Objectives of this study were to investigate influencing factors of detention time, particle size distribution, and filter medium characteristics for waterworks sludge dewatering. The stepped pressure filtration was carried out with lab scale apparatus and the filter press pilot test for dewatering was conducted at the water treatment plant. Effects of filter medium and polymer dose were examined through observing water content and dewatering velocity and cyclic dewatering rate with filter press pilot test. Relationships among detention time, particle size distribution and filtration resistance were analyzed. Prolongation of sludge detention time was found to cause blinding phenomenon in cake and filter medium and to decrease dewatering process efficiency. The average specific resistance increased according to detention time. In pilot test of dewatering for thickened sludge with Nylon Multi-NY840D and Nylon Mono-100% filter media, dewatering velocities were 0.92 and $0.93kg\;DS/m^2{\cdot}hr$ according to 0.1% polymer dose of dried solids weight base. And cyclic dewatering rates were 2.45 and $2.50kg\;DS/m^2{\cdot}cycle$ cycle for the Nylon Multi-NY840D and Nylon Mono-100% media. Dewatering velocity of polymer dosed sludge was observed to be higher than that of non-polymer sludge.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.17
no.10
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pp.1109-1116
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1992
Mathematical morphology, theoretical foundation for morphological filter, is very efficient for the analysis of the geometrical characteristics of signals and systems and is used as a predominant tool for smoothing the data with noise. In this study, H/W design of morphological filter is implemented to process the gray scale dilation and the erosion in the same circuit and to choose the maximum and minimum value by a selector, resulting in their education of the complexity of the circuit and an architecture for parallel processing. The structure of morphological filter consists of the structuring-element block, the image data block, the control block, the ADD block, the MIN/MAX block, etc, and is designed on an one-chip for real time operation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.6
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pp.2824-2837
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2019
Container technologies are widely used in infrastructures to deploy and manage applications in cloud computing environment. As containers are light-weight software, the cluster of cloud applications can easily scale up or down to provide Internet-based services. Container-based applications can well deal with fluctuate workloads by dynamically adjusting physical resources. Current works of scheduling applications often construct applications' performance models with collected historical training data, but these works with static models cannot self-adjust physical resources to meet the dynamic requirements of cloud computing. Thus, we propose a self-adaptive automatic container scheduling framework AutoScale for cloud applications, which uses a feedback-based approach to adjust physical resources by extending, contracting and migrating containers. First, a queue-based performance model for cloud applications is proposed to correlate performance and workloads. Second, a fuzzy Kalman filter is used to adjust the performance model's parameters to accurately predict applications' response time. Third, extension, contraction and migration strategies based on predicted response time are designed to schedule containers at runtime. Furthermore, we have implemented a framework AutoScale with container scheduling strategies. By comparing with current approaches in an experiment environment deployed with typical applications, we observe that AutoScale has advantages in predicting response time, and scheduling containers to guarantee that response time keeps stable in fluctuant workloads.
In this paper we apply Monte Carlo Filter to identifying dynamic parameters of structural systems and improve the efficiency of this algorithm. The algorithms using Monte Carlo Filter so far has not been practical to apply to structural identification for large scale structural systems because computation time increases exponentially as the degrees of freedom of the system increase. To overcome this problem, we developed a method being able to reduce number of particles which express possible structural response state vector. In MCF there are two steps which are the prediction and filtering processes. The idea is very simple. The prediction process remains intact but the filtering process is conducted at each node of structural system in the proposed method. We named this algorithm as relaxation Monte Carlo Filter (RMCF) and demonstrate its efficiency to identify large degree of freedom systems. Moreover to increase searching field and speed up convergence time of structural parameters we proposed an algorithm combining the Genetic Algorithm with RMCF and named GARMCF. Using shaking table test data of a model structure we also demonstrate the efficiency of proposed algorithm.
In this paper, we proposed a wavelet phase-only filter modulation synthetic discriminant function joint transform correlator(WPOfSDF-JTC) for scale invariant pattern recognition, and an improved algorithm to reduce the filter synthesis time. Computer simulation showed that the proposed filter has better SNR than CWMF if input image has random noise and the improved synthesis algorithm can reduce the iteration time. We used frequency selective JTC to solve the problem of the optical alignment and eliminate the autocorrelation and crosscorrelation between each input image.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.3
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pp.221-229
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2004
The Continuous Wavelets Transform project signal f(t) to "Time-scale"plan utilizing the time varied function which called "wavelets". This Transformation permit to analyze scale time dependence of signal f(t) thus the local or global scale properties can be extracted. Moreover, the signal f(t) can be reconstructed stably by utilizing the Inverse Continuous Wavelets Transform. In this paper, the EEG signal is analyzed by wavelets coherence method and the De-noising procedure is represented.
The purpose of this study was to investigate the characteristics of removal efficiency for aromatic hydrocarbons using a high-temperature fiber filter on a laboratory scale. The main elemental compositions of a high-temperaure fiber filter are aluminium and silica, which can act as the catalysts. Benzene, toluene and o-xylene among aromatic hydrocarbons were used in this experiment. For 3cm thickness of fiber filter, these compounds were removed more than 90% at the face velocities of 3cm/sec and 5cm/sec above 45$0^{\circ}C$. For 4cm thickness of it, the removal efficiencies of these compounds were almost 90% from 40$0^{\circ}C$ at the same face velocities, suggesting that it may be due to increasing the contact time between the fiber filter and aromatic hydrocarbons. The pressure droop ranged from 22 to 48mmH2O for 3cm thickness of fiber filter. However, for 4cm thickness of it, it was about two times(41~89mm$H_2O$) higher than that for 3cm fiber thickness.
We propose a universal image processor for a-Si TFT LCD of UXGA class that can display the full screen on the LCD panel with low resolution of video sources such as NTSC, VGA, SVGA, XGA, and SXGA by using the proposed interpolation filter. In addition, we propose a real-time contrast controller for image improvement of multi-gray scale image. The operation of the proposed methods has been verified using Synopsys VHDL and computer simulation. Results show that the proposed methods might be suitable for a UXGA LCD controller for real-time image improvement.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.1
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pp.333-342
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2012
This paper presents a vowel onset point (VOP) detection method based on the human auditory system. This method maps the "perceptual" frequency scale, i.e. Mel scale onto a linear acoustic frequency, and then establishes a series of Triangular Mel-weighted Filter Bank simulate the function of band pass filtering in human ear. This nonlinear critical-band filter bank helps greatly reduce the data dimensionality, and eliminate the effect of harmonic waves to make the formants more prominent in the nonlinear spaced Mel spectrum. The sum of mel spectrum peaks energy is extracted as feature for each frame, and the instinct at which the energy amplitude starts rising sharply is detected as VOP, by convolving with Gabor window. For the single-word database which contains 12 vowels articulated with different kinds of consonants, the experimental results showed a good average detection rate of 72.73%, higher than other vowel detection methods based on short-time energy and zero-crossing rate.
An appropriate determination of time step is one of the important problems in atmospheric modeling. In this study, we investigate the sensitivity of numerical solutions to time step in a nonlinear atmospheric model. For this purpose, a simple nondimensional dynamical model is employed, and numerical experiments are performed with various time steps and nonlinearity factors. Results show that numerical solutions are not sensitive to time step when the nonlinearity factor is not influentially large and truncation error is negligible. On the other hand, when the nonlinearity factor is large (i.e., in a highly nonlinear regime), numerical solutions are found to be sensitive to time step. In this situation, smaller time step increases the intensity of the spatial filter, which makes small-scale phenomena weaken. This conflicts with the fact that smaller time step generally results in more accurate numerical solutions owing to reduced truncation error. This conflict is inevitable because the spatial filter is necessary to stabilize the numerical solutions of the nonlinear model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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