Purpose - This study aims to improve the distribution structure of the OLED market and develop cost-effective optimization techniques. Specifically, it is a study on the optimization of ferric chloride to improve the etch of SUS MASK for OLED. Research design, data, and methodology - Applying the optimal conditions of the experiment, the final confirmation was evaluated for improvement by the Process Capability Index (Cpk). It is possible to derive social performance such as improvement of precision of SUS MASK manufacturing, economic performance such as defect rate, reduction of waste generation and treatment cost, technological achievement such as SUS MASK production technology, improvement of profit structure of technology development and process improvement do. Results - The improvement of the Cpk before the improvement was made was confirmed to be 0.57% with a defect estimate of 25.07% with a failure estimate of 0.57% after the improvement, and 8.84% with a failure estimate of 0.57% level after the improvement. Conclusions - If the conclusions obtained from the specimen experiment are applied to the manufacturing process of SUS MASK, it will be possible to expect excellent cost-effective competitiveness due to the improvement of precision and reduction of defect rate to enhance the OLED market penetration.
With the development of mobile edge computing, how to utilize the computing power of edge computing to effectively and efficiently offload data and to compute offloading is of great research value. This paper studies the computation offloading problem of multi-user and multi-server in mobile edge computing. Firstly, in order to minimize system energy consumption, the problem is modeled by considering the joint optimization of the offloading strategy and the wireless and computing resource allocation in a multi-user and multi-server scenario. Additionally, this paper explores the computation offloading scheme to optimize the overall cost. As the centralized optimization method is an NP problem, the game method is used to achieve effective computation offloading in a distributed manner. The decision problem of distributed computation offloading between the mobile equipment is modeled as a multi-user computation offloading game. There is a Nash equilibrium in this game, and it can be achieved by a limited number of iterations. Then, we propose a distributed computation offloading algorithm, which first calculates offloading weights, and then distributedly iterates by the time slot to update the computation offloading decision. Finally, the algorithm is verified by simulation experiments. Simulation results show that our proposed algorithm can achieve the balance by a limited number of iterations. At the same time, the algorithm outperforms several other advanced computation offloading algorithms in terms of the number of users and overall overheads for beneficial decision-making.
Electric power transmission utilities make an effort to maximize profit by reducing their electricity supply and operation costs while maintaining their reliability. The development of maintenance strategies for aged components is one of the more effective ways to achieve this goal. The reliability centered approach is a key method in providing optimal maintenance strategies. It considers the tradeoffs between the upfront maintenance costs and the potential costs incurred by reliability losses. This paper discusses the application of the Particle Swarm Optimization (PSO) technique used to find the optimal maintenance strategy for a transmission component in order to achieve the minimum total expected cost composed of Generation Cost (GC), Maintenance Cost (MC), Repair Cost (RC) and Outage Cost (OC). Three components of a transmission system are considered: overhead lines, underground cables and insulators are considered. In regards to aged and aging component, a component state model that uses a modified Markov chain is proposed. A simulation has been performed on an IEEE 9-bus system. The results from this simulation are quite encouraging, and then the proposed approach will be useful in practical maintenance scheduling.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.2
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pp.207-216
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2000
This paper introduces an effective system design method to develop a customer oriented product using a design optimization process and to select a set of critical design paramenters,. The process results in the development of a successful product satisfying customer needs and reducing development risk. The proposed scheme adopted a five step QFD(Quality Function Deployment) in order to extract design parameters from customer needs and evaluated their priority using risk factors for extracted design parameters. In this process we determine critical design parameters and allocate them to subsystem designers. Subsequently design engineers develop and test the product based on these parameters. These design parameters capture the characteristics of customer needs in terms of performance cost and schedule in the process of QFD, The subsequent risk management task ensures the minimum risk approach in the presence of design parameter uncertainty. An application of this approach was demonstrated in the development of weld quality monitoring system. Dominant design parameters affect linearity characteristics of weld defect feature vectors. Therefore it simplifies the algorithm for adopting pattern classification of feature vectors and improves the accuracy of recognition rate of weld defect and the real time response of the defect detection in the performance. Additionally the development cost decreases by using DSP board for low speed because of reducing CPU's load adopting algorithm in classifying weld defects. It also reduces the cost by using the single sensor to measure weld defects. Furthermore the synergy effect derived from the critical design parameters improves the detection rate of weld defects by 15% when compared with the implementation using the non-critical design parameters. It also result in 30% saving in development cost./ The overall results are close to 95% customer level showing the effectiveness of the proposed development approach.
By development of renewable energy and more efficient facilities in an increasingly deregulated electricity market, the operation cost of distributed generation (DG) is becoming more competitive. International environmental regulations of the leaking carbon become effective to reinforce global efforts for a low-carbon paradigm. Through increased DG, operators of DG are able to supply electric power to customers who are connected directly to DG as well as loads that are connected to entire network. In this situation, a community energy system (CES) with DGs is a new participant in the energy market. DG's purchase price from the market is different from the DG's sales price to the market due to transmission service charges and other costs. Therefore, CES who owns DGs has to control the produced electric power per hourly period in order to maximize profit. Considering the international environment regulations, CE will be an important element to decide the marginal cost of generators as well as the classified fuel unit cost and unit's efficiency. This paper introduces the optimal operation of CES's DG connected to the distribution network considering CE. The purpose of optimization is to maximize the profit of CES. A Particle Swarm Optimization (PSO) will be used to solve this complicated problem. The optimal operation of DG represented in this paper would guide CES and system operators in determining the decision making criteria.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2002.04a
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pp.433-450
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2002
The concept of VDD(Virtual Design & Development) based on high performance computing technology is introduced. The whole process of design and development could be carried out in cyber space through VDD technology in which high-precision simulation technology is combined with virtual reality technology. Therefore, time for design and development of a new product can be shorten and quality of product can be also improved. However, efficient simulation technology must be developed and appropriate supercomputing system must be available to realize VDD technology. In this work, several technologies for obtaining cost-effective supercomputing systems for VDD technology are introduced and investigated. The detail informations about optimization technology for PC(Personal Computer) computing, clustering technology, Internet Supercomputing technology, and Piggyback technology are provided and numerical results are also presented.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.11
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pp.312-320
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2021
Increase in computational cost and exhaustive search can lead to more complexity and computational energy. Thus, there is need for effective and efficient scheme to reduce the complexity to achieve optimal energy utilization. This will improve the energy efficiency and enhance the proficiency in terms of the resources needed to achieve convergence. This paper primarily focuses on the development of hybrid swarm intelligence scheme for reducing the computational complexity in binary optimization. In order to reduce the complexity, both artificial bee colony (ABC) and particle swarm optimization (PSO) have been employed to effectively minimize the exhaustive search and increase convergence. First, a new approach using ABC and PSO has been proposed and developed to solve the binary optimization problem. Second, the scout for good quality food sources is accomplished through the deployment of PSO in order to optimally search and explore the best source. Extensive experimental simulations conducted have demonstrate that the proposed scheme outperforms the ABC approaches for reducing complexity and energy consumption in terms of convergence, search and error minimization performance measures.
Recently, the Kingdom of Saudi Arabia (KSA) announced the development of first-of-a-kind(FOAK) and most advanced futuristic vertical city and named as 'The LINE'. The project will have zero carbon dioxide emissions and will be powered by clean energy sources. Therefore, a study was designed to understand which clean energy sources might be a better choice. Because of its nearly carbon-free footprint, nuclear energy may be a good choice. Nowadays, the development of very small modular reactors (vSMRs) is gaining attention due to many salient features such as cost efficiency and zero carbon emissions. These reactors are one step down to actual small modular reactors (SMRs) in terms of power and size. SMRs typically have a power range of 20 MWe to 300 MWe, while vSMRs have a power range of 1-20 MWe. Therefore, a study was conducted to discuss different vSMRs in terms of design, technology types, safety features, capabilities, potential, and economics. After conducting the comparative test and analysis, the fuel cycle modeling of optimal and suitable reactor was calculated. Furthermore, the levelized unit cost of electricity for each reactor was compared to determine the most suitable vSMR, which is then compared other generation SMRs to evaluate the cost variations per MWe in terms of size and operation. The main objective of the research was to identify the most cost effective and simple vSMR that can be easily installed and deployed.
Park, Yeong-Seon;Im, Jae-Mun;Yang, Cheol-Ho;Park, Gyeong-Jin
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.20
no.12
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pp.3804-3821
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1996
The configuration optimization is a structural optimization method which includes the coordinates of a structure as well as the sectional properties in the design variable set. Effective reduction of the weight of discrete structures can be obrained by changing the geometry while satisfying stress, Ei;er bickling, displacement, and frequency constraints, etc. However, the nonlinearity due to the configuration variables may cause the difficulties of the convergence and expensive computational cost. An efficient approximation method for the configuration optimization has been developed to overcome the difficulties. The method approximates the constraint functions based onthe second-order Taylor series expansion with reciprocal design variables. The Hessian matrix is approzimated from the information on previous design points. The developed algotithms are coded and the examples are solved.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.3
no.1
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pp.218-230
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2000
In the weapon system development/operation stage, the goals of RAM activities are to support the cost effective performance optimization in design and operation supports. In the study, the main contents are as follows; 1) To establish the operational concept and circumstance of the subsequent tank, the combat/operation scenario, the operational mode summary and mission profile for subsequent tank development are analyzed. 2) To evaluate the administrative and logistics down time for subsequent tank, the prefigured logistics circumstance and maintenance system are analyzed. 3) To calculate the RAM object values, a mathematical model for the user are developed. 4) To examinate the propriety of the RAM object values, the combat readiness are reviewed. The obtained RAM object values are provided to predict and analyze for the combat readiness, staying power, mission reliability, equipment availability and the logistic support capability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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