Conventionally, in material management at a construction site, the type, size, and quantity of materials are identified by the eyes of the worker. Labor-intensive material management by manpower is slow, requires a lot of manpower, is prone to errors, and has limitations in that computerization of information on the identified types and quantities is additionally required. Therefore, a method that can quickly and accurately determine the type, size, and quantity of materials with a minimum number of workers is required to reduce labor costs at the construction site and improve work efficiency. In this study, we developed an automated convolution neural network(CNN) and computer vision technology-based rebar size and quantity estimation system that can quickly and accurately determine the type, size, and quantity of materials through images.
The most difficult and time-intensive issue in the successful implementation of genetic algorithms is to find good parameter setting, one of the most popular subjects of current research in genetic algorithms. In this study, we present a new efficient experimental design method for parameter optimization in a genetic algorithm for general job shop scheduling problem using the Taguchi method. Four genetic parameters including the population size, the crossover rate, the mutation rate, and the stopping condition are treated as design factors. For the performance characteristic, makespan is adopted. The number of jobs, the number of operations required to be processed in each job, and the number of machines are considered as noise factors in generating various job shop environments. A robust design experiment with inner and outer orthogonal arrays is conducted by computer simulation, and the optimal parameter setting is presented which consists of a combination of the level of each design factor. The validity of the optimal parameter setting is investigated by comparing its SN ratios with those obtained by an experiment with full factorial designs.
Damage detection based on measured vibration data has received intensive studies recently. Frequently, the damage to a structure may be reflected by a change of some system parameters, such as a degradation of the stiffness. In this paper, we apply a method to nondestructively locate and estimate the severity of damage in corrosion pipeline for which a few natural frequencies or mode shapes are available. The method is based on the strain modal sensitivity ratio (SMSR) and the orthogonality conditions sensitivities (OCS) applied to vibration features identified during the monitoring of the pipeline. The advantage of these methods is that it only requires measuring few modal parameters. The SMSR-based and OCS-based damage detection methods are illustrated using computer-simulated and laboratory testing data. The results show that the current method provides a precise indication of both the location and the extent of corrosion pipeline.
본 논문에서는 정보기술 시스템온칩을 구성하는 방법을 제안하였다. 시스템온칩을 구현하기 위해 설계자는 IP의 재사용을 염두해 두어야 한다. IP 블록은 미리 설계되어지고 검증되기 때문에 설계자는 개별 부품의 올바름과 수행에 대해 거정을 하지 않아도 된다.또한, 정보기술 시스템온침의 임베디드된 코어는 시스템 레벨의 테스트 메카니즘을 호출하여 사용한다. 실제에 있어, IP 블록을 사용하여 조립할 때 아직까지는 error-prone, labor-intensive, time-consuming 과정을 사용한다. 본 논문에서는 시스템온칩 설계자가 IP 블록과 툴을 사용하는 것에 �X점을 맞추었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5465-5480
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2018
Energy-efficient task scheduling on multi-core server is a fundamental issue in green cloud computing. Multi-core processors are widely used in mobile devices, personal computers, and servers. Existing energy efficient task scheduling methods chiefly focus on reducing the energy consumption of the processor itself, and assume that the cores of the processor are controlled independently. However, the cores of some processors in the market are divided into several voltage islands, in each of which the cores must operate on the same status, and the cost of the server includes not only energy cost of the processor but also the energy of other components of the server and the cost of user waiting time. In this paper, we propose a cost-aware scheduling algorithm ICAS for computation intensive tasks on multi-core server. Tasks are first allocated to cores, and optimal frequency of each core is computed, and the frequency of each voltage island is finally determined. The experiments' results show the cost of ICAS is much lower than the existing method.
The classical vehicle routing problem (VRP) can be extended by including customers who want to send goods to the depot. This type of VRP is called the vehicle routing problem with pickups and deliveries (VRPPD). This study proposes a novel way to solve VRPPD by introducing a two-phase heuristic routing algorithm which consists of a clustering phase and uses the geometrical center of a cluster and route establishment phase by applying a two-way search of each route after applying the TSP algorithm on each route. Experimental results show that the suggested algorithm can generate better initial solutions for more computer-intensive meta-heuristics than other existing methods such as the giant-tour-based partitioning method or the insertion-based method.
It is very important to make an intensive control of burr and surface roughness in the actuator arm of HDD for personal computer. There are two finishing techniques for actuator arm mechanical and chemical method. Centrifugal barrelling and magnetic deburring are mechanical methods, and electrolysis finish is a chemical method. Centrifugal barrelling and magnetic deburring are widely used due to the excellence in convenience and mass production. In this study, characteristics of surface roughness and deburring effect in magnetic deburring and centrifugal barrelling are investigated, and their performance of finishing is compared.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제14권4호
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pp.313-321
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2014
In the current era of data-intensive services, the handling of big data is a crucial issue that affects almost every discipline and industry. In this study, we propose a classification method for large volumes of numeric data, which is implemented in a distributed programming framework, i.e., MapReduce. The proposed method partitions the data space into a grid structure and it then models the probability distributions of classes for grid cells by collecting sufficient statistics using distributed MapReduce tasks. The class labeling of new data is achieved by k-nearest neighbor classification based on Bayesian inference.
This study could begin with the improvement of computer graphic technology The graphic technology is the standards of computer technology level and up-to-date technology intensive. Above all, the technology of virtual reality has developed rapidly and the development of the program has changed from professional one only for the experts to easy of access ones for the space designers. Moreover, the program which major internet user's can experience the virtual model has been made, as the development of virtual reality technology that is based on the web. These graphic technology and the development of the web helped to extract human experiences on the space design step. However, to find the meeting point with real recognition is not easy though the virtual reality technology develops. Because the real space is made up of various senses that people feel in their surroundings. But, this study was possible because most of the space recognition is based on the visual organ, even though it can't satisfy all sensible factors that we feel in reality. Therefore, the significant of this study is the standards and criteria of evaluation, the technological proposal, expecting to make more advanced alternative design than before.
Vector algorithms and the relative importance of the four basic modules (computation of element stiffness matrices, assembly of the global stiffness matrix, solution of the system of linear simultaneous equations, and calculation of stresses and strains) of a finite element computer program for inelastic analysis of reinforced concrete shells are presented. Performance of the vector program is compared with a scalar program. For a cooling tower problem, the speedup factor from the scalar to the vector program is 34 for the element stiffness matrices calculation, 25.3 for the assembly of global stiffness matrix, 27.5 for the equation solver, and 37.8 for stresses, strains and nodal forces computations on a Gray Y-MP. The overall speedup factor is 30.9. When the equation solver alone is vectorized, which is computationally the most intensive part of a finite element program, a speedup factor of only 1.9 is achieved. When the rest of the program is also vectorized, a large additional speedup factor of 15.9 is attained. Therefore, it is very important that all the modules in a nonlinear program are vectorized to gain the full potential of the supercomputers. The vector finite element computer program for inelastic analysis of RC shells with layered elements developed in the present study enabled us to perform mesh convergence studies. The vector program can be used for studying the ultimate behavior of RC shells and used as a design tool.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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