Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.475-478
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2015
The objective of this study is to apply a hybrid model for estimating solar radiation and investigate their accuracy. A hybrid model is wavelet-based support vector machines (WSVMs). Wavelet decomposition is employed to decompose the solar radiation time series into approximation and detail components. These decomposed time series are then used as inputs of support vector machines (SVMs) modules in the WSVMs model. Results obtained indicate that WSVMs can successfully be used for the estimation of daily global solar radiation at Champaign and Springfield stations in Illinois.
Structural system identification (SSI) is an inverse problem of difficult solution. Currently, difficulties lie in the development of algorithms which can cater to large size problems. In this paper, a parameter estimation technique based on evolutionary strategy is presented to overcome some of the difficulties encountered in using the traditional system identification methods in terms of convergence. In this paper, a non-traditional form of system identification technique employing evolutionary algorithms is proposed. In order to improve the convergence characteristics, it is proposed to employ immune algorithms which are proved to be built with superior diversification mechanism than the conventional evolutionary algorithms and are being used for several practical complex optimisation problems. In order to reduce the number of design variables, domain decomposition methods are used, where the identification process of the entire structure is carried out in multiple stages rather than in single step. The domain decomposition based methods also help in limiting the number of sensors to be employed during dynamic testing of the structure to be identified, as the process of system identification is carried out in multiple stages. A fifteen storey framed structure, truss bridge and 40 m tall microwave tower are considered as a numerical examples to demonstrate the effectiveness of the domain decomposition based structural system identification technique using immune algorithm.
Traditional object decomposition techniques do not decompose spatial objects dynamically during spatial joins, because the object decomposition is very expensive. In this paper, we propose a modified object decomposition technique that can be applied in PBSM(Partition Based Spatial Merge-Join). In real-life data, there are much differences among the sizes of objects. We decompose only large objects with great effects on spatial joins. This technique decreases the decomposition cost of objects during spatial joins and enables efficient filter-refinement steps. Experiments show that the PBSM used with our proposed method performs significantly better than the traditional PBSM.
Positron emission tomography (PET) is widely used imaging modality for effective and accurate functional testing and medical diagnosis using radioactive isotopes. However, PET has difficulties in acquiring images with high image quality due to constraints such as the amount of radioactive isotopes injected into the patient, the detection time, the characteristics of the detector, and the patient's motion. In order to overcome this problem, we have succeeded to improve the image quality by using the dynamic image reconstruction method based on singular value decomposition. However, there is still some question about the characteristics of the proposed technique. In this study, the characteristics of reconstruction method based on singular value decomposition was estimated over computational simulation. As a result, we confirmed that the singular value decomposition based reconstruction technique distinguishes the images well when the signal - to - noise ratio of the input image is more than 20 decibels and the feature vector angle is more than 60 degrees. In addition, the proposed methode to estimate the characteristics of reconstruction technique can be applied to other spatio-temporal feature based dynamic image reconstruction techniques. The deduced conclusion of this study can be useful guideline to apply medical image into SVD based dynamic image reconstruction technique to improve the accuracy of medical diagnosis.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.45
no.4
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pp.124-130
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2008
Automatic layout decomposition techniques have been developed for double patterning technology (DPT). As CMOS manufacturing process scales down to 45nm and below, lithography resolution needs to be improved. DPT has been proposed to enhance the limitation of conventional lithography, by decomposing the layout design into two masks to relax the minimum spacing requirement. However, it is not always possible to decompose a layout into two masks. We have developed new automatic stitching techniques to resolve this problem. Experimental results show that the suggested techniques are promising in decomposing layouts for DPT.
Water resources projection typically consists of several stages including emission scenarios, global circulation models (GCMs), downscaling techniques, and hydrological models, and each stage is a source of total uncertainty in water resources projection. Several studies proposed methods to quantify the relative contribution of each stage to total uncertainty, and we call such analysis uncertainty decomposition. Uncertainty decomposition enables us to investigate the stages yielding large uncertainties and to establish the uncertainty reduction plan that reflects them. Interactions between stages is one of the important issues to be considered in uncertainty decomposition. This study suggests a new uncertainty decomposition method considering interaction effect. The proposed method has an advantage of decomposing the total uncertainty to the uncertainty from each stage considering both the main and interactions effects. We apply the proposed method to streamflow projection for Chungju Dam basin. The results show that the uncertainties from the main effects are larger than the uncertainties from interaction effects in both summer and winter. Using the proposed uncertainty decomposition method, we show that the GCM stage is the largest source of the total uncertainty in summer and the downscaling technique stage is the one in winter among the following four stages: emission scenarios, GCMs, downscaling techniques, and hydrological models.
In this paper, a new decomposition method of the interference EMG signal using MAMDF filtering and digital signal processor. The efficient software and hardware signal processing techniques are employed. The MAMDF filter is employed in order to estimate the presence and likely location of the respective templates which may include in the observed mixture, and high-resolution waveform alignment is employed in order to provide the optimal combination set and time delays of the selected templates. The TMS320C25 digital signal processor chip is employed in order to execute the intensive calculation part of the software. The method is verified through a simulation with real templates which are obtain ed from needle EMG. As a result, the proposed method provides an overall speed improvement of 32-40 times.
A prototype integrated system and its theories for distributed SISO control structure synthesis of complete chemical plants is developed. The scope of this work includes control structure synthesis not only of simple units with unspecified control loops but also of the complex process at preliminary and basic design stage. Hierarchical approach and dual-decomposition strategy (that is multi-layer decomposition and multi-echelon decomposition) is applied to this system. Because automatic control structure synthesis of complex plants is a problem defined as a series of knowledge-intensive tasks within multiple spaces, the established methodology is complemented by not only techniques from knowledge-based expert systems but also shortcut and rigorous control theories. This system is used for education of control designers, process engineers, operators and students as well as for operability studying, in-line and on-line process control structure synthesis.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.31A
no.2
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pp.67-74
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1994
Effects of the GaAs semiconductor particles on electrophysical phenomena at the Pt electrode/10S0-3TM KCl aqueous electrolyte interfaces have been studied using voltammetric time based and electrochemical impedance techniques. The anodic decomposition effect f the GaAs semiconductor particles on electrophysical phenomena was significantly observed during the positive potential scan (0 to 1.0 V vs. SCE). On the other hand, the cathodic decomposition effect of the GaAs semiconductor particles was negligible during thenegative potential scan (0 to -1.0 V vs. SCE). The GaAs semiconductor particles act as current activators or mediators during the anodic process and act as charge screens during the cathodic process. The electrolyte resistance and related impedance was increased due to the presence of the GaAs semiconductor particles. The anodic decomposition effect of the GaAs semiconductor particles can directly be applied to activate the hydrogen evolution.
The thermal decomposition of the paper sludge with poly (acrylonitrile-butadiene-styrene) was using a thermal analysis techniques in the stream of nitrogen gas of 30ml/min at various heating rates from 4 to $20^{\circ}C/min$. The mathmatical, derivative and integral method were used to obtain values of activation energy of decomposition reaction. 1. The values of activation energy evaluated by derivative and Intergral method were consistent with each other very well. 2. The maximum value of heat of decomposition evaluated by DSC method was 10.120cal/g at weight ratio of paper sludge/ABS=20/80. 3. The thermogravimetric trace curve agreed with the theoretical equation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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