Journal of information and communication convergence engineering
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제18권1호
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pp.22-27
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2020
Content centric networking (CCN) is regarded as promising internet architecture because it can provide network efficiency in terms of bandwidth consumption by separating contents from a specific network location and decrease network congestion events. However, the application of a CCN does not widely consider the side effects of mobile devices, particularly mobile content sources. For content source mobility, a full routing update is required. Therefore, in this study, a route optimization scheme is proposed for mobile content sources in a CCN environment to provide low communication overhead, short download time, and low resource consumption. The proposed scheme establishes a direct path between content requesters and a mobile content source for the exchange of interest and data packets using interest-piggybacked data packets. Based on the inherent CCN naming characteristics, the content source does not know the name prefix of the content consumer, and thus the proposed optimized CCN scheme utilizes the content router in the home domain of the content source.
Response surface methodology (RSM) was used for the analysis and optimization of the production process of strawberry Kochujang. Experiments were carried out according to a central composite design, selecting strawberry puree content and red pepper powder content as independent variables and soluble solids content, moisture content, water activity, color characteristics ($L^*-$, $a^*-$, and $b^*$-values) as response variables. The polynomial models developed by RSM were highly effective for describing the relationships between the study factors and the responses. Kochujang containing a higher amount of red pepper powder had a higher soluble solids content; on the contrary, soluble solids content decreased with the increase in the strawberry puree content in the sample. Moisture content increased with increased strawberry puree content but decreased with increased red pepper powder content. Water activity increased with the increase in strawberry puree content in the sample but was less affected by the amount of red pepper powder content. Decreases in $L^*$-values with increasing amount of red pepper powder were noted. $a^*$-values decreased with the increases in red pepper powder content but increased with the increase in strawberry puree content in the Kochujang formulation. $b^*$-values decreased with the increases in red pepper powder content but was less affected by the strawberry puree content. Overall optimization, conducted by overlaying the contour plots under investigation, was able to point out an optimal range of the independent variables within which the six responses were simultaneously optimized. The point chosen as representative of this optimal area corresponded to strawberry puree content=14.36% and red pepper powder content=11.33%, conditions under which the model predicted soluble solids content=$59.31^{\circ}Brix$, moisture content=45.30% (w.b.), water activity=0.758, $L^*$-value=24.81, $a^*$-value=7.250, and $b^*$-value=10.19.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권4호
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pp.283-288
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2016
Optimizing the number of ad clicks is a large-scale learning problem that is central to the multi-billion-dollar mobile advertising industry. There are currently several optimization methods being used, including ad mediation and ad positioning. Recently, researchers have recommended using ad refresh interval as a new method for optimizing mobile advertising. This paper applies that new method to optimize content duration for mobile ads. The result achieved from this optimization study could further increase revenue for mobile advertisers and publishers. This research has high applicability for the growing mobile advertising industry. It also lays out a solid background for future research in this promising area.
Optimization of the concrete mixture design is a process of search for a mixture for which the sum of the cost of the ingredients is the lowest, yet satisfying the required performance of concrete. In this study, a statistical model was carried out to model a cost effective optimal mix proportioning of high strength self-compacting concrete (HSSCC) using the Response Surface Methodology (RSM). The effect of five key mixture parameters such as water-binder ratio, cement content, fine aggregate percentage, fly ash content and superplasticizer content on the properties and performance of HSSCC like compressive strength, passing ability, segregation resistance and manufacturing cost were investigated. To demonstrate the responses of model in quadratic manner Central Composite Design (CCD) was chosen. The statistical model showed the adjusted correlation coefficient R2adj values were 92.55%, 93.49%, 92.33%, and 100% for each performance which establish the adequacy of the model. The optimum combination was determined to be $439.4kg/m^3$ cement content, 35.5% W/B ratio, 50.0% fine aggregate, $49.85kg/m^3$ fly ash, and $7.76kg/m^3$ superplasticizer within the interest region using desirability function. Finally, it is concluded that multiobjective optimization method based on desirability function of the proposed response model offers an efficient approach regarding the HSSCC mixture optimization.
The structure of a Web site can prevent the search robots or crawling agents from confusion in the midst of huge forest of the Web pages. We formalize the view on the World Wide Web and generalize it as a hierarchy of Web objects such as the Web as a set of Web sites, and a Web site as a directed graph with Web nodes and Web edges. Our approach results in the optimal hierarchical structure that can maximize the weight, tf-idf (term frequency and inverse document frequency), that is one of the most widely accepted content centric measures in the information retrieval community, so that the measure can be used to embody the semantics of search query. The experimental results represent that the optimization model is an effective alternative in the dynamically changing Web environment by replacing conventional heuristic approaches.
The Digital Multimedia Broadcasting(DMB) system is developed to offer high quality multimedia content to the mobile environment. The system adopts the MPEG-4 standard for the main video, audio and other media format. For providing interactive contents, it also adopts the MPEG-4 scene description that refers to the spatio-temporal specifications and behaviors of individual objects. With more interactive contents, the scene description also needs higher bitrate. However, the bandwidth for allocating meta data, such as scene description is restrictive in the mobile environment. On one hand, the DMB terminal renders each media stream according to the scene description. Thus the binary format for scene(BIFS) stream corresponding to the scene description should be decoded and parsed in advance when presenting media data. With this reasoning, the transmission delay of the BIFS stream would cause the delay in transmitting whole audio-visual scene presentations, although the audio or video streams are encoded in very low bitrate. This paper presents the effective optimization technique in adapting the BIFS stream into the expected bitrate without any waste in bandwidth and avoiding transmission delays inthe initial scene description for interactive DMB content.
본 연구는 압출성형 된 옥수수 섬유질로부터 화학적 추출을 통해 SAX와 CFG 수율을 향상시키기 위해 반응표면분석법을 이용하여 최적의 압출성형조건을 확립하였다. 압출성형공정 조건 중 수분함량($X_1$), 스크루 회전속도($X_2$), 배럴온도($X_3$)를 독립 변수로 하고 옥수수 섬유질의 residual solid, final solution, 그리고 CFG의 수율과 각각의 SAX값을 종속 변수로 하여 화학적으로 추출 하였다. 그 결과, 수율의 경우 final solution은 EDCF가 DCF보다 낮은 경향을 보였고, residual solid와 CFG의 경우, EDCF가 DCF보다 높은 경향을 나타내었다. SAX값은 모든 조건의 EDCF가 DCF보다 높은 경향을 나타냈다. 각각의 결정된 최적의 압출성형 조건에서 분석한 결과 모든 조건에서 예측값과 결과값이 유사하여 반응표면 분석의 결과가 양호한 것으로 나타났다. 이상의 연구결과에서 반응표면 분석법이 압출성형 공정에 의한 CFG의 수율과 총 SAX값의 최적화를 위한 적절한 방법 중 하나라는 것을 보여주었다.
Response surface methodology (RSM) was used for the optimization of the baking process of cookies made with onion powders (onion cookie). Experiments were carried out according to a central composite design, selecting onion powder content $(1.15{\sim}8.86%)$ and baking temperature $(155.9{\sim}184.1^{\circ}C)$ as independent variables and pH, titratable acidity, moisture content, density, spread factor, CIE color parameters $(L^{\ast}-$, $a^{\ast}-$, and $b^{\ast}-values)$, and hardness as response variables. pH decreased with increasing amount of onion powder and baking temperature. Moisture content also decreased as the baking temperature increased. $L^{\ast}-$ and $b^{\ast}-values$ decreased but $a^{\ast}-values$ increased with increasing onion content and baking temperature. Most polynomial models developed by RSM were highly effective to describe the relationships between the studied factors and the responses. Overall optimization, conducted by overlaying the contour plots under investigation, was able to point out the optimal range of the independent variables within which the six responses were simultaneously optimized. The point chosen as representative of this optimal region corresponded to 4.01% onion powder content and $161.84^{\circ}C$ baking temperature. The predicted dependent or response values in the optimal region were: pH=6.87, moisture content=2.77%, $L^{\ast}-value=68.45$, $a^{\ast}-value=1.98$, $b^{\ast}-value=34.64$, and spread factor=9.41.
In this paper, we describe a fixed-threshold sequential minimal optimization (FSMO) for structured SVM problems. FSMO is conceptually simple, easy to implement, and faster than the standard support vector machine (SVM) training algorithms for structured SVM problems. Because FSMO uses the fact that the formulation of structured SVM has no bias (that is, the threshold b is fixed at zero), FSMO breaks down the quadratic programming (QP) problems of structured SVM into a series of smallest QP problems, each involving only one variable. By involving only one variable, FSMO is advantageous in that each QP sub-problem does not need subset selection. For the various test sets, FSMO is as accurate as an existing structured SVM implementation (SVM-Struct) but is much faster on large data sets. The training time of FSMO empirically scales between O(n) and O($n^{1.2}$), while SVM-Struct scales between O($n^{1.5}$) and O($n^{1.8}$).
This study is concerned with the optimization of the manufacturing process of a hot water extract containing antioxidant activity from Lycium barbarum, traditionally known to have various physiological activities. For the establishment of the optimization process, the central composite design of response surface methodology(RSM) was used. Thirteen extraction processes were performed by encoding the independent variables, extraction temperature (65.9℃-94.1℃) and extraction time (2.59 hr-5.41 hr). As a result of the experiment, the optimal manufacturing conditions for the extract were 340.0 mg/100 g of GAE at an extraction temperature of 94.1℃ and an extraction time of 5 hr. The maximum yield of flavonoids was 22.44 mg/100 g of HES at an extraction temperature of 94.1℃ and an extraction time of 4 hr. The conditions for producing the extract with the maximum antioxidant capacity (DPPH 92.12%) were 90℃ and 4.5 hr extraction time. Therefore, the optimal manufacturing process conditions for extracts containing total phenol content, flavonoid content, and DPPH radical scavenging activity, which are dependent variables, were extraction temperature of 90-95℃ and extraction time of 4 hr, which were not significantly different from the actual values. Therefore, Lycium barbarum extract rich in total phenol and flavonoid content related to antioxidant function is expected to be used as a functional food and cosmetic material.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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