Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.3
no.1
s.7
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pp.87-97
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2003
The structural system that discreterized from continuous shells is frequently used to make a large space structures. As well these structures show the unstable phenomena when a load level over the limit load, and snap-through and bifurcation are most well known of it. For the collapse mechanism, rise-span ratio, element stiffness and load mode are main factor, which it give an effect to unstable behavior. In our real situation, most structures have semi-rigid joint that has middle characteristic between pin and rigid joint. So the knowledge of semi-rigid joint is very important problem of stable large space structure. And the instability phenemena of framed space structures show a strong non-linearity and very sensitive behavior according to the joint rigidity For this reason In this study, we are investigating to unstable problem of framed structure with semi-rigidity and to grasp the nonlinear instability behavior that make the fundamental collapse mechanism of the large space frame structures with semi-rigid joint, by proposed the numerical analysis method. Using the incremental stiffness matrix in chapter 2, we study instability of space structures.
Park, Hyuk;Katkovnik, Vladimir;Kang, Gum-Sil;Kim, Sung-Hyun;Choi, Jun-Ho;Choi, Seh-Wan;Jiang, Jing-Shan;Kim, Yong-Hoon
Proceedings of the KSRS Conference
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2002.10a
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pp.604-609
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2002
The passive microwave remote sensing has progressed considerably in recent years. Important earth surface parameters are detected and monitored by airborne and space born radiometers. However the spatial resolution of real aperture measurements is constrained by the antenna aperture size available on orbiting platforms and on the ground. The inverse problem technique is researched in order to improve the spatial resolution of microwave scanning radiometer. We solve a two-dimensional (surface) temperature-imaging problem with a major intention to develop high-resolution methods. In this paper, the scenario for estimation of both radiometer point spread function (PSF) and target configuration is explained. The PSF of the radiometer is assumed to be unknown and estimated from the observations. The configuration and brightness temperature of targets are also estimated. To do this, we deal with the parametric modeling of observation scenario. The performance of developed algorithms is illustrated on two-dimensional experimental data obtained by the water vapor radiometer.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.26
no.3
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pp.261-272
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2019
In this paper, we propose a procedure to build a prediction interval of the sum of dependent binary random variables over a graph to account for the dependence among binary variables. Our main interest is to find a prediction interval of the weighted sum of dependent binary random variables indexed by a graph. This problem is motivated by the prediction problem of various elections including Korean National Assembly and US presidential election. Traditional and popular approaches to construct the prediction interval of the seats won by major parties are normal approximation by the CLT and Monte Carlo method by generating many independent Bernoulli random variables assuming that those binary random variables are independent and the success probabilities are known constants. However, in practice, the survey results (also the exit polls) on the election are random and hardly independent to each other. They are more often spatially correlated random variables. To take this into account, we suggest a spatial auto-regressive (AR) model for the surveyed success probabilities, and propose a residual based bootstrap procedure to construct the prediction interval of the sum of the binary outcomes. Finally, we apply the procedure to building the prediction intervals of the number of legislative seats won by each party from the exit poll data in the $19^{th}$ and $20^{th}$ Korea National Assembly elections.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.19
no.3
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pp.33-40
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2019
A seismic isolation system is one of the most effective control devices used for mitigating the structural responses due to earthquake loads. This system is generally used as a type of base isolation system for low- and mid-rise building structures. If the base isolation technique is applied to high-rise buildings, a lot of problems may be induced such as the movement of isolation bearings during severe wind loads, the stability problem of bearings under large compression forces. Therefore, a mid-story isolation system was proposed for seismic protection of high-rise buildings. Residence-commerce complex buildings in Korea have vertical irregularity because shear wall type and frame type structures are vertically connected. This problem can be also solved by the mid-story isolation system. An effective analytical method using super elements and substructures was proposed in this study. This method was used to investigate control performance of mid-story isolation system for residence-commerce complex buildings subjected to seismic loads. Based on numerical analyses, it was shown that the mid-story isolation system can effectively reduce seismic responses of residence-commerce complex tall buildings.
Journal of the Architectural Institute of Korea Planning & Design
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v.34
no.12
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pp.49-54
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2018
Applying metric(distance) factor as weighting to spatial syntax is known to not contribute to the explanatory power for the human movement behavior as compared to the geometric(angle) factor according to the negative results of several related studies. However, Kim & Piao (2017) assumed that there is not a problem of the metric factor itself but a problem of the way of applying the metric factor as weighting, and presented a new possibility of the metric factor as weighting by proposing and verifying the methods of applying the metric weighting, which are different from the existing ones. The purpose of this study is to propose advanced methods of applying the metric weighting to space syntax, and to verify whether they contribute to the improvement of explanatory power of space syntax analysis. In this paper, we propose functions for combined depth of distance-step that combine the distance-weighted depth function with the step depth function and apply them to axial segment analysis to check the improvement of explanatory power of them.
In this study, an alternative spatial analysis method against conventional methods such as Thiessen method, Inverse Distance method, and Kriging method, named Spatial-Analysis Neural-Network (SANN) is presented. It is based on neural network modeling and provides a nonparametric mean estimator and also estimators of high order statistics such as standard deviation and skewness. In addition, it provides a decision-making tool including an estimator of posterior probability that a spatial variable at a given point will belong to various classes representing the severity of the problem of interest and a Bayesian classifier to define the boundaries of subregions belonging to the classes. In this paper, the SANN is implemented to be used for analyzing a mean annual precipitation filed and classifying the field into dry, normal, and wet subregions. For an example, the whole area of South Korea with 39 precipitation sites is applied. Then, several useful results related with the spatial variability of mean annual precipitation on South Korea were obtained such as interpolated field, standard deviation field, and probability maps. In addition, the whole South Korea was classified with dry, normal, and wet regions.
In general, Independent component analysis (ICA) is a statistical blind source separation technique, used either in spatial or temporal domain. The spatial or temporal ICAs are designed to extract maximally independent sources in respective domains. The underlying sources for spatiotemporal data (sequence of images) can not always be guaranteed to be independent, therefore spatial ICA extracts the maximally independent spatial sources, deteriorating the temporal sources and vice versa. For such data types, spatiotemporal ICA tries to create a balance by simultaneous optimization in both the domains. However, the spatiotemporal ICA suffers the problem of source ambiguity. Recently, constrained ICA (c-ICA) has been proposed which incorporates a priori information to extract the desired source. In this study, we have extended the c-ICA for better analysis of spatiotemporal data. The proposed algorithm, i.e., constrained spatiotemporal ICA (constrained st-ICA), tries to find the desired independent sources in spatial and temporal domains with no source ambiguity. The performance of the proposed algorithm is tested against the conventional spatial and temporal ICAs using simulated data. Furthermore, its performance for the real spatiotemporal data, functional magnetic resonance images (fMRI), is compared with the SPM (conventional fMRI data analysis tool). The functional maps obtained with the proposed algorithm reveal more activity as compared to SPM.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.4
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pp.752-758
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2012
SNS(Social Networking Services) is oneline service that enable users to construct human network through their relation on web, such as following relation, friend relation, and etc. Recently, owing to the advent of digital devices (smart phone, tablet PC) which embedded GPS some applications which provide services with spatial relevance and social relevance have been released. Such an online service is called LBSNS. It is required to use spatial filtering so as to build the LBSNS system that enable users to subscribe information of interesting area. For spatial filtering, user and tweet attaches location information which divide into static property presenting fixed area and dynamic property presenting user's area changed along the moving user. In the case of using a location information including dynamic property, Continuous query occurred from the moving user causes the problem in server. In this paper, we propose spatial filtering algorithm using Virtual Grid for reducing frequency of query, and conclude that frequency of query on using Virtual Grid is 93% decreased than frequency of query on not using Virtual Grid.
Jang, Han Sol;Go, Jun Hee;Kim, Min Soo;Jang, In Sung
Spatial Information Research
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v.23
no.4
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pp.1-11
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2015
Since the Spatial Information Open Platform service started in January 2012, the number of service users and the size of the system has increased significantly. However, we could not know the analysis result about how much the hardware resources of the Open Platform system can handle user services. Thereafter, whenever the number of service users are rapidly increased, we simply have solved the service delays using the hardware extension. So, this study presents the obvious solution to avoid the same problem in the future, by pinpointing the system performance of the Open Platform. In this study, through the performance analysis of hardware using NMON and the load test of web service using nGrinder, we intend to get an accurate performance of the Open Platform system. Then we intend to present the resource reallocation method in order to provide better performance of the system.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.24
no.5
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pp.538-550
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2008
Radon is an invisible, odorless, and radioactive gas. It is formed by the disintegration of radium, which is a decay product of uranium. Some amounts of radon gas and its products are present ubiquitously in the soil, water, and air. Particularly high radon levels occur in regions of high uranium content. Although radon is permeable into indoor environment not only through geological features (bed rock and permeability) but also through the construction materials and underground water, the radiation from the geological features is generally main exposure factor. So there can be a problem in a certain space such as the underground and/or relatively poor ventilation condition. In this study, a GIS technique was used in order to investigate spatial distribution of radon measured from sub- way stations of 1 thru 8 in Seoul, Korea in 1991, 1998, 2001, and 2006. Spatial analysis was applied to reproduce the radon distribution. We utilized spatial analysis techniques such as inverse distance weighted averaging (IDW) and kriging techniques which are widely used to relate between different spatial points. To validate the results from the analyses, the jackknife technique for an uncertainty test was performed. When the number of measuring sites was less than 100 and also when the number of omitted sites increased, the kriging technique was better than IDW. On the other hand, when the number of sites was over 100, IDW technique was better than kriging technique. Thus the selection of analytical tool was affected sensitives by the analysis based on the number of measuring sites.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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