The present work proposes new engineering models for determining corrosion initiation time in concrete reinforcing steels in marine environment. The models are based on Fick's second law that is commonly used for chloride diffusion. The latter is based on deterministic analyses involving the most influencing parameters such as distance of the concrete structure from the seaside, depth of steel concrete cover, ambient temperature, relative humidity and the water-cement ratio. However, a realistic corrosion initiation time cannot be estimated because of the uncertainties associated to the different parameters of the models. Therefore a reliability approach using FORM/SORM method has been applied to develop the proposed engineering models integrating a limit state function and a reliability index β. As a result, the corrosion initiation time is expressed by new exponential engineering models where the uncertainties are associated to the model parameters. The main emerging result is a realistic decision tool for corrosion planning inspection.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.20
no.2
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pp.139-158
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1995
A temporal database systems provides timing information and maintains history of data compared to the conventional database system. In this paper, we present a temporal relational database which use an interval-stamping method for instant-based events and for interval-based states. A set of temporal algebraic operators are developed on an instance of time and interval of time so that we can manipulate events and states at a same time. The set of operation is the basis for creating a relational algebra that is closed for temporal relations. And temporal SQL is also suggested as a temporal query relational language for our algebraic operations on temporal relations.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.22
no.49
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pp.67-76
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1999
This research presents the relationship among machining time, cycle time and demand rate in a cellular manufacturing system. The manufacturing cell produces part families by automated machines. This paper discusses the cases of increasing demand rate in an existing cell and designing cell based on the demand rate. This research developed an algorithm for decision making such as cycle time, machines and workers in order to minimize the total machine capacity and the number of workers for any given demand rate. The proposed algorithm was successfully applied for the design and operation of cell manufacturing with a good result.
Atmospheric aerosols have become a major environmental concern because of their adverse effects on human health, air quality, and climate change. Over the last few decades, several mass spectrometry (MS)-based techniques have been developed and applied in the field of atmospheric aerosol research. Particularly, real-time measurement of ambient aerosols using an aerosol mass spectrometer (AMS) has become one of the most powerful tools for aerosol chemistry. This review provides a brief description of AMS and its applications for understanding the physicochemical properties of atmospheric aerosols, as well as its sources and evolution processes.
In this work, six voiced/unvoiced speech classifiers based on the autocorrelation function (ACF), average magnitude difference function (AMDF), cepstrum, weighted ACF (WACF), zero crossing rate and energy of the signal (ZCR-E), and neural networks (NNs) have been simulated and implemented in real time using the TMS320C6713 DSP starter kit. These speech classifiers have been integrated into a linear-predictive-coding-based speech analysis-synthesis system and their performance has been compared in terms of the percentage of the voiced/unvoiced classification accuracy, speech quality, and computation time. The results of the percentage of the voiced/unvoiced classification accuracy and speech quality show that the NN-based speech classifier performs better than the ACF-, AMDF-, cepstrum-, WACF- and ZCR-E-based speech classifiers for both clean and noisy environments. The computation time results show that the AMDF-based speech classifier is computationally simple, and thus its computation time is less than that of other speech classifiers, while that of the NN-based speech classifier is greater compared with other classifiers.
In this paper, we propose the modified dynamic weighted round robin (MDWRR) cell scheduling algorithm, which guarantees the delay property of real-time traffic and also efficiently transmits non-real-time traffic. The proposed scheduling algorithm is a variation of the dynamic weighted round robin (DWRR) algorithm and guarantees the delay property of real-time traffic by adding a cell transmission procedure based on delay priority. It also uses a threshold to prevent the cell loss of non-real-time traffic that is due to the cell transmission procedure based on delay priority. Though the MDWRR scheduling algorithm may be more complex than the conventional DWRR scheme, considering delay priority minimizes cell delay and decreases the required size of the temporary buffer. The results of our performance study show that the proposed scheduling algorithm has better performance than the conventional DWRR scheme because of the delay guarantee of real-time traffic.
In this paper, a group delay time controller (GDTC) is proposed based on a reflection topology employing a parallel resonator as the reflection termination. The design equations of the proposed GDTC have been derived and validated by simulation and experimental results. The group delay time can be varied by varying the capacitance and inductance at an operating frequency. To show the validity of the proposed circuit, an experiment was performed for a wideband code division multiple access downlink band operating at 2.11 GHz to 2.17 GHz. According to the experiment, a group delay time variation of $3{\pm}0.17$ ns over bandwidth of 60 MHz with excellent flatness is obtained.
A goal of the Real-time railway safety supervision system is to improve the safety oversight efficiency and to prevent accidents by integrating existing distributed monitoring systems, train, signal, power and facilities. So, the system require better performance regarding real-time processing based on big data. The disk-based database that is used in existing railway control systems has a problem with real-time processing; memory-based databases haves a limitation in terms of big-data processing; and time series databases haves a limitation in terms of real-time processing. So, we need a new database architecture for simultaneous real-time processing based on big data. In this study, we review the existing railway monitoring systems and propose a new database architecture for a real-time railway safety supervision system.
Detecting obstacles and generating a suitable path to avoid obstacles in real time is a prime mission requirement for UAVs. In areas, close to buildings and people, detecting obstacles in the path and estimating its own position (egomotion) in GPS degraded/denied environments are usually addressed with vision-based Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) techniques. This presents possibilities and challenges for the feasible path generation with constraints of vehicle dynamics in the configuration space. In this paper, a near real-time feasible path is shown to be generated in the ORB-SLAM framework using a chain-based path planning approach in a force field with dynamic constraints on path length and minimum turn radius. The chain-based path plan approach generates a set of nodes which moves in a force field that permits modifications of path rapidly in real time as the reward function changes. This is different from the usual approach of generating potentials in the entire search space around UAV, instead a set of connected waypoints in a simulated chain. The popular ORB-SLAM, suited for real time approach is used for building the map of the environment and UAV position and the UAV path is then generated continuously in the shortest time to navigate to the goal position. The principal contribution are (a) Chain-based path planning approach with built in obstacle avoidance in conjunction with ORB-SLAM for the first time, (b) Generation of path with minimum overheads and (c) Implementation in near real time.
Shim, Sangwoo;Choi, Keechoo;Lee, Sangsoo;NamKoong, Seong J.
Journal of Korean Society of Transportation
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v.31
no.3
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pp.45-54
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2013
Korea Expressway Corporation has been utilizing vehicles equipped with dedicated short range communication (DSRC) based on-board equipment (OBE) for collecting path travel times. A path based method (PBM) estimates the path travel time using probe vehicles traveling whole links on the path, so it is not always possible to obtain sufficient samples for calculating path travel time in the DSRC system. Having this problem in utilizing DSRC for travel time information, this study attempted to estimate path travel time with the help of a link based method (LBM) and examined whether the LBM can be used for obtaining reliable path travel times. Some comparisons were made and identified that the MAPE difference between the LBM and the PBM estimates are less than 3%, signaling that LBM can be used as a proxy for PBM in case of sparse sample conditions. Some limitations and a future research agenda have also been proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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