This paper presents an algorithm to reduce the time to solve Power Equations using a Neural Net. The Neural Net is trained with samples obtained through the conventional AC Load Flow. With these samples, the Neural Net is constructed and has the function of a linear interpolation network. Given arbitrary load level, this Neural Net generates voltage magnitudes and angles which are linear interpolation of real and reactive powers. Obtained voltage magnitudes and angles are substituted to Power Equations, Real and reactive powers are found. Thus, a new sample is generated. This new experience modifies weight matrix. Continuing to modify the weight matrix, the correct solution is achieved. comparing this method with AC Load flow, this method is faster. If we consider parallel processing, this method is far faster than conventional ones.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.7
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pp.3057-3075
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2020
End-to-end network delay plays an vital role in distributed services. This delay is used to measure QoS (Quality-of-Service). It would be beneficial to know all node-pair delay information, but unfortunately it is not feasible in practice because the use of active probing will cause a quadratic growth in overhead. Alternatively, using the measured network delay to estimate the unknown network delay is an economical method. In this paper, we adopt the state-of-the-art matrix completion technology to better estimate the network delay from limited measurements. Although the number of measurements required for an exact matrix completion is theoretically bounded, it is practically less helpful. Therefore, we propose an online adaptive sampling algorithm to measure network delay in which statistical leverage scores are used to select potential matrix elements. The basic principle behind is to sample the elements with larger leverage scores to keep the traits of important rows or columns in the matrix. The amount of samples is adaptively decided by a proposed stopping condition. Simulation results based on real delay matrix show that compared with the traditional sampling algorithm, our proposed sampling algorithm can provide better performance (smaller estimation error and less convergence pressure) at a lower cost (fewer samples and shorter processing time).
A method was described for the graphite furnace atomic absorption spectrophotometric determination of trace cadmium, copper, chromium and lead in urine samples. The elements were directly determined without any other treatments. The ash temperature was intensively optimized to improve the large background by the removal of organic materials and alkali and alkali earth metals in urine samples. Two kinds of standard solutions were used to plot calibration curves. From the recovery data, it could be confirmed that the analytical results with the synthetic urine matrix similar to real urine were more accurate than with a deionized water matrix.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.25
no.5
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pp.1025-1038
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2014
Linear mixed model has often been utilized for genetic association analysis with family-based samples. The correlation matrix for family-based samples is constructed with kinship coefficient and assumes that parental phenotypes are independent and the amount of correlations between parent and offspring is same as that of correlations between siblings. However, for instance, there are positive correlations between parental heights, which indicates that the assumption for correlation matrix is often violated. The statistical validity and power are affected by the appropriateness of assumed variance covariance matrix, and in this thesis, we provide the linear mixed model with flexible variance covariance matrix. Our results show that the proposed method is usually more efficient than existing approaches, and its application to genome-wide association study of body mass index illustrates the practical value in real data analysis.
The aim of this research is to assess the use of high purity potassium ferrate (VI) for the efficient removal of sulfamethoxazole (SMX), one of the potential micro-pollutant found in aqueous waste. In addition, various parametric studies have enabled us to deduce the mechanism in the degradation process. The pH and concentration of sulfamethoxazole enable the degradation of pollutants. Moreover, the time-dependent degradation nature of sulfamethoxazole showed that the degradation of ferrate (VI) in presence of sulfamethoxazole followed the pseudo-second order kinetics and the value of rate constant increased with an increase in the SMX concentration. The stoichiometry of SMX and ferrate (VI) was found to be 2 : 1 and the overall rate constant was estimated to be 4559 L2/mmol2/min. On the other hand, the increase in pH from 8.0 to 5.0 had catalyzed the degradation of SMX. Similarly, a significant percentage in mineralization of SMX increased with a decrease in pH and concentration. The presence of co-existing ions and SMS spiked real water samples was extensively analyzed in the removal of SMX using ferrate (VI) to simulate studies on real matrix implication of ferrate (VI) technology.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.1
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pp.368-391
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2018
Face recognition (FR) with a single sample per person (SSPP) is common in real-world face recognition applications. In this scenario, it is hard to predict intra-class variations of query samples by gallery samples due to the lack of sufficient training samples. Inspired by the fact that similar faces have similar intra-class variations, we propose a virtual sample generating algorithm called k nearest neighbors based virtual sample generating (kNNVSG) to enrich intra-class variation information for training samples. Furthermore, in order to use the intra-class variation information of the virtual samples generated by kNNVSG algorithm, we propose image set based multimanifold discriminant learning (ISMMDL) algorithm. For ISMMDL algorithm, it learns a projection matrix for each manifold modeled by the local patches of the images of each class, which aims to minimize the margins of intra-manifold and maximize the margins of inter-manifold simultaneously in low-dimensional feature space. Finally, by comprehensively using kNNVSG and ISMMDL algorithms, we propose k nearest neighbor virtual image set based multimanifold discriminant learning (kNNMMDL) approach for single sample face recognition (SSFR) tasks. Experimental results on AR, Multi-PIE and LFW face datasets demonstrate that our approach has promising abilities for SSFR with expression, illumination and disguise variations.
Multi-walled carbon nanotube (MWCNT)/polycarbonate (PC) nanocomposite was prepared by direct melt mixing to investigate the effect of the shear rate on the surface resistivity of the nanocomposites. In this study, an experiment was carried out to observe the shear induced orientation of the MWCNT in the polymer matrix using a very simple melt flow indexer with various loads. The compression-molded, should be eliminated. MWCNT/PC nanocomposite sample exhibited lower percolation thresholds (at 0.8 vol%) and higher electrical conductivity values than those of samples extruded by capillary and injection molding. Shear induced orientation of MWCNT was observed via scanning electron microscopy, in the direction of flow in a PC matrix during the extrusion process. The surface resistivity rose with increasing shear rate, because of the breakdown of the network junctions between MWCNTs. For real applications such as injection molding and the extrusion process, the amount of the MWCNT in the composite should be carefully selected to adjust the electrical conductivity.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.10a
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pp.362-365
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2005
Currently Chemical Mechanical Planarization (CMP) has become an essential step in the overall semiconductor wafer fabrication technology. Especially the CMP pad conditioner, one of the diamond tools, is required to have strong diamond retention. Strong cohesion between diamond grits and metal matrix prevents macro scratch on the wafer. If diamond retention is weak, the diamond will be pulled out of metal matrix. The pulled diamond grits are causative of macro scratch on wafer during CMP process. Firstly, some results will be reported of cohesion between diamond grits and metal matrix on the diamond tools prepared by three different manufacturing methods. A measuring instrument with sharp cemented carbide connected with a push-pull gauge was manufactured to measure the cohesion between diamond grits and metal matrix. The retention force of brazed diamond tool was stronger than the others. The retention force was also increased in proportion to the contact area of diamond grits and metal matrix. The brazed diamond tool has a strong chemical combination of the interlayer composed of chrome in metal matrix and carbon which enhance the interfacial cohesion strength between diamond grits and metal matrix. Secondly, we measured real-time data of the coefficient of friction and the pad wear rate by using CMP tester (CETR, CP-4). CMP pad conditioner samples were manufactured by brazed, electro-plated and sintered methods. The coefficient of friction and the pad wear rate were shown differently according to the arranged diamond patterns. Consequently, the coefficient of friction is increased according as the space between diamonds is increased or the concentration of diamonds is decreased. The pad wear rate is increased according as the degree of diamond protrusion is increased.
The detection of antibiotics in treated wastewater is a global concern as it enters water bodies and causes the development of antibiotic resistance genes in humans and marine life. The study specifically aims to explore the potential of ferrate (VI) in eliminating tetracycline (TCL). The degradation of TCL is optimized with parametric studies, viz., the effect of pH and concentration, which provide insights into TCL elimination. The increase in pH (from 7.0 to 10.0) favors the percentage removal of TCL; however, the increase in TCL concentrations from 0.02 to 0.3 mmol/L caused a decrease in percentage TCL removal from 97.4 to 29.1%, respectively, at pH 10.0. The time-dependent elimination of TCL using ferrate (VI) followed pseudosecond-order rate kinetics, and an apparent rate constant (kapp) was found at 1978.8 L2 /mol2 /min. Coexisting ions, i.e., NaNO3, Na2HPO4, NaCl, and oxalic acid, negligibly affect the oxidation of TCL by ferrate (VI). However, EDTA and glycine significantly inhibited the elimination of TCL using ferrate (VI). The mineralization of TCL using ferrate (VI) was favored at higher pH, and it increased from 18.57 to 32.52% when the solution pH increased from pH 7.0 to 10.0. Additionally, the real water samples containing a relatively high level of inorganic carbon spiked with TCL revealed that ferrate (VI) performance in the removal of TCL was unaffected, which further inferred the potential of ferrate (VI) in real implications.
Generally the connection of members is defined as hinge or rigid. But, real joints on structure have to be considered semi-rigid connections because this permits relative rotation for members on joints. The purpose of this study is to derive a generalized tangential stiffness matrix of frames with semi-rigid connections and to develop a buckling analysis program. For the exact stiffness matrix, an accurate displacement field is introduced using an equilibrium equation for beam-columns under the bending and axial forces. Also, stability functions that consider sway deformation and force-displacement relations with rotational spring on ends were defined. In order to illustrate the accuracy of this study and the characteristics of semi-rigid for system buckling load, samples of angle-, portal- and 3-story frames with semi-rigid connections are presented, where the proposed approach is found to be in excellent agreement with other research results. Meanwhile, the application of codes such as Eurocode 3 and LRFD led to significant inaccuracies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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