Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.22
no.1
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pp.115-127
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1996
Based on a job insertion method, we developed a heuristic algorithm for the mean flowtime objective in a permutation flowshop environment. The simulation experiments are implemented to evaluate the effectiveness of the proposed algorithm against the existing heuristics. The experiments reveal the superiority of the proposed algorithm to other heuristics especially when the ratio of the number of jobs and number of machines is greater than or equal to two.
In this study, we apply the discovery method in the instruction of Permutation and Combination, and examine the effect upon the student's emotion after the instruction change. The research progressed through the instruction by the discovery method for two students of highschool Y. This research has been done for about one and half year from November 2006 to February 2008. We draw our research results through a series of processes consisted of videotaping a classroom activities, recording interview details and writing an observation diary, with the aim of the experimental instruction. In the end, we get to the conclusion that students showed a strong positive attitude on the discovery instructional method and that diverse discovery method has supplementary relation in classwork.
International conference on construction engineering and project management
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2024.07a
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pp.25-32
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2024
Conventional construction methods face significant challenges in reducing carbon emissions and promoting environmental sustainability. Off-Site Construction (OSC) method is widely recognized as a low-carbon, high-efficiency alternative construction method. However, in practice, it often fails to deliver the expected benefits, leading to issues such as excessive carbon emissions, unpunctual delivery, and cost overruns in OSC projects. In order to ensure the carbon benefits of OSC and further its development,this study conducts an in-depth analysis of embodied carbon emissions in the precast production process, proposes a multi-objective optimization model based on the permutation flow shop scheduling problem, and designs an automated solution algorithm using NSGA-II to derive Pareto optimal schedules. Through the analysis of real-world case data, the proposed approach, compared to conventional scheduling methods, is estimated to reduce embodied carbon emissions by approximately 6 % while simultaneously cutting tardiness/earliness penalty by 75%. This study offers a model for precast production scheduling, effectively enhancing production efficiency and reducing carbon emissions, enabling construction component enterprises to engage in low-carbon, cost-effective, and efficient production, thereby fostering sustainable development in the construction industry.
In this study, investigated principle of encryption theoretically for plaintext and image encryption. Encryption method does character substitution(permutation cipher or transposition cipher) simply past in encryption method or had been used by method to move, but mode to use key stream generator present is used. That is, creating key in plaintext and encryption/decryption. That is, system of encryption according to method that create key changes. Investigate principle and a tool of encryption in treatise that see therefore, and representatively, investigated encryption principle under XOR operator and key stream generator condition.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.2
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pp.381-394
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2016
Graphical model represents conditional dependencies between variables as a graph with nodes and edges. It is widely used in various fields including physics, economics, and biology to describe complex association. Conditional dependencies can be estimated from a inverse covariance matrix, where zero off-diagonal elements denote conditional independence of corresponding variables. This paper proposes a efficient BCDR (block coordinate descent with random permutation) algorithm using graphics processing units and random permutation for the CONCORD (convex correlation selection method) based on the BCD (block coordinate descent) algorithm, which estimates a inverse covariance matrix based on pseudo-likelihood. We conduct numerical studies for two network structures to demonstrate the efficiency of the proposed algorithm for the CONCORD in terms of computation times.
Recent years, explosive welding structures have been widely used in many engineering fields. The bonding state detection of explosive welding structures is significant to prevent unscheduled failures and even catastrophic accidents. However, this task still faces challenges due to the complexity of the bonding interface. In this paper, a new method called dual-tree complex wavelet transform based permutation entropy (DTCWT-PE) is proposed to detect bonding state of such structures. Benefiting from the complex analytical wavelet function, the dual-tree complex wavelet transform (DTCWT) has better shift invariance and reduced spectral aliasing compared with the traditional wavelet transform. All those characters are good for characterizing the vibration response signals. Furthermore, as a statistical measure, permutation entropy (PE) quantifies the complexity of non-stationary signals through phase space reconstruction, and thus it can be used as a viable tool to detect the change of bonding state. In order to more accurate identification and detection of bonding state, PE values derived from DTCWT coefficients are proposed to extract the state information from the vibration response signal of explosive welding structure, and then the extracted PE values serve as input vectors of support vector machine (SVM) to identify the bonding state of the structure. The experiments on bonding state detection of explosive welding pipes are presented to illustrate the feasibility and effectiveness of the proposed method.
Grouped multivariate data can be tested for differences between two or more groups using multivariate analysis of variance (MANOVA). However, this method cannot be used if several assumptions of MANOVA are violated. In this case, multidimensional scaling (MDS) and analysis of distance (AOD) can be applied to grouped dissimilarities based on the various distances. A permutation test is a non-parametric method that can also be used to test differences between groups. MDS is used to calculate the coordinates of observations from dissimilarities and AOD is useful for finding group structure using the coordinates. In particular, AOD is mathematically associated with MANOVA if using the Euclidean distance when computing dissimilarities. In this paper, we study the between and within group structure by applying MDS and AOD to the grouped dissimilarities. In addition, we propose a new test statistic using the group structure for the permutation test. Finally, we investigate the relationship between AOD and MANOVA from dissimilarities based on the Euclidean distance.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.12
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pp.133-142
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2021
Travel pattern recognition is widely used in many aspects such as user trajectory query, user behavior prediction, interest recommendation based on user location, user privacy protection and municipal transportation planning. Because the current recognition accuracy cannot meet the application requirements, the study of travel pattern recognition is the focus of trajectory data research. With the popularization of GPS navigation technology and intelligent mobile devices, a large amount of user mobile data information can be obtained from it, and many meaningful researches can be carried out based on this information. In the current travel pattern research method, the feature extraction of trajectory is limited to the basic attributes of trajectory (speed, angle, acceleration, etc.). In this paper, permutation entropy was used as an eigenvalue of trajectory to participate in the research of trajectory classification, and also used as an attribute to measure the complexity of time series. Velocity permutation entropy and angle permutation entropy were used as characteristics of trajectory to participate in the classification of travel patterns, and the accuracy of attribute classification based on permutation entropy used in this paper reached 81.47%.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.18
no.1
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pp.175-184
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2007
LOD scores and a permutation test for detecting and locating quantitative trait loci (QTL) from the Hanwoo economic trait have been described and we selected a considerable major BMS1167 locus for further analysis. K-means clustering analysis, for the major DNA marker mining of BMS1167 microsatellite loci in Hanwoo chromosome17, has been tried and three cluster groups divide four traits. The three cluster groups are classified according to eight DNA marker bps. Finally, we employed the bootstrap test method to calculate confidence intervals using the resampling method to find major DNA markers. We conclude that the major marker of BMS1167 locus in Hanwoo chromosome17 is only DNA marker 100bp.
In this paper, a new efficient method for structural modal reanalysis is proposed, which can handle large finite element (FE) models requiring frequent design modifications. The global FE model is divided into a residual part not to be modified and a target part to be modified. Then, an automated matrix permutation and substructuring algorithm is applied to these parts independently. The reduced model for the residual part is calculated and saved in the initial analysis, and the target part is reduced repeatedly, whenever design modifications occur. Then, the reduced model for the target part is assembled with that of the residual part already saved; thus, the final reduced model corresponding to the new design is obtained easily and rapidly. Here, the formulation of the proposed method is derived in detail, and its computational efficiency and reanalysis ability are demonstrated through several engineering problems, including a topological modification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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