Journal of electromagnetic engineering and science
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v.12
no.4
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pp.290-292
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2012
This paper proposes a setup for a best multisine design method that uses a time-domain optimization. The method is based on minimization of the time-domain error, so its resulting multisine has a very accurate ACLR estimation. This is because its probability distribution and sample-to-sample correlation are close to those of the original signal, which are crucial for the testing of nonlinear power amplifiers. In addition, a hyperbolic-tangent function is introduced to control the ripple of tone magnitudes within signal bandwidth. For the verification, multisines were generated and compared for many aspects such as normalized error, in-band ripple, and ACLR estimation. Test results with different numbers of tones provide supporting evidence that the suggested multisine design has better ripple suppression, by up to 7 dB, and better accuracy, by up to 0.2 dB, when compared to the conventional method. The accuracy of the ACLR was improved by about 5 dB when the number of tones was 4. The suggested method improves the ACLR estimation performance of multisine testing due to its closer resemblance to the target modulation signal.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.29
no.2
s.233
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pp.277-283
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2005
Kriging model is widely used as design analysis and computer experiment (DACE) model in the field of engineering design to accomplish computationally feasible design optimization. In general, kriging model has been applied to many engineering applications as an interpolation model because it is usually constructed from deterministic simulation responses. However, when the responses include not only global nonlinearity but also numerical error, it is not suitable to use Kriging model that can distort global behavior. In this research, generalized kriging model that can represent both interpolation and regression is proposed. The performances of generalized kriging model are compared with those of interpolating kriging model for numerical function with error of normal distribution type and trigonometric function type. As an application of the proposed approach, the response of a simple dynamic model with numerical integration error is predicted based on sampling data. It is verified that the generalized kriging model can predict a noisy response without distortion of its global behavior. In addition, the influences of maximum likelihood estimation to prediction performance are discussed for the dynamic model.
Purpose - Many researchers analyze VMI as a supply chain collaboration program to reveal its true value. Most of them focus on the dyadic relationship in two stage supply chain systems. This study examines the effect of VMI when it is applied to the different parts of three stage supply chain systems. Research design, data, and methodology - Based on three stage supply chain, this study compares three different systems including full VMI, partial VMI, and non-VMI by using mathematical models. The performances of three systems are compared with the numerical examples of the proposed supply chain models. Results - The numerical examples reveal that full VMI where the manufacturer controls inventories at all stages outperforms any other systems in terms of the system profit and enables all individual members to gain greater profits than non-VMI. Meanwhile, under partial VMI where VMI is implemented between the wholesaler and retailer, only these two members improve their performances and the manufacturer who does not belong to VMI makes less profit than even under non-VMI. This study also examines the impact of market size and profit margin on the system performance. Conclusions - The result of this study supports the common belief that VMI secures the best result when it is applied to the entire supply chain system. The additional findings from the numerical analysis are discussed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.8
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pp.3701-3727
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2016
Recently Service Function Chaining (SFC) is promising to innovate the network service mode in modern networks. However, a feasible implementation of SFC is still difficult due to the need to achieve functional equivalence with traditional modes without sacrificing performance or increasing network complexity. In this paper, we present a configurable network service chaining (CNSC) mechanism to provide services for network traffics in a flexible and optimal way. Firstly, we formulate the problem of network service chaining and design an effective service chain construction framework based on integrating software-defined networking (SDN) with network functions virtualization (NFV). Then, we model the service path computation problem as an integer liner optimization problem and propose an algorithm named SPCM to cooperatively combine service function instances with a network utility maximum policy. In the procedure of SPCM, we achieve the service node mapping by defining a service capacity matrix for substrate nodes, and work out the optimal link mapping policies with segment routing. Finally, the simulation results indicate that the average request acceptance ratio and resources utilization ratio can reach above 85% and 75% by our SPCM algorithm, respectively. Upon the prototype system, it is demonstrated that CNSC outperforms other approaches and can provide flexible and scalable network services.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.2
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pp.855-870
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2020
Windows are key components of building facades. Detecting windows, crucial to 3D semantic reconstruction and scene parsing, is a challenging task in computer vision. Early methods try to solve window detection by using hand-crafted features and traditional classifiers. However, these methods are unable to handle the diversity of window instances in real scenes and suffer from heavy computational costs. Recently, convolutional neural networks based object detection algorithms attract much attention due to their good performances. Unfortunately, directly training them for challenging window detection cannot achieve satisfying results. In this paper, we propose an approach for window detection. It involves an improved Faster R-CNN architecture for window detection, featuring in a window region proposal network, an RoI feature fusion and a context enhancement module. Besides, a post optimization process is designed by the regular distribution of windows to refine detection results obtained by the improved deep architecture. Furthermore, we present a newly collected dataset which is the largest one for window detection in real street scenes to date. Experimental results on both existing datasets and the new dataset show that the proposed method has outstanding performance.
Life-long housing refers to housing units whose performance is certified by the head of a Life-long Housing certification authority with respect to durability, variability and ease of repair. Since life-long housing should be able to meet residents' demands for changes in living space, the space of the housing should be able to be varied by using a dry construction method, instead of a wet construction method. For life-long housing to be approved, the installation of infill systems that life-long housing certification standards is needed. At present, apartment houses are being constructed only in accordance with the general rating, which is the lowest rating in the life-long housing certification system. The reason for this is that, since the infill system was created, it has not yet been actively used due to a rise in construction costs when infill products are utilized. In this regard, this study seeks to propose ways to optimize infill usage and create scenarios that can minimize the costs of life-long housing construction, taking into consideration variations in construction costs based on the characteristics of infill systems applied to housing.
Lower flux leakage designs have become important in the development of microspeakers used in thin and miniaturized mobile phones. We propose four methods to reduce the flux leakage of the magnetic circuit in a microspeaker. Optimization was performed based on the proposed approach by using the response surface method. Electromagnetic analyses were conducted using the finite element method. Experimental results are in good agreement with the simulated results obtained in one degree-of-freedom analysis from 100 to 5 kHz. Both the simulated and experimental results confirm that one of the proposed methods is much more effective in reducing flux leakage than the other methods. In the optimized method, compared with a default approach, the average radial flux density in the air gap decreased only by 5.5%, the maximum flux leakage was reduced by 28.6%, and the acoustic performance at primary resonance decreased by 0.45 dB, which gap is indiscernible to the human ear.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.27
no.1
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pp.76-83
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2010
There have been many studies regarding development of autonomous excavation system which is helpful in construction sites where repetitive jobs are necessary. Unfortunately, bucket trajectory planning was excluded from the previous studies. Since, the best use of excavator is to dig efficiently; purpose of this research was set to determine an optimized bucket trajectory in order to get best digging performance. Among infinite ways of digging any given path, criterion for either optimal or efficient bucket moves is required to be established. One method is to adopt work know-how from experienced excavator operator; However the work pattern varies from every worker to worker and it is hard to be analyzed. Thus, other than the work pattern taken from experienced operator, we developed an efficiency model to solve this problem. This paper presents a method to derive a bucket trajectory from optimization theory with empirical CLUB soil model. Path is greatly influenced by physical constraints such as geometry, excavator dimension and excavator workspace. By minimizing a energy function under these constraints, an optimal bucket trajectory could be obtained.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.6
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pp.807-812
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2007
Recently, Extreme learning machine(ELM), a novel learning algorithm which is much faster than conventional gradient-based learning algorithm, was proposed for single-hidden-layer feedforward neural networks. The initial input weights and hidden biases of ELM are usually randomly chosen, and the output weights are analytically determined by using Moore-Penrose(MP) generalized inverse. But it has the difficulties to choose initial input weights and hidden biases. In this paper, an advanced method using the bacterial foraging algorithm to adjust the input weights and hidden biases is proposed. Experiment at results show that this method can achieve better performance for problems having higher dimension than others.
The objective of this study is to investigate the suitable design for a domestic CWP pump, which is used in cooling-water intakes for the unit 3 and 4 of Yeonggwang nuclear power plant. All the simulations are performed, using CFD method with a commercial code STAR-CCM+ version 3.02. After modeling a present design of the pump, the flow around the rotating blade was calculated by using quasi-static method and sliding mesh method with the almost same condition as an actual state. Based on fundamental simulations with various depth of sea water, the reference pressure for the boundary condition of the present study was decided. To verify the reliability of the calculation results, the suction flow rate of the data was compared with that of the experimental data. As a result of this comparison, it is confirmed that two results are fairly consistent. For the improvement of the suction flow rate, computational analysis was done by changing a flow channel and blade shapes. It is shown that the suction flow rate of the new pump was improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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