This study develops a novel recursive algorithm to significantly enhance the computation efficiency of a recently proposed stochastic subspace identification (SSI) methodology based on an alternative stabilization diagram. Exemplified by the measurements taken from the two investigated office buildings, it is first demonstrated that merely one sixth of computation time and one fifth of computer memory are required with the new recursive algorithm. Such a progress would enable the realization of on-line and almost real-time monitoring for these two steel framed structures. This recursive SSI algorithm is further applied to analyze 20 months of monitoring data and comprehensively assess the environmental effects. It is certified that the root-mean-square (RMS) response can be utilized as an excellent index to represent most of the environmental effects and its variation strongly correlates with that of the modal frequency. More detailed examination by comparing the monthly correlation coefficient discloses that larger variations in modal frequency induced by greater RMS responses would typically lead to a higher correlation.
Haotian Chen;Abir EL Azzaoui;Sekione Reward Jeremiah;Jong Hyuk Park
Journal of Information Processing Systems
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v.19
no.2
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pp.240-257
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2023
The industrial Internet of Things (IIoT) is characterized by intelligent connection, real-time data processing, collaborative monitoring, and automatic information processing. The heterogeneous IIoT devices require a high data rate, high reliability, high coverage, and low delay, thus posing a significant challenge to information security. High-performance edge and cloud servers are a good backup solution for IIoT devices with limited capabilities. However, privacy leakage and network attack cases may occur in heterogeneous IIoT environments. Cloud-based multi-party computing is a reliable privacy-protecting technology that encourages multiparty participation in joint computing without privacy disclosure. However, the default cloud selection method does not meet the heterogeneous IIoT requirements. The server can be dishonest, significantly increasing the probability of multi-party computation failure or inefficiency. This paper proposes a blockchain and smart contract-based optimized cloud node selection framework. Different participants choose the best server that meets their performance demands, considering the communication delay. Smart contracts provide a progressive request mechanism to increase participation. The simulation results show that our framework improves overall multi-party computing efficiency by up to 44.73%.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.11
no.6
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pp.65-74
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1994
Various substructure synthesis methods, such as component mode synthesis, building block analysis and reduced impedance method, are studied for the determination of vibration characteristics of plate problems. Comparisons are made for each methods in terms of accuracy and computational efficiency. Following conclusions are made from the results of computer simulations and experiments. i) The computation time of component mode synthesis is much shorter than that of whole structure analysis. The natural frequencies of lower modes obtained from component mode synthesis are almost same as those obtained from whole structure analysis, but in higher modes the differences between those two methods are increases. ii) The transfer function obtained from building block analysis is same as that obtained from the finite element method. iii) Same transfer functions can be obtained by the reduced impedance method. The computation time of reduced impedance mathod is shorter that that of general finite element method, but for the solutions in broad frequency band it requires long calculation time.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.34
no.1
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pp.11-19
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2024
The increased utilization of the FFT in signal processing, cryptography, and various other fields has highlighted the importance of optimization. In this paper, we propose the implementation of an accelerator that processes the radix-2 16 points FFT algorithm more rapidly and efficiently than FFT implementation of existing studies, using FPGA(Field Programmable Gate Array) hardware. Leveraging the hardware advantages of FPGA, such as parallel processing and pipelining, we design and implement the FFT logic in the PL (Programmable Logic) part using the Verilog language. We implement the FFT using only the Zynq processor in the PS (Processing System) part, and compare the computation times of the implementation in the PL and PS part. Additionally, we demonstrate the efficiency of our implementation in terms of computation time and resource usage, in comparison with related works.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.38
no.5
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pp.357-366
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2001
In this paper, computer generated holographic diffuser with high diffraction efficiency and uniformity was designed by the modified iterative Fourier transform algorithm. Newly proposed method to design a CGHD is to flip and to combine BPHs or MPHs, so it makes the computation time decreased and it makes the reconstructed signal area enlarged. The designed sixteen phase holographic diffuser had the high diffraction efficiency of 85.20%, the uniformity of 2.43%, and the average signal to noise ratio of 18.97[㏈]. Also, we compared the CGHD with a 128 level pseudo random phase diffuser about the diffraction efficiency and the uniformity. The proposed diffuser can be provided good performance for a holographic diffuser and a next-generation display device.
In this paper we apply Monte Carlo Filter to identifying dynamic parameters of structural systems and improve the efficiency of this algorithm. The algorithms using Monte Carlo Filter so far has not been practical to apply to structural identification for large scale structural systems because computation time increases exponentially as the degrees of freedom of the system increase. To overcome this problem, we developed a method being able to reduce number of particles which express possible structural response state vector. In MCF there are two steps which are the prediction and filtering processes. The idea is very simple. The prediction process remains intact but the filtering process is conducted at each node of structural system in the proposed method. We named this algorithm as relaxation Monte Carlo Filter (RMCF) and demonstrate its efficiency to identify large degree of freedom systems. Moreover to increase searching field and speed up convergence time of structural parameters we proposed an algorithm combining the Genetic Algorithm with RMCF and named GARMCF. Using shaking table test data of a model structure we also demonstrate the efficiency of proposed algorithm.
In recent years, the skyline query paradigm has been established as a reliable method for database query personalization. While early efficiency problems have been solved by sophisticated algorithms and advanced indexing, new challenges in skyline retrieval effectiveness continuously arise. In particular, the rise of the Semantic Web and linked open data leads to personalization issues where skyline queries cannot be applied easily. We addressed the special challenges presented by linked open data in previous work; and now further extend this work, with a heuristic workflow to boost efficiency. This is necessary; because the new view on linked open data dominance has serious implications for the efficiency of the actual skyline computation, since transitivity of the dominance relationships is no longer granted. Therefore, our contributions in this paper can be summarized as: we present an intuitive skyline query paradigm to deal with linked open data; we provide an effective dominance definition, and establish its theoretical properties; we develop innovative skyline algorithms to deal with the resulting challenges; and we design efficient heuristics for the case of predicate equivalences that may often happen in linked open data. We extensively evaluate our new algorithms with respect to performance, and the enriched skyline semantics.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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v.9
no.3
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pp.265-276
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2016
Energy systems working coherently in different conditions may not have a specific design which can provide optimal performance. A system working for a longer period at lower efficiency implies higher energy consumption. In this effort, a methodology demonstrated by a jet pump design and optimization via numerical modeling for fluid dynamics and implementation of an evolutionary algorithm for the optimization shows a reduction in computational costs. The jet pump inherently has a low efficiency because of improper mixing of primary and secondary fluids, and multiple momentum and energy transfer phenomena associated with it. The high fidelity solutions were obtained through a validated numerical model to construct an approximate function through surrogate analysis. Pareto-optimal solutions for two objective functions, i.e., secondary fluid pressure head and primary fluid pressure-drop, were generated through a multi-objective genetic algorithm. For the jet pump geometry, a design space of several design variables was discretized using the Latin hypercube sampling method for the optimization. The performance analysis of the surrogate models shows that the combined surrogates perform better than a single surrogate and the optimized jet pump shows a higher performance. The approach can be implemented in other energy systems to find a better design.
An exergy analysis is carried out for the regenerative wet-compression Brayton cycle which has a potential of enhanced thermal efficiency owing to the reduced compression power consumption and the recuperation of exhaust energy. Using the analysis model, the effects of pressure ratio and water injection ratio are investigated on the exergy efficiency of system, exergy destruction ratio for each component of the system, and exergy loss ratio due to exhaust gas. The results of computation for the typical cases show that the regenerative wet-compression gas turbine cycle can make a notable enhancement of exergy efficiency. The injection of water results in a decrease of exergy loss of exhaust gas and an increase of net power output.
The adaptive wavelet method is studied for the enhancement of computational efficiency of three-dimensional flows. For implementation of the method for three-dimensional Euler equation, wavelet decomposition process is introduced based on the previous two-dimensional adaptive wavelet method. The order of numerical accuracy of an original solver is preserved by applying modified thresholding value. In order to assess the efficiency of the proposed algorithm, the method is applied to the computation of flow field around ONERA-M6 wing in transonic regime with 4th and 6th order interpolating polynomial respectively. Through the application, it is confirmed that the three-dimensional adaptive wavelet method can reduce the computational time while conserving the numerical accuracy of an original solver.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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