Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.5
no.2
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pp.63-69
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2001
In this study, we shall be concerned with computing in parallel a few of the smallest eigenvalues and their corresponding eigenvectors of the eigenvalue problem, $Ax={\lambda}Bx$, where A is symmetric, and B is symmetric positive definite. Both A and B are large and sparse. Recently iterative algorithms based on the optimization of the Rayleigh quotient have been developed, and CG scheme for the optimization of the Rayleigh quotient has been proven a very attractive and promising technique for large sparse eigenproblems for small extreme eigenvalues. As in the case of a system of linear equations, successful application of the CG scheme to eigenproblems depends also upon the preconditioning techniques. A proper choice of the preconditioner significantly improves the convergence of the CG scheme. The idea underlying the present work is a parallel computation of the Multi-Color Block SSOR preconditioning for the CG optimization of the Rayleigh quotient together with deflation techniques. Multi-Coloring is a simple technique to obatin the parallelism of order n, where n is the dimension of the matrix. Block SSOR is a symmetric preconditioner which is expected to minimize the interprocessor communication due to the blocking. We implemented the results on the CRAY-T3E with 128 nodes. The MPI(Message Passing Interface) library was adopted for the interprocessor communications. The test problems were drawn from the discretizations of partial differential equations by finite difference methods.
LQ-Servo controller inherits the stability-robustness from rational LQR structure and also, satisfies performance-robustness that is lacking in LQR structure by importing partial output feedback. In this paper, LQ-Servo controller is suggested for strengthening the performance-robustness. For this, Several executings are effectively performed by implementing to the rotational inverted pendulum system.
In this paper a methodology is developed to solve a nonlinear fractional programming problem, whose objective function and constraints are interval valued functions. Interval valued convex fractional programming problem is studied. This model is transformed to a general convex programming problem and relation between the original problem and the transformed problem is established. These theoretical developments are illustrated through a numerical example.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2007.11a
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pp.111-120
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2007
In this study, we consider the mechanism or the contract to mitigate inefficiency of individual and partial optimization in decentralized supply chain, which consist of a manufacturer and a retailer and In which the latter can increase demands by practicing her own promotional efforts. In that supply chain, we show to be able to achieve profit level in centralized channel by manufacturer's 'allowance' to retailer.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.9
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pp.1815-1820
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2009
The FEM(Finite Element Method) is widely adopted numerical technique for finding approximate solutions of various engineering problems in which partial differential equations (PDEs) are involved. Although the original purpose of the FEM is focused on numerical analysis itself due to its heavy computation time, this method has been adopted into control engineering field during the last decade to improve product or system performance. In this paper, this trend is briefly introduced.
In this paper, the spatial randomness and probability characteristics of material properties are inversely estimated by using a set of the stochastic fields for the material properties of geotechnical structures. By using the probability distribution and probability characteristics of these estimated material properties, topology optimization is performed on structure shape, and the results are compared with the existing deterministic topology optimization results. A set of stochastic fields for material properties is generated, and the spatial randomness of material properties in each field is simulated. The probability distribution and probability characteristics of actual material properties are estimated using the partial values of material properties in each stochastic field. The probability characteristics of the estimated actual material properties are compared with those of the stochastic field set. Also, response variability of the ground structure having a modulus of elasticity with randomness is compared with response variability of the ground structure having a modulus of elasticity without randomness. Therefore, the quantified stochastic topology optimization result can be obtained with considering the spatial randomness of actual material properties.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.10
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pp.1551-1558
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2022
We propose a two-tier cooperative computing system comprised of a mobile device and an edge server for partial offloading of multi-branch structures in Fog/Edge Computing environments in this paper. The proposed system includes an algorithm for splitting up application service processing by using reconstructive linearization techniques for multi-branch structures, as well as an optimal collaboration algorithm based on partial offloading between mobile device and edge server. Furthermore, we formulate computation offloading and CNN layer scheduling as latency minimization problems and simulate the effectiveness of the proposed system. As a result of the experiment, the proposed algorithm is suitable for both DAG and chain topology, adapts well to different network conditions, and provides efficient task processing strategies and processing time when compared to local or edge-only executions. Furthermore, the proposed system can be used to conduct research on the optimization of the model for the optimal execution of application services on mobile devices and the efficient distribution of edge resource workloads.
Many researchers expect the compressive sensing and sparse recovery problem can overcome the limitation of conventional digital techniques. However, these new approaches require to solve the l1 norm optimization problems when it comes to signal reconstruction. In the signal reconstruction process, the transform computation by multiplication of a random matrix and a vector consumes considerable computing power. To address this issue, parallel processing is applied to the optimization problems. In particular, due to huge size of original signal, it is hard to store the random matrix directly in memory, which makes one need to design a procedural approach in handling the random matrix. This paper presents a new parallel algorithm to calculate random partial Haar wavelet transform based on Single Instruction Multiple Threads (SIMT) platform.
Carbonate species in aqueous solution play an important role in the determination of chemical properties of water in relation with alkalinity, buffer capacity, biological productivity, and so on. These compounds also have reactive characteristics such as interphasal reactions between solid, liquid, and gas phases. In the absence of solid materials, the total amount and relative abundance of each carbonate species are directly influenced by the partial pressure of $CO_2$ gas in the atmosphere, which in turn significantly affects the properties of aquatic system. In the water/wastewater treatment process along with the wastes treatment and recycling process which occurring in aquatic environment, it is essential to figure out its characteristics for their optimization and one of its most influential features upon these processes is determined by carbonate species. To understand the fundamental aspect of the relationship between the partial pressure of $CO_2$ gas and chemical features of water, especially pH, the working partial pressure of pure $CO_2$ gas that produced by contacting the dry ice with water has been estimated based on equilibrium calculation. The equilibrium constants for the dissociation ot carbonic acid were determined using van't Hoff equation and the distribution diagram of carbonate species according to the pH has been constructed to substantiate the results of equilibrium calculation. The estimated working partial pressure of pure $CO_2$ gas was found to be a function of the concentration of carbonates in solution, which suggesting that Prior evaluation of the working partial pressure of gas is essential for a better understanding of aquatic interactions.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.26
no.4
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pp.223-231
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2013
This paper presents a time-domain Gauss-Newton full-waveform inversion method for the material profile reconstruction in heterogeneous semi-infinite solid media. To implement the inverse problem in a finite computational domain, perfectly-matchedlayers( PMLs) are introduced as wave-absorbing boundaries within which the domain's wave velocity profile is to be reconstructed. The inverse problem is formulated in a partial-differential-equations(PDE)-constrained optimization framework, where a least-squares misfit between measured and calculated surface responses is minimized under the constraint of PML-endowed wave equations. A Gauss-Newton-Krylov optimization algorithm is utilized to iteratively update the unknown wave velocity profile with the aid of a specialized regularization scheme. Through a series of one-dimensional examples, the solution of the Gauss-Newton inversion was close enough to the target profile, and showed superior convergence behavior with reduced wall-clock time of implementation compared to a conventional inversion using Fletcher-Reeves optimization algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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