for discriminating an anomalous process instance from the log data. We specified a distance metric from the activity relation matrix of each instance, and use it to detect API (Anomaly Process Instance). For verifying the suggested methodology, we discovered characteristics of exceptional situations from log data. To demonstrate our proposed methodology, we performed our experiment on real data from a domestic port terminal.
Ham, Seunghon;Lee, Naroo;Eom, Igchun;Lee, Byoungcheun;Tsai, Perng-Jy;Lee, Kiyoung;Yoon, Chungsik
Safety and Health at Work
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v.7
no.4
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pp.381-388
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2016
Background: Relationships among portable scanning mobility particle sizer (P-SMPS), condensation particle counter (CPC), and surface area monitor (SAM), which are different metric measurement devices, were investigated, and two widely used research grade (RG)-SMPSs were compared to harmonize the measurement protocols. Methods: Pearson correlation analysis was performed to compare the relation between P-SMPS, CPC, and SAM and two common RG-SMPS. Results: For laboratory and engineered nanoparticle (ENP) workplaces, correlation among devices showed good relationships. Correlation among devices was fair in unintended nanoparticle (UNP)-emitting workplaces. This is partly explained by the fact that shape of particles was not spherical, although calibration of sampling instruments was performed using spherical particles and the concentration was very high at the UNP workplaces to allow them to aggregate more easily. Chain-like particles were found by scanning electron microscope in UNP workplaces. The CPC or SAM could be used as an alternative instrument instead of SMPS at the ENP-handling workplaces. At the UNP workplaces, where concentration is high, real-time instruments should be used with caution. There are significant differences between the two SMPSs tested. TSI SMPS showed about 20% higher concentration than the Grimm SMPS in all workplaces. Conclusions: For nanoparticle measurement, CPC and SAM might be useful to find source of emission at laboratory and ENP workplaces instead of P-SMPS in the first stage. An SMPS is required to measure with high accuracy. Caution is necessary when comparing data from different nanoparticle measurement devices and RG-SMPSs.
Atmospheric bulk (wet and dry) samples were monthly collected in Masan and Heangam areas of Korea, to assess the deposition flux and seasonal variation of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs). Deposition fluxes of PAHs in bulk samples were determined using gas chromatography coupled to mass spectrometer detector (GC/MSD). Particle deposition fluxes from Masan and Haengam areas varied from 13 to $87\;g/m^2/year$ and from 5 to $52\;g/m^2/year$, respectively. PAHs deposition fluxes in atmospheric bulk samples in Masan and Haengam areas ranged from 135 to $464\;{\mu}g/m^2/year$ and from 62.2 to $194\;{\mu}g/m^2/year$, respectively. Atmospheric deposition fluxes of particles and PAHs in this study were comparable to or slightly lower values than those from different locations in Korea and other countries. PAHs profiles of atmospheric deposition bulk samples showed slightly different from two sampling areas, however the predominant species of PAHs were similar. Indeno (1,2,3-c,d)pyrene, benzo(g,h,i)perylene, phenanthrene compounds were the most detected PAHs in deposition bulk samples. Carcinogenic PAHs occupied the contribution of approximately $30-40\%$ of the total PAHs deposition fluxes. The non-metric multi-dimensional scaling (MDS) was used, to assess the differentiation of PAHs source between two sampling areas. The result suggests that PAHs contamination sources were different according to the location and season surveyed. There was no an apparent relationship between the PAHs deposition flux against temperature and rainfall amount, even though summer season with the highest temperature and the largest amount of precipitation showed the lowest PAHs deposition flux. Benzo(e)pyrene/benzo(a)pyrene ratio indicated that the photo-degradation process was one of important factors to the seasonal variation of PAHs with the lower deposition fluxes.
Response surface methodology (RSM) empirically studies the relationship between a response variable and input variables in the product or process development phase. The ultimate goal of RSM is to find an optimal condition of the input variables that optimizes (maximizes or minimizes) the response variable. RSM can be seen as a knowledge management tool in terms of creating and utilizing data, information, and knowledge about a product production and service operations. In the field of product or process development, most real-world problems often involve a simultaneous consideration of multiple response variables. This is called a multiple response surface (MRS) problem. Various approaches have been proposed for MRS optimization, which can be classified into loss function approach, priority-based approach, desirability function approach, process capability approach, and probability-based approach. In particular, the loss function approach is divided into univariate and multivariate approaches at large. This paper focuses on the univariate approach. The univariate approach first obtains the mean square error (MSE) for individual response variables. Then, it aggregates the MSE's into a single objective function. It is common to employ the weighted sum or the Tchebycheff metric for aggregation. Finally, it finds an optimal condition of the input variables that minimizes the objective function. When aggregating, the relative weights on the MSE's should be taken into account. However, there are few studies on how to determine the weights systematically. In this study, we propose an interactive procedure to determine the weights through considering a decision maker's preference. The proposed method is illustrated by the 'colloidal gas aphrons' problem, which is a typical MRS problem. We also discuss the extension of the proposed method to the weighted MSE (WMSE).
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.5
no.4
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pp.379-384
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2010
The service quality is one of the most important issue for successful deployment of IPTV services. Currently, a number of parameters have been reported that they have an effect on the quality of IPTV services. However, it is almost impossible to monitor and manage all the parameters in real time. Key parameters, therefore, should be chosen as a service metric for efficient quality management of IPTV services. For this purpose, we implement an environment for monitoring and measuring the quality of IPTV services and try to figure out the effect of each parameter on the quality of IPTV services. In particular, we focus on a parameter called continuous count error (CCE) measured at the level of MPEG transport stream (TS) and show that it has a greater effect on the quality of IPTV services than other parameters.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.3
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pp.129-134
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2015
Since automatic social engineering based spam attacks induce for users to click or receive the short message service (SMS), e-mail, site address and make a relationship with an unknown friend, it is very easy for them to active in online social networks. The previous spam detection schemes only apply manual filtering of the system managers or labeling classifications regardless of the features of social networks. In this paper, we propose the spam detection metric after reflecting on a couple of features of social networks followed by analysis of real social network data set, Twitter spam. In addition, we provide the online social networks based unsupervised scheme for automated social engineering spam with self organizing map (SOM). Through the performance evaluation, we show the detection accuracy up to 90% and the possibility of real time training for the spam detection without the manager.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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