Song, Kwonsik;Park, Moonseo;Lee, Hyun-Soo;Ahn, Joseph
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.559-563
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2015
Identification of energy use patterns in buildings has a great opportunity for energy saving. To find what energy use patterns exist, clustering analysis has been commonly used such as K-means and hierarchical clustering method. In case of high dimensional data such as energy use time-series, data reduction should be considered to avoid the curse of dimensionality. Principle Component Analysis, Autocorrelation Function, Discrete Fourier Transform and Discrete Wavelet Transform have been widely used to map the original data into the lower dimensional spaces. However, there still remains an ongoing issue since the performance of clustering analysis is dependent on data type, purpose and application. Therefore, we need to understand which data reduction techniques are suitable for energy use management. This research aims find the best clustering method using energy use data obtained from Seoul National University campus. The results of this research show that most experiments with data reduction techniques have a better performance. Also, the results obtained helps facility managers optimally control energy systems such as HVAC to reduce energy use in buildings.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.3
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pp.605-611
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2024
The study explores the growing interest in up-cycling within the fashion industry, driven by concerns over environmental degradation caused by mass production and fast fashion. Emphasizing the ethical dimension, the research focuses on recombination processes. Departing from traditional up-cycling concepts, the study introduces new expression methods by altering the position, function, and role of clothes. The target audience is women in their 20s and 30s, with the designs incorporating various materials and re-purposing frequently discarded items like jackets, suits, jeans, and bags. The goal is to offer diverse expressions of uphigh-dimensional clothing designs using waste material dismantling and recycled clothing while addressing environmental responsibility in fashion design.
In response to the difficulty of synchronously obtaining multiwavelength images for fast two-dimensional (2D) temperature measurement, a multispectral framing imaging optical system is designed, based on the segmented-aperture imaging method and asymmetric surface shape. The system adopts a common-aperture four-channel array structure to synchronously collect multiwavelength temperature-field images. To solve the problem of asymmetric aberration caused by being off-axis, a model of the relationship between incident and outgoing rays is established to calculate the asymmetric custom surface. The designed focal length of the optical system is 80 mm, the F-number is 1:3.8, and the operating wavelength range is 0.48-0.65 ㎛. The system is divided into four channels, corresponding to wavelengths of 0.48, 0.55, 0.58, and 0.65 ㎛ respectively. The modulation transfer function value of a single channel lens is higher than 0.6 in the full field of view at 35 lp/mm. The experimental results show that the asymmetric-custom-surface imaging system can capture clear multiwavelength images of a temperature field. The framing imaging system can capture clear images of multiwavelength temperature fields, with high consistency in images of different wavelengths. The designed optical system can provide reliable multiwavelength image data for 2D temperature-field measurement.
Kim, Ha-Kyung;Nam, Tae-Hee;Cho, Sung-Jin;Kim, Seok-Tae
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.6C
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pp.361-367
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2011
In this paper, we propose encryption method to using complemented MLCA(Maximum Length Cellular Automata) based on NBCA(Null Boundary CA) and 2D CAT (Two-Dimensional Cellular Automata Transform) for efficient image encryption. The encryption method is processed in the following order. First, a transition matrix T is created using the Wolfram Rule matrix. Then, the transition matrix T is multiplied to the original image that is intended to be encrypted, which transfers the pixel values of the original image. Furthermore, the converted original image goes through a XOR operation with complemented vector F to convert into a complemented MLCA applied image. Then, the gateway value is set and 2D CAT basis function is created. Also, the 2D CAT is encrypted by multiplying the created basis function to the complemented MLCA applied image. Lastly, the stability analysis verifies that proposed method holds a high encryption quality status.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.7
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pp.1131-1140
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2017
This study is concerned with a design methodology of optimized fuzzy clustering-based neural network classifier for classifying black plastic. Since the amount of waste plastic is increased every year, the technique for recycling waste plastic is getting more attention. The proposed classifier is on a basis of architecture of radial basis function neural network. The hidden layer of the proposed classifier is composed to FCM clustering instead of activation functions, while connection weights are formed as the linear functions and their coefficients are estimated by the local least squares estimator (LLSE)-based learning. Because the raw dataset collected from Raman spectroscopy include high-dimensional variables over about three thousands, principal component analysis(PCA) is applied for the dimensional reduction. In addition, artificial bee colony(ABC), which is one of the evolutionary algorithm, is used in order to identify the architecture and parameters of the proposed network. In experiment, the proposed classifier sorts the three kinds of plastics which is the most largely discharged in the real world. The effectiveness of the proposed classifier is proved through a comparison of performance between dataset obtained from chemical analysis and entire dataset extracted directly from Raman spectroscopy.
It is well-known that shock waves frequently occur inside the nozzle of the interrupter, and that they play important roles in the arc interruption. A model interrupter with two-dimensional dual-airflow nozzles was used for this experiment. The arc was ignited with 1.4 mil copper wire stretched between the electrodes which were spaced out 56 mm. The arc current of 60 to 230 A was achieved by adjusting the external resistance from 5.5 to 1.6 ohms. The arc tests have been conducted for investigating the air arc characteristics, and the effects of shock waves and nozzle pressure ratios on the arc voltage, the arc resistance, the arc power, and average electric field. The results of these tests have been analyzed to provide insights into the arc characteristics for gas circuit breakers. The average electric field is represented by the function of the arc current to show the negative E-I characteristic explicitly. The effects of shock waves and nozzle pressure ratios are shown to be significant for a circuit breaker performance.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.8
no.2
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pp.36-43
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2013
In this study, the high current behaviors and double snapback mechanism of gate grounded_extended drain n-type MOSFET(GG_EDNMOS) device were analyzed in order to realize the robust electrostatic discharge(ESD) protection performances of high voltage operating display driver IC(DDIC) chips. Both the transmission line pulse(TLP) data and the thermal incorporated 2-dimensional simulation analysis as a function of ion implant conditions demonstrate a characteristic double snapback phenomenon after triggering of bipolar junction transistor(BJT) operation. Also, the background carrier density is proven to be a critical factor to affect the high current behavior of the GG_EDNMOS devices.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.33
no.2
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pp.127-138
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1996
The strip method, unified theory and 3-D panel method are commonly used methods for the seakeeping analysis of high-speed vessels. The strip method which is basically 2-dimensional method is known to give incorrect hydrodynamic coefficients and motion responses for the cases of high speed and low frequency region. And the unified theory which uses two dimensional approach in inner domain and slender body theory in outer domain is very complicate in computational modelling. Though the 3-D panel method requires comparatively long computation time, it is believed that the method gives good results without any limitation in ship speed and range of frequency for computation. In the 3-D panel method the source singularity representing translating and pulsating Green function is used and Hoff's method is adopted for the numerical calculation of the Green function. The computation time can be reduced by using the symmetry relationship with respect to longitudinal axis. In this paper the strip method and the 3-D panel method are compared for the seakeeping analysis of a high-speed catamaran. The Compared items are the hydrodynamic coefficients, wave exciting forces, frequency response functions and short-term responses in irregular waves.
In structural health monitoring of large-scale structures, optimal sensor placement plays an important role because of the high cost of sensors and their supporting instruments, as well as the burden of data transmission and storage. In this study, a vibration sensor placement algorithm based on deep reinforcement learning (DRL) is proposed, which can effectively solve non-convex, high-dimensional, and discrete combinatorial sensor placement optimization problems. An objective function is constructed to estimate the quality of a specific vibration sensor placement scheme according to the modal assurance criterion (MAC). Using this objective function, a DRL-based algorithm is presented to determine the optimal vibration sensor placement scheme. Subsequently, we transform the sensor optimal placement process into a Markov decision process and employ a DRL-based optimization algorithm to maximize the objective function for optimal sensor placement. To illustrate the applicability of the proposed method, two examples are presented: a 10-story braced frame and a sea-crossing bridge model. A comparison study is also performed with a genetic algorithm and particle swarm algorithm. The proposed DRL-based algorithm can effectively solve the discrete combinatorial optimization problem for vibration sensor placements and can produce superior performance compared with the other two existing methods.
This paper describes a development of system that enables the user to manage and display from 3D viewer after at real-time saves attribute informations in DBMS using RTK systems and 3D game engines. The 3-dimensional game engines for this system will be input a attribute values of underground utilities which is measured from RTK systems with wireless network. This system which sees does to make be a possibility of managing creation, elimination, modification for the underground utilities from 3-dimensional viewer. The coordinates about the underground utilities measures with GPS. The base reference point for RTK systems uses one in reference points which are measured in existing. GPS coordinates revised a reference point in standard. The 3-dimensional game engines are having the function which manages the underground utilities with 3-dimensions. The function is the same as wireless network of RTK systems, 3-dimensional display for terrain and underground utilities, input and registration for attribute of underground utilities, etc. The system which sees will be able to prevent the various accident which is caused by in the spatial location coordinate which underground utilities is inaccurate. And the system which sees is accurate is a possibility of managing and the application possibility is high very. Finally, this system could be applied very usefully from the point of view which starts a new town development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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