Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.5
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pp.49-57
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2012
In P2P streaming management, peer's churning and finding efficient topology architecture optimization algorithm that reduces streaming delay is important. This paper studies a topology optimization algorithm based on the P2P streaming using peer's link information. The proposed algorithm is based on the estimation of peer's upload bandwidth using peer's link information on mesh-network. The existing algorithm that uses the information of connected links is efficient to reduce message overload in the point of resource management. But it has a risk of making unreliable topology not considering upload bandwidth. And when some network error occurs in a server-closer-peer, it may make the topology worse. In this paper we propose an algorithm that makes up for the weak point of the existing algorithm. We compare the existing algorithm with the proposed algorithm using test data and analyze each simulation result.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.10a
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pp.592-595
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2008
This paper presents development of automatic image quality register optimization system using mobile TFT-LCD (Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display) driver IC and embedded software. It optimizes automatically gamma adjustment and voltage setting registers in mobile TFT-LCD driver IC to improve gamma correction error, adjusting time, flicker noise and contrast ratio. Developed algorithms and embedded software are generally applicable for most of the TFT-LCD modules. The proposed optimization system contains module-under-test (MUT, TFT-LCD module), control program, multimedia display tester for measuring luminance, flicker noise and contrast ratio, and control board for interface between PC and TFT-LCD module. The control board is designed with DSP and FPGA, and it supports various interfaces such as RGB and CPU.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.38
no.5
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pp.489-495
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2014
A micro-genetic algorithm (MGA) is one of the improved forms of a genetic algorithm. It is used to reduce the number of iterations and the computing resources required by using small populations. The efficiency of MGAs has been proved through many problems, especially problems with 3-5 design variables. This study proposes an optimization algorithm based on the sequential design of experiments (SDOE) and an MGA. In a previous study, the authors used the SDOE technique to reduce trial-and-error in the conventional approximate optimization method by using the statistical design of experiments (DOE) and response surface method (RSM) systematically. The proposed algorithm has been applied to various mathematical examples and a structural problem.
A tee is the most common pipefitting used to combine or divide fluid flow. Tees can connect pipes of different diameters or change the direction of a pipe run. To manufacture tee type of stainless steel pipe, combinations of punch piercing and burr forming have been widely used in the industry. However, such method is considerably time consuming with regard to performing empirical work necessary to attain process conditions to prevent upper end tearing of the tee product and meet target tee height. Numerous experiments have shown that the piercing profile is the main cause of defects mentioned above. Furthermore, the mold design is formed through trial and error according to pipe diameters and changes in requirements. Thus, the objective of this study was to perform piercing and burring process analysis via finite element analysis using DYNAFORM to resolve problems mentioned above. An optimization design method was used to determine the piercing punch profile. Three radii of the piercing punch (i.e., large, small, and joined radii) were selected as design variables to minimize thinning of a tee pipe. Based on results of correlation and multiple regression analyses, we developed a predictive approximation model to satisfy requirements for both thickness reduction and target height. The new piercing punch profile was then applied to actual tee forming using the developed prediction equation. Model results were found to be in good agreement with experimental results.
This paper presents a sensitivity optimization of a MEMS (microelectromechanical systems) gyroscope for a magnet-gyro system. The magnet-gyro system, which is a guidance system for a AGV (automatic or automated guided vehicle), uses a magnet positioning system and a yaw gyroscope. The magnet positioning system measures magnetism of a cylindrical magnet embedded on the floor, and AGV is guided by the motion direction angle calculated with the measured magnetism. If the magnet positioning system does not measure the magnetism, the AGV is guided by using angular velocity measured with the gyroscope. The gyroscope used for the magnet-gyro system is usually MEMS type. Because the MEMS gyroscope is made from the process technology in semiconductor device fabrication, it has small size, low-power and low price. However, the MEMS gyroscope has drift phenomenon caused by noise and calculation error. Precision ADC (analog to digital converter) and accurate sensitivity are needed to minimize the drift phenomenon. Therefore, this paper proposes the method of the sensitivity optimization of the MEMS gyroscope using DEAS (dynamic encoding algorithm for searches). For experiment, we used the AGV mounted with a laser navigation system which is able to measure accurate position of the AGV and compared result by the sensitivity value calculated by the proposed method with result by the sensitivity in specification of the MEMS gyroscope. In experimental results, we verified that the sensitivity value through the proposed method can calculate more accurate motion direction angle of the AGV.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.1
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pp.46-51
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2004
his paper presents a novel design technique for the TS fuzzy classifier via linear matrix inequalities(LMI). To design the TS fuzzy classifier built by the TS fuzzy model, the consequent parameters are determined to maximize the classifier's performance. Differ from the conventional fuzzy classifier design techniques, convex optimization technique is used to resolve the determination problem. Consequent parameter identification problems are first reformulated to the convex optimization problem. The convex optimization problem is then efficiently solved by converting linear matrix inequality problems. The TS fuzzy classifier has the optimal consequent parameter via the proposed design procedure in sense of the minimum classification error. Simulations are given to evaluate the proposed fuzzy classifier; Iris data classification and Wisconsin Breast Cancer Database data classification. Finally, simulation results show the utility of the integrated linear matrix inequalities approach to design of the TS fuzzy classifier.
DNA computing is technology that applies immense parallel castle of living body molecules into information processing technology, and has used to solve NP-complete problems. However, there are problems which do not look for solutions and take much time when only DNA computing technology solves NP-complete problems. In this paper we proposed an algorithm called ACO(Algorithm for Code Optimization) that can efficiently express DNA sequence and create good codes through composition and separation processes as many as the numbers of reaction by DNA coding method. Also, we applied ACO to Hamiltonian path problem of NP-complete problems. As a result, ACO could express DNA codes of variable lengths more efficiently than Adleman's DNA computing algorithm could. In addition, compared to Adleman's DNA computing algorithm, ACO could reduce search time and biological error rate by 50% and could search for accurate paths in a short time.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.7
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pp.2349-2357
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2010
This work focuses on the implementation and optimization of the Automated Storage and Retrieval System(AS/RS) which is associated with Logistics Information System(LIS). We survey literature and present a case study for the optimization of Logistics System. In the case study, we examine the adaptation and implementation of AS/RS after we analyzed the processes of the company. Logistics Information System is an important component to keep up with the competitive advantage in the global business environments. The company in the case applies LIS to its efficient physical distribution management. AS/RS leads to some benefits; maximized storage space, increased productivity, reduced labor costs and human error, and improved accuracy. AS/RS is found especially effective when working with narrow aisles and extremely high racks.
Generally, container arrangement has been carried out based on the Classification guidelines. However, guidelines provide only container securing forces for the given container arrangement and Classification requirements of the forces. In order to design container arrangement additional information is needed such as container securing forces and arrangement that accounts for lashing bridges, vertical lashing, vertical center of gravity (VCG), and maximum stack weight. Trial and error method using the existing guidelines requires excessive amount of calculation time and cannot provide accurate results of the calculations. In order to fulfill this need, a new container securing system has been established based on the equilibrium conditions that include lashing bridges and vertical lashing. An optimization algorithm has been developed for the new system since current optimization methods such as genetic algorithms and evolution strategies are unsuitable for the container securing problems, which involve equality constraint. Design variables are container weights of tier and objective function is either total container weight or VCG of a stack. The newly developed system provides optimum arrangement of containers for both maximum stack weight and maximum VCG. It also greatly reduces time for designing container arrangement.
In this research, it is proposed that optimization method is introduced and applied to the design of pipeline system in multi-regional water supply project, which has been constructed to settle the regional unbalance problems of available water resources. For the purpose, interface programs are developed to integrate linear programming model and KYPIPE model which is used for optimization and hydraulic analysis, respectively. The developed program is applied to the pipeline system design of multi-regional water supply project. The optimal diameters from the application of linear programming technique are compared with those from conventional method that is time-consuming and tedious trail and error process. Since the conventional design largely depends upon the experience of designers and the results of general hydraulic analysis, it can not be reasonable and consistent. The application of linear programming technique can make it possible to design pipeline system optimally by using same design factors of general hydraulic models. The model can select commercial discrete pipe diameter as optimal size by using pipe length as decision variables. The developed model is applied to Pohang multi-regional water supply system design with two different objective functions, which are initial construction cost and annual cost including electric cost. As results, it is calculated that the initial construction cost of 1,449,740 thousand won is saved and annual cost of 128,951 thousand won is saved for a year within study year. Also, the optimal site of pump station is selected on 5th pipe, which is located between the diverging junction to Kangdong(2) province and the diverging junction to Cheonbuk province. It is explained that pump cost is less than pipe cost in this application case study due to little pump station scale. In the case of water supply with large pump capacity, it is reasonal that the increase of pipe size is more efficient instead the increase of pump station capacity to save annual cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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