A computer code, BERD (Bayesian Estimation of Reliability Data), has been developed and tested in order to update the data for the reliability analysis of safety related systems in a specific nuclear power plant. The code has been used to derive the plant-specific data for reliability analysis of the auxiliary feedwater system of a pressurized water reactor. The prior information for components selected was taken from the U.S. Reactor Safety Study, WASH-1400, and the operating experiences from published licensee event reports. The results show that the updated data are well fitted to log-normal distribution curves and the error factors are reduced significantly.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.5
no.3
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pp.80-85
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2006
In an effort to reduce the evaluation time of the precision of manufactured disk cams, an effective measuring method with an exclusively built profile-measuring machine and subsequent data analysis procedure is proposed. The design and measuring data are interpolated by cubic spline curves to compute the precision error which is defined by the maximum and minimum distances between two curves. The minimum zone criterion of ISO is employed to evaluate the form error, and genetic algorithm is used to search the orientation and location of design data for the measured data which minimizes the form error. The proposed system was applied to marine engine cams, and it shows that the form error is reduced to 30% down compared with the method which minimizes the form error with the assumption that the centers of measured data design cam curve are identical.
In this paper, we have analyzed manufacturing problems of the scaffold with pores using FDM 3D printer and PLGA. We suggested the solutions using 3SC practical TRIZ. We selected the final solution used machine learning. We reduced number of experiments using most influential factor after analysis print factors. We printed the scaffold and measured pore size. We created the regression model using python tensorflow. The print condition data of measured pore size was used as training data. We predicted the pore size of printed condition using regression model. We printed the scaffold using the predicted the print condition data. We quantitatively compare the predicted scaffold pore size data and the measured scaffold pore size data. We got satisfactory result.
International journal of advanced smart convergence
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v.4
no.2
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pp.61-68
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2015
For a recent most companies to make efficient business management, we are using a groupware service of integrated information system of the entire group. Groupware service integrates the cooperation in excellent synergy and duplicates has been business functions of the business, through the improvement of multi-purpose business processing capacity, there is an advantage of reduced operating costs. However, if the parent company and subsidiary, or to handle common tasks such information agency, which may cause differences in the format of the data passed in the case of a need to provide a document. Therefore, in this paper, in order to solve the heterogeneity problem in data between groups, the data system of the hub base of the cloud is provided. The proposed system is intended to improve the groupware environment including the interoperability of integrated standardized environmental data sharing service.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.39
no.1
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pp.75-81
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2002
In this paper, data rate of VDSL system was analyzed in noise and crosstalk environment. For this paper, Matlab tool was used to analyze the performance of VDSL system. Various "VDSL Test Loop" are used which is suggested by ANSI DSL Standard group T1E1.4. Many parameters, "Noise Model A", "Noise Model F", duplex method VDSL-998 which is suggested FDD plan by ANSI was used. The most of conditions for simulation are followed to the ANSI Standard "Spectrum management" Lots of data have been obtained according to the different conditions of the test loops. The result shows that the data rate of VDSL system is decreased due to the other DSL signals in the same cable bundle. And also there was more reduced data rate in case of Noise Model F than that of Noise Model A.
The so-called B-method, a simplified surface energy budget, permits calculation of daily actual evapotranspiration (ET) using remotely sensed data, such as NOAA-AVHRR. Even if the use of satellite data allows estimation of the albedo and surface temperature, this model requires meteorological data measured at ground-level to obtain the other inputs. In addition, a difficulty may be occurred by the difference of temporal scales between the net radiation in daily scale and instantaneous measurement at midday of the surface and air temperatures because the data covered whole day are necessary to obtain accumulated daily net radiation. In order to solve these problems, this study attempted a modification of B-method through an extension of hourly ET value calculated using a complete instantaneous inputs. The estimation of the daily apparent ET from newly proposed system showed a root mean square error of 0.26 mm/day as compared the output obtained from the classical model. It is evident that this may offer more rapid estimation and reduced data volume.
Cloud computing has drastically reduced the price of computing resources through the use of virtualized resources that are shared among users. However, the established large cloud data centers have a large carbon footprint owing to their excessive power consumption. Inefficiency in resource utilization and power consumption results in the low fiscal gain of service providers. Therefore, data centers should adopt an effective resource-management approach. In this paper, we present a novel load-balancing framework with the objective of minimizing the operational cost of data centers through improved resource utilization. The framework utilizes a modified genetic algorithm for realizing the optimal allocation of virtual machines (VMs) over physical machines. The experimental results demonstrate that the proposed framework improves the resource utilization by up to 45.21%, 84.49%, 119.93%, and 113.96% over a recent and three other standard heuristics-based VM placement approaches.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.7
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pp.631-636
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2006
In this paper, an algorithm of time series function forecasting using GMDH(group method of data handling) algorithm that gives more weight to the recent data is proposed. Traditional methods of GMDH forecasting gives same weights to the old and recent data, but by the point of view that the recent data is more important than the old data to forecast the future, an algorithm that makes the recent data contribute more to training is proposed for more accurate forecasting. The average error rate of electric power demand forecasting by the traditional GMDH algorithm which does not use data weighting algorithm is 0.9862 %, but as the result of applying the data weighting GMDH algorithm proposed in this paper to electric power forecasting demand the average error rate by the algorithm which uses data weighting algorithm and chooses the best data weighting rate is 0.688 %. Accordingly in forecasting the electric power demand by GMDH the proposed method can acquire the reduced error rate of 30.2 % compared to the traditional method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.5
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pp.1744-1765
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2014
A client stores data in the cloud and uses remote data checking (RDC) schemes to check the integrity of the data. The client can detect the corruption of the data using RDC schemes. Recently, robust RDC schemes have integrated forward error-correcting codes (FECs) to ensure the integrity of data while enabling dynamic update operations. Thus, minor data corruption can be recovered by FECs, whereas major data corruption can be detected by spot-checking techniques. However, this requires high communication overhead for dynamic update, because a small update may require the client to download an entire file. The Variable Length Constraint Group (VLCG) scheme overcomes this disadvantage by downloading the RS-encoded parity data for update instead of the entire file. Despite this, it needs to download all the parity data for any minor update. In this paper, we propose an improved RDC scheme in which the communication overhead can be reduced by downloading only a part of the parity data for update while simultaneously ensuring the integrity of the data. Efficiency and security analysis show that the proposed scheme enhances efficiency without any security degradation.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.42
no.8
s.338
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pp.35-42
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2005
This paper describes novel flip-flops with improved robustness and reduced power consumption. Variable sampling window flip-flop (VSWFF) adjusts the width of the sampling window according to input data, providing robust data latching as well as shorter hold time. The flip-flop also reduces power consumption for higher input switching activities as compared to the conventional low-power flip-flop. Clock swing-reduced variable sampling window flip-flop (CSR-VSWFF) reduces clock power consumption by allowing the use of a small swing clock. Unlike conventional reduced clock swing flip-flops, it requires no additional voltage higher than the supply voltage, eliminating design overhead related to the generation and distribution of this voltage. Simulation results indicate that the proposed flip-flops provide uniform latency for narrower sampling window and improved power-delay product as compared to conventional flip-flops. To evaluate the performance of the proposed flip-flops, test structures were designed and implemented in a $0.3\mu m$ CMOS process technology. Experimental result indicates that VSWFF yields power reduction for the maximum input switching activity, and a synchronous counter designed with CSR-VSWFF improves performance in terms of power consumption with no use of extra voltage higher than the supply voltage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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