가스터빈 시험장치의 실험 데이터로부터 얻어진 일부 성능 데이터를 이용하여 구성품 성능선도 (component characteristic)를 축척(scaling)하는 새로운 방법을 제안하였다. 성능해석의 오차를 최소화하기 위하여 실제 실험 데이터로부터 몇 개의 작동점들에 일치하는 일련의 구성품 성능선도들을 구하고 다항식(polynomial)을 이용하여 새롭게 성능선도를 구성하는 축척방법을 제안하였으며, 이때 얻어진 성능선도를 이용하여 탈설계점 성능해석을 수행하였다. 해석 결과 기존의 축척방법으로 얻어진 성능선도를 이용한 경우 설계점을 제외한 대부분의 탈설계점에서의 성능은 실제 엔진 성능과 잘 일치하지 않았다. 그러나 새로운 축척방법에 의해 얻어진 성능선도를 이용한 경우에는 최대 5% 이내의 오차율을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권10호
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pp.1841-1861
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2011
The advance in Service-Oriented Architecture (SOA) and web services has led to the development of new types of a system in which heterogeneous service components can connect and compose to solve a complex business problem. In the SOA, even though these service components are valid in their functionality, there is a need to test their behaviors when those services are composited. In recent years, WS-BPEL has received a wide acceptance as a means of integrating distributed service components. To test the composite service, the existing testing techniques have been focused on the functional features based on the WS-BPEL process. However as SOA approach is applying to real-time software development, the performance of composite service becomes one of important issues. This paper proposes a technique to the performance testing of a composite service with WS-BPEL extension which combined with the concept of aspect. Our WS-BPEL extension has been made towards annotating aspect component which is measuring the response time of the composite service. This paper also explains the procedure of performance testing with on-line transaction system. Our technique can apply to choose an adequate component in service composition with considering the performance among several candidate web service components.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권3호
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pp.1014-1034
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2015
Location information of sensor nodes plays a critical role in many wireless sensor network (WSN) applications and protocols. Although many localization algorithms have been proposed in recent years, they usually target at dense networks and perform poorly in sparse networks. In this paper, we propose two component-based localization algorithms that can localize many more nodes in sparse networks than the state-of-the-art solution. We first develop the Basic Common nodes-based Localization Algorithm, namely BCLA, which uses both common nodes and measured distances between adjacent components to merge components. BCLA outperforms CALL, the state-of-the-art component-based localization algorithm that uses only distance measurements to merge components. In order to further improve the performance of BCLA, we further exploit the angular information among nodes to merge components, and propose the Component-based Localization with Angle and Distance information algorithm, namely CLAD. We prove the merging conditions for BCLA and CLAD, and evaluate their performance through extensive simulations. Simulations results show that, CLAD can locate more than 90 percent of nodes in a sparse network with average node degree 7.5, while CALL can locate only 78 percent of nodes in the same scenario.
Object : The goals of this research were to make Performance Enhanced Model(PE) taken the largest performance index (PI) through artificial variation of principle components calculated by principle component analysis for trial data, and to verify the effect through comparing kinematic factors between trial data (Raw) and PE. Method : Ten subjects (5 men, 5 women) were recruited and 80% of their maximal record was considered. The PI is a regression equation. In order to develop PE, we extracted Principle components from trial position data (by Principle Components Analysis (PCA)). Before PCA, we made 17 position data to 3 row matrix according to components. We calculated 3 eigen value (principle components) through PCA. And except Y (medial-lateral direction) component (because motion of Y component is small), principle components of X (anterior-posterior direction) and Z (vertical direction) components were changed as following. Changed principle components = principle components + principle components ${\times}$ k. After changing the each principle component, we reconstructed position data using the changed principle components and calculated performance index (PI). A Paired t-test was used to compare Raw data and Performance Enhanced Model data. The level of statistical significance was set at $p{\leq}0.05$. Result : The PI was significantly increased about 12.9kg at PE ($101.92{\pm}6.25$) when compared to the Raw data ($91.29{\pm}7.10$). It means that performance can be increased by optimizing 3D positions. The difference of kinematic factors as follows : the movement distance of the bar from start to lock out was significantly larger (about 1cm) for PE, the width of anterior-posterior bar position in full phase was significantly wider (about 1.3cm) for PE and the horizontal displacement toward the weightlifter after beginning of descent from maximal height was significantly greater (about 0.4cm) for PE. Additionally, the minimum knee angle in the 2-pull phase was significantly smaller (approximately 2.7cm) for the PE compared to that of the Raw. PE was decided at proximal position from the Raw (origin point (0,0)) of PC variation). Conclusion : PI was decided at proximal position from the Raw (origin point (0,0)) of PC variation). This means that Performance Enhanced Model was decided by similar motion to the Raw without a great change. Therefore, weightlifters could be accept Performance Enhanced Model easily, comfortably and without large stress. The Performance Enhance Model can provide training direction for athletes to improve their weightlifting records.
We study a multi-component production/inventory system in which individual components are made to meet various demand types. We assume that the demands arrive according to a Poisson process, but there is a fixed probability that a demand requests a particular kit of different components. Each component is produced by a flow line with several stations. The production of each component is operated by the CONWIP control mechanism. To analyse this system, we propose an approximation method based on aggregation method. In application of the aggregation method, a product-form approximation technique as well as a matrix-geometric method is used. Comparisons with simulation show that the approximation method provides fairly good results.
Wang, Jie;Hang, Siguang;Liu, Jiwei;Chen, Weihao;Hou, Gang
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권3호
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pp.1091-1110
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2016
Hybrid deployment under current cloud data centers is a combination of online and offline services, which improves the utilization of the cluster resources. However, the performance of the cluster is often affected by the online services in the hybrid deployment environment. To improve the response time of online service (e.g. search engine), an effective scheduling algorithm based on Storm is proposed. At the component level, the algorithm dispatches the component with more influence to the optimal performance node. Inside the component, a reasonable resource allocation strategy is used. By searching the compressed index first and then filtering the complete index, the execution speed of the component is improved with similar accuracy. Experiments show that our algorithm can guarantee search accuracy of 95.94%, while increasing the response speed by 68.03%.
본 논문에서는 독립성분분석을 이용한 음향 반향제거 방법을 제안하였다. 음향반향제거기의 마이크로폰에 반향 이외의 잡음이 부가될 경우 반향제거기의 성능은 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 두 개의 마이크로폰을 이용하여 반향과 선형으로 섞인 잡음을 받은 후 독립성분 분석 기법을 통해 반향과 잡음을 분리하였다. 그리고 분리된 반향 신호를 반향제거기에 사용되는 적응 알고리듬의 기준 신호로 이용함으로서 반향제거기의 성능을 향상시켰다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안한 방법의 타당성을 확인하였다.
This paper dealt with a component test of train control and management system(TMS) developed for korean tilting train express(TTX). This system that is established on TTX monitors and controls action of various devices by running of the train. Also, to performance estimation of the TMS, it is essential to verify a composition and function of TMS. Therefore, this study reviewed standards related on a component test of the TMS and confirmed test items, test conditions and evaluation basis on a Component Test. Running Test of TTX can verify performance of TMS and communications with other devices and secure reliability of TMS.
EEG-based brain-computer interfaces has focused on explicitly expressed intentions to assist physically impaired patients. For EEG-based-computer interfaces to function effectively, it should be able to understand users' implicit information. Since it is hard to gather EEG signals of human brains, we do not have enough training data which are essential for proper classification performance of implicit intention. In this paper, we improve the subject independent classification of implicit intention through the generation of additional training data. In the first stage, we perform the PCA (principal component analysis) of training data in a bid to remove redundant components in the components within the input data. After the dimension reduction by PCA, we train ICA (independent component analysis) network whose outputs are statistically independent. We can get additional training data by adding Gaussian noises to ICA outputs and projecting them to input data domain. Through simulations with EEG data provided by CNSL, KAIST, we improve the classification performance from 65.05% to 66.69% with Gamma components. The proposed sample generation method can be applied to any machine learning problem with fewer samples.
General vehicle is evaluated by its acceleration, fuel economy, NVH (Noise, Vibration and Harshness) and subjective (such as launching feel) performance. The first step to enhance its performance is to know how much each component affects on the vehicle performance. It is very important to know what is the key factor of the component among many specifications. Hydraulic torque converter can be expressed by means of its performance curve (torque ratio and capacity factor). In this paper, the key factor of torque converter, which affect vehicle performance, are explored by using Taguchi method. Moreover, general sensitivity analysis method is compared with Taguchi's experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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