We present a detailed period analysis for the F-type primary of ${\in}$ Aurigae by means of Fourier and wavelet algorithm. After collecting all available data which have been observed for around 160 years (1842 - 2006) from various international databases and published references we selected only data obtained during outside eclipse among them again. As a result of analysis using CLEANest and WWZ(weighted wavelet Z-transform) several frequencies including two clear periods ($67^d\;and\;123^d$) were found. In contrast to previous results that the periods vary irregularly it seems that the primary of ${\in}$ Aurigae is double mode or multiperiodic pulsator. The presence of the two periods and their ratio indicates that the high-mass interpretation of the variable could be valid. Also better understanding of the mechanisms driving the light variability of F-type supergiant stars requires continual series of photometric and radial velocity measurements in outside eclipse of this star.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.10
no.6
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pp.27-34
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2010
Recently, high-speed railway systems have gained increased interest as a means of environmental friendly transportation, and numerous bridges for high-speed railways have been constructed accordingly. However, bridge design for high-speed railways requires more consideration than conventional railway design because fast-moving trains will lead to significant impact on bridge structures. Thus, this research proposes a revised design considering both bridge-rail longitudinal interaction and dynamic effect of trains to ensure stability of fast travelling trains. To validate the proposed design algorithm, numerical analyses are performed and compared using a constructed 250 m long bridge with 5 spans for a high-speed railway. From the numerical results, the proposed optimum design of high-speed railway bridges exhibits the most economic life-cycle-cost (LCC) when compared with several existing design approaches.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.40
no.6
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pp.132-140
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2003
In this paper, we propose a new scheme for view-dependent transmission of three-dimensional (3-D) polygonal mesh models with hierarchial partitioning. In order to make a view-dependent representation of 3-D mesh models, we combine sequential and progressive mesh transmission techniques. By setting higher priorities to visible parts than invisible parts, we can obtain good qualify of 3-D models in a limited transmission bandwidth. In this paper, we use a multi -layer representation of 3-D mesh models based on hierarchical partitioning. After representing the 3-D mesh model in a hierarchical tree, we determine resolutions of partitioned submeshes in the last level. Then, we send 3-D model data by view-dependent selection using mesh merging and mesh splitting operations. By the partitioned mesh merging operation, we can reduce the joint boundary information coded redundantly in the partitioned submeshes. We may transmit additional mesh information adaptively through the mesh spritting operation.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.11
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pp.5885-5889
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2013
In general, the network survivability means that The user do not know the network faults and the recovery of those. For this, we use the dual(multi) routes between each two nodes. It is important that the each dual routes have efficient costs(or minimum). Even if one route is the minimum cost in case of no fault, another route of dual may be very large cost in case of fault case. Therefore we need the dual routes of each two nodes having the efficient(or minimum) costs. In this paper we find the network design method for the dual routes of each two node having the efficient costs. Although the design method is very simple and heuristic and it may be not useful for some networks, we will use it in various network environment.. Because this design method can be used very easy. A sample design will proof this usefulness.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.6
no.2
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pp.33-45
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2003
This paper defines the prototype of the geographic-object field that links the geographic-object and the geographic-field using an object-oriented geographic information system, and then implements the flood simulation in the saemangeum water resources management system that manipulates the water quantity of saemangeum lake and the height of gate using the watershed-object field. This paper combines the natural phenomena with the artificial phenomena that occurs on the water resources of the saemangeum, and designs the object oriented class hierarchy that is composed of the total watershed-object field, and then presents the algorithm for flood control. To visualize the class hierarchy of the whole geographic-object field and the partial geographic-object field, I use the UML(Unified Modeling Language). Attributes and methods of each class can acquire the functional reusability and compatibility using the COM of the ZEUS and the Visual Basic 6.0 of Win32 APIs. By means of implementing the flood simulation in the Saemangeum water resources management system, finally, this paper contributes on the efficient management of water resources.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.2
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pp.367-376
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2015
Today, big data has become a hot keyword in that big data may be defined as collection of data sets so huge and complex that it becomes difficult to process by traditional methods. Clustering method is to identify the information in a big database by assigning a set of objects into the clusters so that the objects in the same cluster are more similar to each other clusters. The similarity measures being used in the cluster analysis may be classified into various types depending on the nature of the data. In this paper, we computed upper and lower limits for probability interestingness measure based similarity measures without marginal probability such as Yule I and II, Michael, Digby, Baulieu, and Dispersion measure. And we compared these measures by real data and simulated experiment. By Warrens (2008), Coefficients with the same quantities in the numerator and denominator, that are bounded, and are close to each other in the ordering, are likely to be more similar. Thus, results on bounds provide means of classifying various measures. Also, knowing which coefficients are similar provides insight into the stability of a given algorithm.
Cooperative coevolutionary algorithm (CCEA) has proven to be a very powerful means of solving optimization problems through problem decomposition. CCEA implies the use of several populations, each population having the aim of finding a partial solution for a component of the considered problem. Populations evolve separately and they interact only when individuals are evaluated. Interactions are made to obtain complete solutions by combining partial solutions, or collaborators, from each of the populations. In this respect, we can think of various interaction modes. The goal of this research is to develop a CCEA for a supply chain network design (SCND) problem and identify which interaction mode gives the best performance for this problem. We present general design principle of CCEA for the SCND problem, which require several co-evolving populations. We classify these populations into two groups and classify the collaborator selection scheme into two types, the random-based one and the best fitness-based one. By combining both two groups of population and two types of collaborator selection schemes, we consider four possible interaction modes. We also consider two modes of updating populations, the sequential mode and the parallel mode. Therefore, by combining both four possible interaction modes and two modes of updating populations, we investigate seven possible solution algorithms. Experiments for each of these solution algorithms are conducted on a few test problems. The results show that the mode of the best fitness-based collaborator applied to both groups of populations combined with the sequential update mode outperforms the other modes for all the test problems.
The unit commitment problem in a power system involves determining the start-up and shut-down schedules of many dynamos for a day or a week while satisfying the power demands and diverse constraints of the individual units in the system. It is very difficult to derive an economically optimal schedule due to its huge search space when the number of dynamos involved is large. Tabu search is a popular solution method used for various optimization problems because it is equipped with effective means of searching beyond local optima and also it can naturally incorporate and exploit domain knowledge specific to the target problem. When given a large-scaled problem with a number of complicated constraints, however, tabu search cannot easily find a good solution within a reasonable time. This paper shows that a large- scaled optimization problem such as the unit commitment problem can be solved efficiently by using a parallel tabu search. The parallel tabu search not only reduces the search time significantly but also finds a solution of better quality.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.9
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pp.6290-6296
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2015
More informative ones of heuristics can help to conduct search more efficiently to obtain solution plan. However, in general, to derive highly informative heuristics from problem specifications requires lots of computational effort. To address this problem, we propose an State-Action based Planning Graph(SAPG) and Action-based heuristics for solving planning problems more efficiently. The SAPG is an extended one to be applied to can find interactions between subgoal & goal conditions from the relaxed planning graph which is a common means to get heuristics for solving the planning problems, Action-based heuristics utilizing SAPG graphs can find interactions between subgoal & goal conditions in an effective way, and then consider them to estimate the goal distance. Therefore Action-based heuristics have more information than the existing max and additive heuristics, also requires less computational effort than the existing overlap heuristics. In this pager. we present the algorithm to compute Action-based heuristics, and then explain empirical analysis to investigate the accuracy and the efficiency of the Action-based heuristics.
We propose a method to improve the performance of spontaneous speech recognizers by extending their phone set using speech data. In the proposed method, we first extract variable-length phoneme-level segments from broadcast speech signals, and convert them to fixed-length latent vectors using an long short-term memory (LSTM) classifier. We then cluster acoustically similar latent vectors and build a new phone set by choosing the number of clusters with the lowest Davies-Bouldin index. We also update the lexicon of the speech recognizer by choosing the pronunciation sequence of each word with the highest conditional probability. In order to analyze the acoustic characteristics of the new phone set, we visualize its spectral patterns and segment duration. Through speech recognition experiments using a larger training data set than our own previous work, we confirm that the new phone set yields better performance than the conventional phoneme-based and grapheme-based units in both spontaneous speech recognition and read speech recognition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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