Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.05a
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pp.167-171
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2006
It has been well known that customer' needs have much influence on the structure of supply chains. Uncertainty in customer demands forces companies' supply chains to be very flexible. When a company can not meet customers' changing needs, competitiveness in market places will be jeopardized. To survive in the competitive market places, structure of supply chains should be reconfigurable. In this paper, fractal concept is adopted to handle the reconfigurable issue. In a fractal-based SCM, structure of supply chains can be automatically reconfigured through the dynamic restructuring process with a fractal goal model. Goal in the system is divided into sub-goals, which are represented by a fractal goal model. The fractal goal model is a formal model which can be evaluated, changed, and scaled easily. Thus a well-designed fractal goal model is indispensable for a fractal-based SCM, and enhances the reconfigurability. Fractal structure for reconfigurable SCM is designed and presented. Fractal goal model is applied to SCM and an exemplary case is also briefly illustrated.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.26
no.1
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pp.18-26
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2002
With the introduction of Fractal notation, various fields of engineering adopted fractal notation to express characteristics of geometry involved and one of the most frequently applied areas was turbulence. With research on turbulence regarding the surface as fractal geometry, attempts to analyze turbulent premised flame as fractal geometry also attracted attention as a tool for modeling, for the flame surface can be viewed as fractal geometry. Experiments focused on disclosure of flame characteristics by measuring fractal parameters were done by researchers. But robust principle or theory can't be extracted. Only reported modeling efforts using fractal dimension is flame speed model by Gouldin. This model gives good predictions of flame speed in unstrained case but not in highly strained flame condition. In this research, approaches regarding fractal dimension of flame as one representative value is pointed out as a reason for the absence of robust model. And as an extort to establish robust modeling, Presents methods treating fractal dimension as statistical variable. From this approach flame characteristics reported by experiments such as Da effect on flame structure can be seen quantitatively and shows possibility of flame modeling using fractal parameters with statistical method. From this result more quantitative model can be derived.
In this paper, the purpose is evaluation of the effect of using fractal feature in machine learning based pancreatic tumor classification. We used the data that Pancreas CT series 469 case including 1995 slice of benign and 1772 slice of malignant. Feature selection is implemented from 109 feature to 7 feature by Lasso regularization. In Fractal feature, fractal dimension is obtained by box-counting method, and hurst coefficient is calculated range data of pixel value in ROI. As a result, there were significant differences in both benign and malignancies tumor. Additionally, we compared the classification performance between model without fractal feature and model with fractal feature by using support vector machine. The train model with fractal feature showed statistically significant performance in comparison with train model without fractal feature.
Recent developments in fractal theory suggest that fractal may provide a more realistic representation of characteristics of cementitious materials. In this paper, the roughness of fracture surfaces in cementitious material has been characterized by fractal theory. A systematic experimental investigation was carried out to examine the dependency of fracture parameters on the aggregate sizes as well as the loading rates. Three maximum aggregate sizes (4.76 mm, 12.7 mm, and 19.1 mm) and two loading rates (slow and fast loading rate) were used. A total of 25 compression tests and 25 tension tests were performed. All fracture parameters exhibited an increase, to varying degrees, when aggregates were added to the mortar matrix. The fracture surfaces of the specimens were digitized and analyzed. Results of the fractal analysis suggested that concrete fracture surfaces exhibit fractal characteristics, and the fractal geometry provide a useful tool for characterizing nonlinear fracture behavior of concrete. Fractal dimension D was monotonically increased as maximum aggregate sizes increase. A new fractal fracture model was developed which considers the size and shape of aggregate, and the crack paths in the constituent phases. Detailed analyses were given for four different types of fracture paths. The fractal fracture model can estimate fractal dimension for multiphase composites.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1996.11a
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pp.69-73
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1996
Tool wear monitoring is very important aspect in metal cutting because tool wear effects quarity and precision of workpiece, tool life etc. In this study we detected force signal through tool dynamometer in turning and using it we conducted 6th AR modeling and fractal analysis. Finally the back-propagation model of the neural network is utilized to monitor tool wear and features are extracted through AR model and fractal analysis.
The application and analysis for the scale considering GIUH model proposed by the authors in this issue have been performed for the leemokjung sub-basin in the Pyungchang basin one of IHP representative basin in Korea. Scales of topographic maps for model application and fractal analysis are 1:25,000, 1:50,000 and 1:100,000. The ratio between successive scales is therefore constant. Link lengths were measured using a curvimeter with the resolution of 1 mm. Richardson's method was employed to have fractal dimension of streams. Apparent alternations of parameters were found in accordance with variations of map scale. And this tendency could mislead physical meanings of parameters because model parameters had to preserve their own value in spite of map scale change. It was found that uses of fractal transform and Melton's law could help to control the scale problem effectively. This methodlogy also could emphasize the relationship between network and basin to the model. To verify the applicability of GIUH proposed in this research, the model was compared with the exponential GIUH model. It is proven that proposed 2-parameter gamma GIUH model can better simulate the corresponding runoff from any given flood events than exponential GIUH model. The result showed that 2-parameter gamma GIUH model and fractal theory could be used for deriving scale considered IUH of the basin.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.05a
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pp.1698-1701
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2006
In this research, fractal approach is applied to the realization of a virtual enterprise. Virtual enterprise is a temporarily built organization to cope with new business opportunity. It is composed of diverse business partners such as suppliers, manufacturers, customers, and service providers in value chains. Therefore, communication and interoperability problems between heterogeneous participants are one of the main concerns in developing collaboration models of a virtual enterprise. Fractal-based reference model can be a solution for this problem. The term 'fractal' is used to represent a participant of the value chains. There are many advantages when participants try to embody fractal-based collaboration model such as; (1) no restriction of inner configuration, (2) guarantee of autonomy, (3) easy implementation of interfaces, etc. Fractals are self-similar, however, this does not mean that they should have same configuration. In this paper, a fractal-based collaboration model for a virtual enterprise is proposed and described with (1) a formal formulation of fractal concept, (2) functional requirements and interfaces, and (3) a goal model as a driving force of the virtual enterprise.
Grading of aggregate influences significantly almost all of the concrete performances. The purpose of this paper is to propose practicable equations that express the optimized total aggregate gradation, by weight or by number of particles in a concrete mix. The principle is based on the fractal feature of the grading of combined aggregate in a solid skeleton of concrete. Therefore, equations are derived based on the so-called fractal dimension of the grain size distribution of aggregates. Obtained model was then applied in such a way a correlation between some properties of the dry concrete mix and the fractal dimension of the aggregate gradation has been built. This demonstrates that the parameter fractal dimension is an efficacious tool to establish a unified model to study the solid phase of concrete in order to design aggregate gradation to meet certain requirements or even to predict some characteristics of the dry concrete mixture.
The pore structure of uranium-bearing sandstone is one of the critical factors that affect the uranium leaching performance. In this article, uranium-bearing sandstone from the Yili Basin, Xinjiang, China, was taken as the research object. The fractal characteristics of the pore structure of the uranium-bearing sandstone were studied using mercury intrusion experiments and fractal theory, and the fractal dimension of the uranium-bearing sandstone was calculated. In addition, the effect of the fractal characteristics of the pore structure of the uranium-bearing sandstone on the uranium leaching kinetics was studied. Then, the kinetics was analyzed using a shrinking nuclear model, and it was determined that the rate of uranium leaching is mainly controlled by the diffusion reaction, and the dissolution rate constant (K) is linearly related to the pore specific surface fractal dimension (DS) and the pore volume fractal dimension (DV). Eventually, fractal kinetic models for predicting the in-situ leaching kinetics were established using the unreacted shrinking core model, and the linear relationship between the fractal dimension of the sample's pore structure and the dissolution rate during the leaching was fitted.
The tracking pattern formed on the dielectric surface due to a surface electrical discharge exhibits fractal structure. In order to quantitatively investigate the fractal characteristics of the surface tracking pattern, the dielectric breakdown model has been employed to numerically generate the surface tracking pattern. In dielectric breakdown model, the pattern growth is determined stochastically by a probability function depending on the local electric potential difference. For the computation of the electric potential for all points of the lattice, a two-dimensional discrete Laplace equation is solved by mean of the successive over-relaxation method combined to the Gauss-Seidel method. The box counting method has been used to calculate the fractal dimensions of the simulated patterns with various exponent $\eta$ and breakdown voltage $\phi_b$. As a result of the simulation, it is found that the fractal nature of the surface tracking pattern depends strongly on $\eta$ and $\phi_b$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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