Kim, Kang-Wook;Park, Myung-Gon;Han, Junghee;Lee, Chang-Gun
Journal of Computing Science and Engineering
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v.9
no.2
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pp.83-97
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2015
IEEE 802.15.4 is a global standard designed for emerging applications in low-rate wireless personal area networks (LR-WPANs). The standard provides beneficial features, such as a beacon-enabled mode and guaranteed time slots for realtime data delivery. However, how to optimally operate those features is still an open issue. For the optimal operation of the features, this paper proposes a holistic optimization method that jointly optimizes three cross-related problems: cluster-tree construction, nodes' power configuration, and duty-cycle scheduling. Our holistic optimization method provides a solution for those problems so that all the real-time packets can be delivered within their deadlines in the most energy-efficient way. Our simulation study shows that compared to existing methods, our holistic optimization can guarantee the on-time delivery of all real-time packets while significantly saving energy, consequently, significantly increasing the lifetime of the network. Furthermore, we show that our holistic optimization can be extended to take advantage of the spatial reuse of a radio frequency resource among long distance nodes and, hence, significantly increase the entire network capacity.
In this paper, a new probabilistic generation modeling method which can address the characteristics of changed electricity industry is proposed. The major contribution of this paper can be captured in the development of a probabilistic generation modeling considering generator maintenance outage and in the classification of market demand into multiple demand clusters for the applications to electricity markets. Conventional forced outage rates of generators are conceptually combined with maintenance outage of generators and, consequently, effective outage rates of generators are new iy defined in order to properly address the probabilistic characteristic of generation in electricity markets. Then, original market demands are classified into several distinct demand clusters, which are defined by the effective outage rates of generators and by the inherent characteristic of the original demand. We have found that generators have different effective outage rates values at each classified demand cluster, depending on the market situation. From this, therefore, it can be seen that electricity markets can also be classified into several groups which show similar patterns and that the fundamental characteristics of power systems can be more efficiently analyzed in electricity markets perspectives, for this classification can be widely applicable to other technical problems in power systems such as generation scheduling, power flow analysis, price forecasts, and so on.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.8
no.6
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pp.563-576
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2016
The flight deck of an aircraft carrier is relatively vulnerable compared to its hull, as the damage of some subsystems on the flight deck may cause the carrier losing its operational capability. Therefore, this work aims to represent a simulative method for evaluating the resistance of the flight deck's operational capability in the condition that the aircraft carrier is together with its strike group and the enemy uses the anti-ship missiles with the cluster warheads to attack. In the simulations, the susceptibility of the carrier and the vulnerability of the aircraft guarantee resources are gained. Then, with the help of the closed queuing network, the residual sortie generation rate can be solved, which reflects the flight deck's residual operational capability. The results have proven that the flight deck is of strong resistance to these attacks while it is very sensitive to the loss of some key aircraft guarantee resources.
This research is focused on the influence of internalization problem and attachment to parents on the adjustment to school life, as well as on the attachment to parents as moderators in the influence of the process of internalization problem on the adjustment to school life. To verify the hypothesis, a survey research method was applied using stratified cluster sampling method, and focusing on middle school students in Seoul. Eleven schools were selected randomly from each of the eleven District Offices of Education in Seoul, and data were collected from 1,200 students. The data were analyzed by using the T-test and hierarchical regression methods, and the results are as follows. First, the internalization problem has negatively affected the adjustment to school life. Secondly, the moderators of the attachment to parents in the adjustment to school life were investigated. Through the above mentioned analysis, it can be deducted that, intervention with internalization problem is required in order to promote the adjustment to school life, and the importance of the attachment to parents should be addressed in the intervention for improving adjustment to school life.
Journal of Korean Academy of Fundamentals of Nursing
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v.15
no.1
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pp.60-70
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2008
Purpose: This study was done to identify types of smoking decision making-temptation in adolescents and characteristics related to type among student smokers. Method: Data collection was done from March to July. 2006. A survey was administered to 275 students in 13 high schools and 15 middle schools in Seoul, South Korea. To identify types and characteristics smoking decision making-temptation in adolescents, cluster analysis using the K-mean method was employed. Characteristics of the influential variables according to the identified types of adolescent smokers were evaluated using ANOVA. Results: Four types of smoking pattern in adolescents were identified: habitual craving (17.7%), nicotine dependence (35.8%), feeblemindedness (28.4%), and self control (18.1%). The score for nicotine dependency was higher in the habitual craving type than any other type (F=11.79, p=.001), while the score for self efficacy for smoking abstinence was higher in the self control type (F=23.06, p=.000). Conclusions: Findings from this study suggest that effective interventions for smoking cessation in adolescents require not only active implementation of nicotine replacement therapy but also development of individualized approaches for each person targeting change in the social environment that may lead to positive smoking decisional balance.
In this study, we propose a new fast algorithm for calculating short range forces in molecular dynamics, This algorithm uses a new hierarchical tree data structure which has a high adaptiveness to the particle distribution. It can divide a parent cell into k daughter cells and the tree structure is independent of the coordinate system and particle distribution. We investigated the characteristics and the performance of the tree structure according to k. For parallel computation, we used orthogonal recursive bisection method for domain decomposition to distribute particles to each processor, and the numerical experiments were performed on a 32-node Linux cluster. We compared the performance of the oct-tree and developed new algorithm according to the particle distributions, problem sizes and the number of processors. The comparison was performed sing tree-independent method and the results are independent of computing platform, parallelization, or programming language. It was found that the new algorithm can reduce computing cost for a large problem which has a short search range compared to the computational domain. But there are only small differences in wall-clock time because the proposed algorithm requires much time to construct tree structure than the oct-tree and he performance gain is small compared to the time for single time step calculation.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.6
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pp.713-719
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2004
This paper presents an interval type-2 fuzzy C-spherical shells (FCSS) algorithm that is an extension of the type-1 FCSS algorithm proposed in (1). In our proposed method, the membership values for each pattern vector are extended as interval type-2 fuzzy memberships by assigning uncertainty to the type-1 memberships. By doing so, the cluster boundary obtained by the interval type-2 FCSS can be found to be more desirable than that of type-1 FCSS in the presence of noise. Experimental results are given to show the effectiveness of our method.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.26
no.9
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pp.1806-1813
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2002
It is well known that a crack has an important effect on the dynamic behavior of a structure. This effect depends mainly on the location and depth of the crack. To identify the location and depth of a crack in a structure, a classical optimization technique was adopted by previous researchers. That technique overcame the difficulty of finding the intersection point of the superposed contours that correspond to the eigenfrequency caused by the crack presence. However, it is hard to select a trial solution initially for optimization because the defined objective function is heavily multimodal. A method is presented in this paper, which uses continuous evolutionary algorithms(CEAs). CEAs are effective for solving inverse problems and implemented on PC clusters to shorten calculation time. With finite element model of the structure to calculate eigenfrequencies, it is possible to formulate the inverse problem in optimization format. CEAs are used to identify the crack location and depth minimizing the difference from the measured frequencies. We have tried this new idea on a simple beam structure and the results are promising with high parallel efficiency over about 94%.
A major goal of time-course microarray data analysis is the detection of groups of genes that manifest similar expression patterns over time. The corresponding numerous cluster algorithms for clustering time-course microarray data have been developed. In this study, we proposed a clustering method based on the primary pharmacokinetic parameters in the pharmacokinetics study for assessment of pharmaceutical equivalents between two drug products. A real data and a simulation data was used to demonstrate the usefulness of the proposed method.
In this paper, we propose an efficient method for locating lip. The lip shape is represented as a set of points based on Point Distribution Model. We use the Isodata clustering algorithm to find clusters for all training data. For each cluster, a lip shape model is calculated using principle component analysis. For all training data, a lip boundary model is calculated based on the pixel values around the lip boundary. To decide whether a recognition result is correct, we use a cost function based on the lip boundary model. Because of using different models according to the lip shapes, our method can localize correctly the flu far from the mean shape. The experiments have been performed for many images, and show correct recognition rate of 92%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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